Студии для построения хд - хранилищ данных
Еще одним способом построения ХД является применение специализированного средства - Студий для построения ХД. Новый метод построения ХД возник в связи с тем, что нынешним условиям уже не удовлетворяют ни статичные и дорогостоящие готовые Хранилища, ни разрозненные инструменты для их создания - предприятия желают получить ХД, максимально отражающее их специфику в минимально короткие сроки и за минимальную цену. Можно сказать, что формируется новое поколение ХД, которое уже не предусматривает в проекте своей реализации начального и самого длительного этапа, включающего в себя разработку схемы проектирования, построения аналитических запросов, шаблонов ETL и др. Традиционные проекты хранилищ данных и Industry Warehouse Studio
Студии для построения ХД стали реальной альтернативой построению Хранилищ "с нуля", т.к. предоставляют интегрированные наборы продуктов, содержащие инструменты для проектирования и преобразования Хранилищ, БД, средства управления метаданными и администрирования ХД. Такие продукты предлагают набор шаблонов и заготовок для быстрого создания Хранилища. В составе Студии может предоставляться базовая модель ХД, ориентированная на определенную бизнес-сферу. С помощью таких наборов у предприятий имеется возможность сэкономить время и средства на реализации бизнес-решений и одновременно увеличить гибкость и масштабируемость создаваемого Хранилища соответственно требованиям определенного предприятия и быстро меняющимся условиям конкретных сфер бизнеса, можно значительно быстрее создать ХД, воспользовавшись опытом предыдущих решений и начать его эксплуатацию. Компания Sybase, один из мировых лидеров по разработке программного обеспечения, предложила решение, предоставляющее предприятиям возможность упростить проектирование собственных ХД для анализа отношений с клиентами (CRM). Таким решением стал специально созданный набор продуктов Industry Warehouse Studio , первоначально содержавший четыре студии для таких областей бизнеса, как страхование от несчастных случаев, здравоохранение, розничное банковское обслуживание и телекоммуникации. Позднее пакет был дополнен студиями для работы в сфере страхования жизни, кредитных карт и рынка ценных бумаг. На сегодняшний день Industry Warehouse Studio - практически единственный самостоятельно существующий набор инструментов для быстрого создания Хранилищ. Возможно, в скором времени такие студии станут стандартным средством для проектирования ХД. Компании Sybase и Cognos подписали партнерское соглашение по поставке бизнес-аналитического пакета совместно со студиями Sybase . Программное обеспечение Cognos объединяет заранее определенные шаблоны для системы формирования запросов и отчетов Impromptu и OLAP-систему PowerPlay , обеспечивающие пользователей продуктов Sybase дополнительными возможностями по анализу данных, созданию запросов и получению отчетов. Все это увеличивает ценность студий как средств, используемых в процессе принятия решений и управления отношениями с клиентами. Между компаниями Sybase и Saratoga Financial Systems (консультационные услуги, сопровождение проектов и техническое обслуживание в области финансов) оформлено стратегическое партнерство, направленное на предоставление бизнес-аналитических решений в сфере финансового и банковского обслуживания. Согласно этому соглашению Saratoga Financial Systems предлагает потребителям углубленное исследование данных по клиентам и продуктам путем преобразования их в рабочую бизнес-аналитическую информацию с помощью полнофункционального ХД на базе семейства студий Sybase. В свою очередь компания Sybase, используя опыт работы Saratoga Financial Systems в финансовой и банковской сфере более чем 20 стран мира, сможет выделить и проанализировать данные, являющиеся определяющими или специфическими для данной области бизнеса. Готовые пакеты для разработки ХД есть не только у компании Sybase. Достаточно близко к ее студиям стоит такой функциональный элемент DB2 Universal Database компании IBM, как DB2 OLAP Starter Kit, созданный на базе DB2 OLAP Server и технологии Essbase компании Hyperion. Он не был выделен в отдельный продукт, однако задачи его во многом сходны с задачами студий Sybase. Starter Kit дает пользователям возможность достаточно просто создавать многомерные приложения, наполнять эти приложения данными Хранилища и обеспечивать доступ к ним некоторой рабочей группы. Он предлагает интегрированные возможности в области OLAP в соединении с несложным интерфейсом для разработки и управления OLAP-приложениями, и все это базируется на популярной аналитической машине Hyperion Essbase и мощностях DB2, использующей сотни приложений Essbase. Впрочем, такой подход, несмотря на свою новизну, используется не только в западных продуктах. В качестве примера можно привести систему "Контур Корпорация" компании "Intersoft Lab", представляющую собой аналогичную студию построения ХД, ориентированную на специфику российской финансовой сферы. Возможности OLAP для Хранилищ, построенных на платформе "Контур Корпорация", обеспечивает OLAP-клиент "Контур Стандарт", который легко интегрируется в систему. |
Методы построения хранилищ данных
Существует два основных способа построения ХД предприятия: "сверху вниз" ( top down ) и "снизу вверх" ( bottom up ). При подходе "сверху вниз" ХД разрабатывается, проектируется и строится итерационным способом. При методе "снизу вверх" создается ряд постепенно развиваемых витрин данных, которые формируют основу результирующей системы ХД предприятия. |
Выбор приемлемого метода
Выбор метода построения хранилища данных (ХД) предприятия Для выбора того или иного подхода следует сначала изучить особенности конкретной ситуации. В вопросах построения ХД нет универсального средства от всех зол, как и нет одного единственного решения или архитектуры, которая будет идеальна для каждого. Начать следует с определения типа своей организации (см. рисунок).
После того, как определен тип организации, для оценки предприятия необходимо применить более специфические критерии, такие как время, стоимость, риски, ресурсы, возврат инвестиций (ROI), масштаб и политика в отношении бизнес-проблем, которые следует разрешить. Из этих критериев необходимо определите рейтинг каждого, основываясь на приоритетах и реалиях. При его определении важно помнить, что "политические" и другие "мягкие" вопросы более критичны для достижения долгосрочного успеха или "поражения", чем любой "тяжелый" технический вопрос, связанный с ХДм или витриной данных. Например, если оказывается, что имеется долгосрочный проект на уровне исполнительного директора, достаточно ресурсов, а организация готова ждать возврата инвестиций, тогда подход "сверху вниз" - подходящий выбор для ХД предприятия. И, наоборот, если бизнес-цели относительно низкого уровня, небольшого масштаба и требуют быстрой окупаемости, тогда следует отдать предпочтение постепенно развиваемым ВД. Хотя оба метода используются во всем мире, но шансы на успех будут ничтожны, если будет применен не подходящий к конкретным условиям подход. |
- Области применения ит - информационных технологий
- Современные ит - информационные технологии
- Цели внедрения информационных технологий
- Этапы развития ит (информационных технологий)
- Информационная система
- Общие понятия об информационных системах - ис
- Основные задачи информационных систем - ис
- Пользователи информационных систем - ис
- Процессы в информационных системах - ис
- Система. Общие понятия о системе
- Современные информационные системы - ис
- Этапы развития информационных систем - ис
- Математическое и программное обеспечение информационных систем - ис
- Организационное обеспечение информационных систем - ис
- Правовое обеспечение ис - информационных систем
- Техническое обеспечение информационной системы - ис.
- Принципы и методы создания ис - информационных систем
- Методы и концепции создания ис - информационных систем
- Принципы создания информационных систем - ис
- Классификация информационных систем - ис
- Классификация ис по масштабности применения
- Классификация ис по концепции построения
- Классификация ис по оперативности обработки данных
- Классификация ис по признаку структурированности задач
- Классификация ис по сфере деятельности
- Классификация информационных систем по режиму работы
- Классификация информационных систем по степени автоматизации
- Классификация информационных систем по функциональности
- По квалификации персонала и управления
- По характеру обработки информации
- Аналитические ис репортинга, oltp, data mining
- Общие сведения об аналитических ис репортинга, oltp, data mining
- Базовая аналитическая система
- Классификация по области применения
- Классы аналитических систем
- Перспективы использования аналитических систем
- Применяемые виды анализа
- Системы репортинга
- Рынок систем репортинга
- Oltp - системы оперативной обработки транзакций
- Data Mining (dm) - интеллектуальный анализ данных
- Типы закономерностей
- Классы систем Data Mining - dm
- Алгоритмы ограниченного перебора
- Генетические алгоритмы
- Деревья решений (decision trees)
- Нейронные сети
- Предметно-ориентированные аналитические системы
- Системы для визуализации многомерных данных
- Системы рассуждений на основе аналогичных случаев
- Статистические пакеты
- Эволюционное программирование
- Бизнес-приложения Data Mining
- Банковское дело
- Медицина
- Молекулярная и генная инженерия
- Розничная торговля
- Страхование
- Телекоммуникации
- Проблемы, связанные с использованием Data Mining dm-технологии
- Olap-системы оперативной аналитической обработки данных
- Недостатки olap
- Основные преимущества olap-систем
- Предпосылки и причины появления olap
- Принципы проектирования и использования многомерных бд
- Типы используемых данных
- Многомерная модель данных
- Гиперкубические и поликубические модели данных
- Операции с измерениями
- Требования к olap-средствам
- 12 Основных правил olap- систем по Кодду
- Fasmi Пендса и Крита
- Кубы olap
- Спуск и консолидация
- Члены и метки. Иерархии. Аналитические операции.
- Классификация olap по типу доступа к бд
- Достоинства и недостатки rolap
- Метаданные
- Другие olap. Holap. Dolap. Jolap.
- По месту размещения olap - машин
- Olap-клиент
- Olap-сервер
- Применение olap - систем
- Преимущества и недостатки
- Определение dss (сппр)
- Характеристики dss (сппр)
- Структура сппр
- Бм и субм
- Классификация
- Основные функции субм
- Система управления интерфейсом
- Управление сообщениями. Электронная почта.
- Data Warehouse – хранилище данных - хд - систем обработки данных
- Цели и задачи хранилищ данных
- Концепция хд - хранилища данных
- Единый источник даннх
- Свойства данных
- Структура ис на основе хд
- Методы организации хд
- Data Mart - Витрины данных
- Интегрированное хд - хранилище данных
- Непроектируемые витрины данных
- Система постепенно развиваемых витрин данных
- Data Warehouse Bus - хд с архитектурой шины
- Объединенное (федеративное) хд
- Требования к техническому и программному обеспечению
- Основные компоненты хд
- Проблемы интеграции данных
- Сравнение оперативных и аналитических бд
- Средства и методы построения хд - хранилищ данных
- Применение готовых хранилищ данных
- Студии для построения хд - хранилищ данных
- Подход сверху вниз
- Подход снизу вверх
- Рекомендации по внедрению хд
- Финансовые хранилища данных (хд)
- Хд для управления человеческими ресурсами
- Хранилища данных (хд) в области телекоммуникаций
- Хранилища данных (хд) с возможностями Data Mining и Exploration
- Хранилища данных в области страхования
- Тенденции развития хранилищ данных
- Операции и процедуры
- Функции управления
- Принципы управления
- Информационные технологии и системы управления
- Информационные технологии управления
- Информационные системы управления (ису)
- Виды обеспечений в составе иасу
- Уровни управления
- Ис организационного управления (исоу)
- Ису "Галактика"
- Система управления Парус
- Корпоративные информационные системы - кис
- Определения и назначения кис
- Перспективы развития корпоративных информационных систем (кис)
- Современные корпоративные информационные системы
- Структура корпоративных информационных систем
- Требования к корпоративным базам данных
- Требования к техническому обеспечению кис
- Кис и Internet, Intranet-технологии
- Особенности создания кис на базе Workflow-систем
- Системы управления документами - суд
- Средства обработки бумажных документов
- Мировой рынок корпоративных информационных систем
- Экспертные интеллектуальные ис (информационные системы)
- Структура и типы сии
- Терминология систем искусственного интеллекта
- Эволюция экспертных систем
- Второе поколение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- Первое поколение экспертных систем
- Третье поколение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- Назначение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- Структура экспертных интеллектуальных систем
- База знаний (бз). Правила.
- Интерфейс пользователя - диалог с экспертной системой
- Решатель (интерпретатор, дедуктивная машина)
- Виды знаний в экспертных системах
- Организация знаний в базе данных
- Уровни представления и уровни детальности
- Особенности разработки экспертных интеллектуальных систем
- Технология разработки экспертных интеллектуальных систем
- Основные компоненты ис офисной автоматизации
- Ис управления бизнес-процессами
- Определение вмр( управление бизнес-процессами)
- Примеры использования вмр(Business Performance Management)
- Ис банковской деятельности
- Программно-техническая платформа абс(автоматизированной банковской системы)
- Функциональная структура абс (автоматизированной банковской системы)
- Районный уровень статистичекой службы Украины
- Региональный (областной) уровень статистичекой службы Украины
- Центральный (государственный) уровень статистичекой службы Украины
- Ис в налоговых органах Украины
- Автоматизированная информационная система (аис) «Налоги»
- Ис(информационная система) в страховании
- Функциональные подсистемы аис «Страхование»
- Информационное обеспечение системы страхования
- Ис(информационные системы) управления персоналом
- Функциональная направленность систем управления персоналом
- Эффекты от внедрения hr-систем управления персоналом
- Ис(информационные системы) на основе производственных стандартов
- Эволюция стандартов планирования производства
- Стандарт mrp II (Manufacturing Resource Planning)
- Подробнее об mrp1 - стандарте планирования материальных ресурсов
- Входные элементы mrp-системы
- Основные операции, достоинства и недостатки mrp-системы
- Преимущества и процесс планирования mrp-систем
- Принцип работы mrp-системы и результаты работы
- Требования к производству для успешного внедрения mrp-системы
- Цели и задачи системы-mpr
- Процесс crp(Capacity Requirements Planning)
- Входные данные crp(Capacity Requirements Planning)
- Значение crp(Capacity Requirements Planning)
- Подробнее о mrpii - стандарте планирование производственных ресурсов
- Процессы mprii
- Цели и задачи системы-mprii
- Функциональные блоки mrp II
- Планирование потребностей в сырье и материалах
- Главный календарный план производства
- Инструментальное обеспечение
- Интерфейс с финансовым планированием
- Оценка деятельности ( Performance Measurement ) в mrp II
- Планирование продаж и операций
- Планирование ресурсов распределения
- Управление входным и выходным материальным потоком в mrp II
- Преимущества mprii
- Концепция erp-системы
- Структура erp - системы
- Общая характеристика erp
- Преимущества erp - системы
- Csrp - стандарт(Customer Synchronized Resource Planning) и система
- Современная концепция управления ресурсами csrp
- Преимущества csrp
- Жизненный цикл - общие понятия
- Жизненный цикл изделия (жци)
- Этапы жци
- Классификация данных в связи со стадиями жци
- Маркетинг и исследование жизненного цикла.
- Разработка-производство жц
- Этапы жц промышленных изделий и системы их автоматизации
- Жизненный цикл ис
- Жизненный цикл производственных ис
- Cals-методология поддержки жц ис
- Cals-стратегия
- Cals-технологии
- Базовые принципы cals-технологии
- Безмужаное представление информации
- Виртуальное производство
- Интегрированная информационная среда cals
- Концепция cals
- Параллельный инжиниринг
- Реинжиниринг бизнес-процессов
- Системы cals
- Управление процессами
- Стандарты cals
- Другие стандарты cals
- Стандарт iso 10303 (step)
- Стандарт iso 13584 (p_lib) и семейство стандартов idef
- Применение cals