Лекция 1 Эволюция корпоративных информационных систем

Развитие предприятий происходило без стратегического плана, снизу вверх по мере осознания необходимости автоматизации того или иного участка производства.

Условия для автоматизации — появление:

• информационных технологий

• аппаратно-программных средств

• людских ресурсов

• бюджетных средств.

В большинстве компаний имеются информационные системы (ИС) на базе СУБД и обслуживают повседневную деятельность отделов компании.

Такие ИС получили название транзакционныхилиOLТP(On-LineTransactionsProcessing).

Накопление больших объемов данных в последнее время сделали актуальными прикладные задачи, предназначенные для извлечения, сбора и представления конечному пользователю информации, необходимой для анализа текущего состояния дел и прогноза будущего решения. Такие ИС получили название систем поддержки принятия решений. Исторически первыми такими системами сталиИС руководителя(EIS—ExecutiveInformationSystems).

Существует два подхода к интеграции корпоративной информации:

• децентрализованное объединение источников (схема спагетти) (рис.1а)

• централизованное объединение источников (рис.1б)

(рис.1а) (рис.1б)

Второй подход стимулировал появление технологии хранилищ данных, позволяющей извлекать, преобразовывать и представлять информацию из общей кучи данных.

Хранилища данных (Datawarehouse) и оперативный анализ данных (On-LineAnalyticalProcessing, OLAP) –новые информационные технологии, которые обеспечивают аналитикам, управленцам и руководителям высшего звена возможность изучать большие объемы взаимосвязанных данных при помощи быстрого интерактивного отображения информации на разных уровнях детализации с различных точек зрения в соответствии с представлениями пользователя о предметном пространстве.

Основная цельхранилищ — создание единого логического представления данных, содержащихся в разнотипных БД или в единой модели корпоративных данных.

Другими словами:

Хранилище данных создается с целью:

Интеграции в одном месте, согласования и, возможно, агрегации ранее разъединенных детализированных данных:

• Исторических архивов

• Данных из оперативных систем

• Данных из внешних источников

Разделения наборов данных, используемых для оперативной обработки, и наборов данных, используемых для решения задач поддержки принятия решений.

Обеспечения всесторонней информационной поддержки максимальному кругу пользователей.

Еще лет пять назад мало, кто слышал об этих технологиях. Сегодня хранилища данных и OLAPстановятся неотъемлемой частью современных корпоративных систем поддержки принятия решений. Это одно из наиболее динамично развивающихся направлений индустрии создания программного обеспечения.

Концепция информационных хранилищ, зародилась в 80-х годах в недрах IBM. Идея хранилищ данных обязана своим развитием многим людям. Хотя эту идею предвосхищали в своих работах многие исследователи, можно смело утверждать, чтопервой публикацией, посвященной именно хранилищам данных, была статья Девлина (Devlin) и Мэрфи(Murphy) , вышедшая в 1988 году. В 1992 году Уильям Г.Инмон(William H. Inmon), который был техническим директором компанииPrismи написал монументальную монографию «Building the Data Warehouse» («Построение хранилищ данных»), в которой далопределение хранилища данных:

Опр.: Хранилище данных— это предметно-ориентированная, интегрированная, вариантная по времени, не разрушаемая совокупность данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений.

Имеются 2 определения хранилищ данных:

В узкомсмысле: по Инмону.

В широком:

Хранилище данных— ориентированная на поддержку управленческих решений автоматизированная система, состоящая из организационной структуры, технических средств, базы или совокупности базы данных (БД) и ПО, которое выполняет, как правило, следующие функции:

• извлечение данных из разрозненных источников, их трансформация и загрузка в хранилище;

• администрирование данных и хранилища;

• извлечение данных из хранилища, аналитическая обработка и представление данных конечным пользователям.

Ральф Кимбалл (Ralph Kimball), один из авторов концепции хранилищ данных, описывал хранилище данных как «место, где люди могут получить доступ к своим данным» (см., например, Ralph Kimball, «The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses», John Wiley & Sons, 1996 и «The Data Webhouse Toolkit: Building the Web-Enabled Data Warehouse», John Wiley & Sons, 2000). Он же сформулировал и основныетребования к хранилищам данных:

• поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;

• поддержка внутренней непротиворечивости данных;

• возможность получения и сравнения так называемых срезов данных (slice and dice);

• наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;

• полнота и достоверность хранимых данных;

• поддержка качественного процесса пополнения данных.