Информационное обеспечение

В общем случае информационное обеспечение системысостоит изпяти классов данных:

• источников данных,

• оперативного склада данных,

• хранилища данных,

• витрины данных,

• репозитария метаданных.

Проектирование информационного обеспечения системы осуществляется сверху вниз. На основе анализа прецедентов использования системы, выявленных на этапе системно-аналитического обследования, определяются представления данных конечным прикладным пользователям системы: состав показателей и их разрезы. Осуществляется сегментация представлений данных в соответствии с их проблемной ориентацией. На основе групп представлений витрин должны быть определены:

• Измерения, их иерархии и уровень детализации. Например, для временного измерения должен быть определен минимальный интервал времени (день, неделя, месяц), по которому будут индексироваться показатели в витрине.

• Базовые показатели, измерения, их индексирующие, и правила агрегирования каждого показателя по иерархиям. Правила агрегирования по иерархическому измерению зависят от показателя. Например, если для дохода от продаж агрегирование по времени осуществляется простым суммированием, то при исследовании цены продукции агрегирование по времени может быть реализовано в виде среднего, максимального или минимального значения за период агрегации.

• Производные показателии формулы их вычисления на основе базовых показателей.

Выбор конкретного способа представления витрин (ROLAP,MOLAPили HOLAP — см. далее) выполняется, как правило, на стадии реализации системы.

Выявленные измерения и показатели служат исходными данными для проектирования хранилища.

В первую очередь обобщаются все выявленные разрезы и их иерархии. На их основе проектируется бизнес-пространство хранилища. Измерения, как правило, тесно связаны со структурированной нормативно-справочной информацией компании. Например, измерениями хранилища часто служат организационная структура компании, справочник административно-территориального деления, план финансовых статей компании и пр.

На пространстве, которое задается бизнес-измерениями, проектируются базовые и производные показатели, которые должны находиться в хранилище. Для больших систем целесообразно проводить сегментацию хранилища по предметным областям.

На следующем этапе выполняется анализ результатов обследования источников данных. При выборе подходящего источника во внимание принимаются следующие вопросы:

• Если имеется более одного источника, следует ли определить, какой из них лучше?

• Какие преобразования необходимо выполнить, чтобы приготовить источник к загрузке в хранилище?

• Согласуются ли структура источника и структура хранилища?

• Насколько согласуются данные источника с нормативно-справочной информацией?

• Что будет происходить, если источник имеет несколько месторасположений?

• Насколько аккуратны данные источника?

• Как источник обновляется?

• Каковы возраст и перспективность источника?

• Насколько полны данные?

• Что потребуется для интеграции данных источника в поток загрузки?

• Какова технология хранения данных в источнике?

• Насколько эффективно может осуществляться доступ к источнику?

На основе выполненного анализа принимаются следующие архитектурные решения:

• Определяются состав, содержание и источники потоков данных, которые будут поступать из источников в хранилище.

• Определяются преобразования, которые должны быть выполнены над данными при загрузке, а также периодичность загрузки данных в хранилище.

• При необходимости проектируются структуры оперативного склада данных и транзитных файлов.

• Выявляются данные, которые отсутствуют в источниках информационного хранилища. Для таких данных, как правило, проектируются процедуры и регламенты ручного ввода.

Общая структура репозитария хранилищаявляется своего рода отражением главной цели его построения, а именно максимально полно и быстро удовлетворить потребности пользователей в той или иной информации. В зависимости от потребностей пользователей в информации можно выделить следующие ееосновные типы:

• Персональную информацию– эта информация, используемая пользователями со строго определенными обязанностями и информационными потребностями. Обычно требует большой предварительной обработки, или, другими словами, имеет высокий уровень агрегации. Чаще всего храниться в МБД.

• Информацию по бизнес-темам– информация, относящаяся к определенной тематике, например, как финансовая деятельность организации. Для организаций имеющих близкие функциональные и организационные структуры, ее можно определить как информацию для подразделения (например, для финансовой службы). Имеет более широкий спектр, как в предметных областях, так и вовремени, но вместе с тем напрямую используется реже, чем персонализированная информация. Обычно храниться в смешанных структурах: МБД и реляционных таблицах.

• Детальные данные– самая подробная информация, доступная в хранилище данных. Обычными пользователями применяется весьма редко, только в случае необходимости подробного уточнения информации. Обычно является полем деятельности аналитиков по добыче знаний (или поиску скрытых зависимостей в больших объемах информации). Обычно храниться в реляционных структурах.

• Старые детальные данные – это, по сути, тот же самый низкий уровень агрегирования, что и у текущих детальных данных, - выделяются в особый тип по следующей причине. С одной стороны, старые детальные данные часто требуют больших ресурсов для хранения, а с другой – они со временем, например, через несколько лет, необходимы очень редко. Решением в данном случае является использование более дешевых и емких способов хранения, например лент или библиотек.