Система аналитической обработки информации. Особые потребители корпоративной информации. Выявление стойких взаимосвязей между атрибутами и числовыми параметрами

Лекция.      Основы OLAP

В отличие от традиционных реляционных СУБД, концепция OLAP (Online Analytical Processing) не так широко известна, хотя загадочный термин «кубы OLAP» слышали, наверное, почти все. 

OLAP — это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. 

Аналитики — это особые потребители корпоративной информации. Задача аналитика — находить закономерности в больших массивах данных. 

Во-первых, аналитику одной записи мало — ему, к примеру, могут понадобиться все сделки данного филиала за месяц или год. 

Во-вторых, аналитик отбрасывает ненужные ему подробности вроде ИНН покупателя, его точного адреса и номера телефона, индекса контракта и тому подобного. В то же время данные, которые требуются аналитику для работы, обязательно содержат числовые значения.

В-третьих, эти данные носят характер «набор атрибутов — число». 

Последнее означает, что аналитик работает с таблицами

Здесь «Страна», «Товар», «Год» являются атрибутами, а «Объем продаж» — тем самым числовым значением. Задачей аналитика является выявление стойких взаимосвязей между атрибутами и числовыми параметрами.  

Посмотрев на таблицу, можно заметить, что ее легко перевести в три измерения: по одной из осей отложим страны, по другой — товары, по третьей — годы. А значениями в этом трехмерном массиве у нас будут соответствующие объемы продаж. Вот именно такой трехмерный массив в терминах OLAP и называется кубом. 

На самом деле, с точки зрения строгой математики, кубом такой массив будет далеко не всегда: у настоящего куба количество элементов во всех измерениях должно быть одинаковым, а у кубов OLAP такого ограничения нет. Тем не менее, несмотря на эти детали, термин «кубы OLAP» ввиду своей краткости и образности стал общепринятым. 

1.  Куб OLAP совсем не обязательно должен быть трехмерным. Он может быть и двухмерным, и многомерным — в зависимости от решаемой задачи. 

Особо матерым аналитикам может понадобиться порядка 20 измерений — и серьезные OLAP-продукты именно на такое количество и рассчитаны. Более простые настольные приложения поддерживают до шести измерений.

2.  Однако куб сам по себе для анализа не пригоден. Если еще можно адекватно представить или изобразить трехмерный куб, то, например, с шестимерным дело обстоит значительно хуже. Поэтому перед употреблением из многомерного куба извлекают обычные двумерные таблицы.  Эта операция называется «разрезанием» куба, а каждая такая таблица «срезом» (slice). Этим способом аналитик получает двумерный срез куба и с ним работает.

3.  Если еще внимательнее всмотреться в таблицу, можно заметить, что находящиеся в ней данные, скорее всего, не являются первичными, а получены в результате суммирования по более мелким элементам. 

Например, год делится на кварталы, кварталы на месяцы, месяцы на недели, недели на дни. Страна состоит из регионов, а регионы — из населенных пунктов. Наконец, в самих городах можно выделить районы и конкретные торговые точки. Товары можно объединять в товарные группы и т. д. 

В терминах OLAP такие многоуровневые объединения совершенно логично называются иерархиями. Средства OLAP дают возможность в любой момент перейти на нужный уровень иерархии. Причем, как правило, одних и тех же элементов поддерживается несколько