Глобализация экономики, повышение требовательности клиентов, усиление конкурентной борьбы, процессы слияния компаний, появление молодых, быстро развивающихся предприятий на волне электронной коммерции – все это требует маневренности и интеллектуализации бизнеса. Но для этого компаниям нужно повышать качество и скорость принятия решений в рамках своей деятельности, но также применять средства бизнес–интеллекта для периодической реорганизации бизнес–процессов. Вот почему все более востребованы сегодня комплексные методики анализа эффективности бизнеса. Для большинства организаций характерно наличие многочисленных разрозненных источников данных; еще хуже то, что источники эти часто содержат неактуальные, несогласованные или просто недостоверные данные. А это ведет к принятию неэффективных, а то и неверных решений. Помимо чисто технических проблем (организация доступа к разным несогласованным источникам данных или консолидация данных в одном источнике) имеются проблемы методические (классификация и описание информации в терминах предметной области, способы контроля и очистки данных), а также организационные (владение и санкционирование доступа к информации). Исторически сложилось так, что до середины 90-х годов были наиболее развиты решения по автоматизации оперативной деятельности (учет людских, материальных и финансовых ресурсов, регистрация различных операций и событий) - системы транзакционной обработки данных (OLTP – On-Line Transaction Processing), часто называемые оперативными системами. Эти системы обеспечивают регистрацию некоторых фактов, их непродолжительное хранение и сохранение в архивах, обеспечивают решение лишь оперативных, в меньшей мере тактических, но не обеспечивают решение стратегических задач, а потому не удовлетворяет в полной мере потребности бизнеса. Основу таких систем составляют системы управления реляционными базами данных - БД, зачастую основанные на традиционном подходе -использование уже построенных имеющихся системы для поддержки принятия решений. Обычно пытались строить просто систему запросов к оперативной системе и использовать полученные после интерпретации отчеты непосредственно для поддержки решений. Отчеты могли строиться на заказной базе, т.е. руководитель запрашивает отчет, и на регулярной, когда отчеты строятся по достижении некоторых событий или времени. Пример.
Конечно, такая схема обеспечивает в какой-то мере поддержку принятия решений, но она имеет крайне низкую эффективность и огромное число недостатков. Предназначение OLAP систем - в предоставлении информации для принятия решений. В основе концепции OLAP лежит идея многомерной модели данных. OLAP является средством оперативной аналитической обработки многомерных массивов данных:
Многомерность в OLAP-приложениях может быть разделена на три уровня. 3 уровня многомерности в OLAP-приложениях:
|