Słownik ważniejszych pojęć

Systemy Transakcyjne

aplikacje wspierające bieżącą aktywność przedsiębiorstwa w zakresie księgowości, finansów, kadr, produkcji, gromadzące dane i udostępniające je w postaci raportów i zestawień, wykorzystywane przez bezpośrednich wykonawców operacji.

Systemy Informacyjne (Management Information Systems - MIS)

aplikacje wspierające zarządzanie, dostarczające informacji, działające na bazach transakcyjnych (np. FK, Kadry, Płace, Magazyn itp.), wykorzystywane przez analityków i kierowników średniego szczebla.

Systemy Wspomagające Podejmowanie Decyzji (Decision Support Systems - DSS)

aplikacje dostarczające wiedzy, wykorzystywane przez kierownictwo średniego i wysokiego szczebla oraz analityków biznesu.

Systemy Informowania Kierownictwa (Executive Information Systems - EIS)

aplikacje dostarczające kierownictwu wybrane zestawienia i raporty z systemu DSS.

Hurtownia danych - baza służąca zasadniczo do odczytu, wykorzystywana jako podstawa tworzenia systemów wspomagania podejmowania decyzji (Decision Support System - DSS). Najważniejszą ideą, będącej podstawą koncepcji stworzenia hurtowni, jest połączenie danych z różnych baz w jedną. Zwykle hurtownia danych jest oddzielną bazą danych, niezależną od systemów transakcyjnych (OLTP). Jeśli dane w hurtowni są związane z pojedynczym procesem biznesowym, czasem mówi się o dziedzinowej hurtowni danych bądź hurtowni tematycznej (data mart).

Wielowymiarowa baza danych jest systemem komputerowym (oprogramowaniem) zaprojektowanym, by zapewnić efektywny dostęp do dużych woluminów danych, które są przechowywane, prezentowane i analizowane z różnych perspektyw.

Baza wielowymiarowa to matematycznie macierz 2-, 3-, ... n-wymiarowa. Macierz 2- lub 3-wymiarowa posiada interpretację geometryczną - odpowiednio w postaci płaskiej tablicy lub przestrzennej kostki. W przypadku większej liczby wymiarów interpretację geometryczną macierzy stanowi zbiór tablic lub zbiór kostek.

Perspektywy (widoki) danych w bazie wielowymiarowej są nazywane wymiarami. Model bazy wielowymiarowej został zaproponowany już w 1972 r. przez firmę konsultingową Management Decision Systems dla systemów podejmowania decyzji, informowania kierownictwa oraz analizy danych rynkowych.

Wybór stosowanej struktury danych i sposobu dostępu ściśle zależy od rodzaju danych:

Jeśli interesują nas indywidualne dane z bazy (jak w przypadku systemów transakcyjnych), to odpowiednia jest struktura relacyjna.

Jeśli interesują nas różnorodne relacje (związki) między danymi (jak w przypadku systemów informacyjnych), to właściwa jest struktura wielowymiarowa.

OLAP - (OnLine Analytical Processing) to systemy interakcyjnego przetwarzania analitycznego. Stosowane są dwie koncepcje realizacji przetwarzania OLAP:

MOLAP - na podstawie serwera bazy wielowymiarowej (MDDB - Multidimensional Database Server);

ROLAP - na podstawie relacyjnego serwera bazy danych, które udają serwery wielowymiarowych danych, przez stosowanie schematów danych typu gwiazda (Star) lub płatek śniegu (Snowflake).

W teorii zakłada się, że klient korzystający z narzędzi analitycznego przetwarzania OLAP nie powinien wiedzieć, z jakim serwerem bazy danych pracuje (MOLAP czy ROLAP). To założenie utrudnia opracowanie standardu OLAP API, który ma zapewnić dowolnemu klientowi OLAP dostęp do dowolnego serwera OLAP. Obecnie należy dokonać wyboru między tymi dwoma podejściami i rodzajami narzędzi.

Modele danych dla przetwarzania ROLAP

Składniki systemu ROLAP koncentrują się na pojedynczym procesie, którego przetwarzanie (analiza) ma być maksymalnie efektywne. Obserwowane w przedsiębiorstwie wielkości i dane (np. sprzedaż, stany magazynowe, pewne wartości wyliczone) są przechowywane w hurtowni jako fakty. Fakty są podstawą budowy metryk (czyli miar), które dalej podlegają wszechstronnej analizie biznesowej i służą do monitorowania kluczowych czynników biznesowych oraz szacowania wydajności przedsiębiorstwa.

Struktura ROLAP zawiera:

tabelę(e) faktów (base table)

tabele wymiarów (lookup tables)

tabele relacji.

Baza metadanych zawiera informacje o danych i strukturach używanych w systemie DSS. Informacje te wykorzystywane są w tłumaczeniu zapytań dotyczących wielowymiarowych obiektów DSS na odpowiadające im pytania SQL i odwrotnie - wyników tych zapytań w formie wielowymiarowych raportów.


TOP 200