Концепция оперативной аналитической обработки данных

Операция Детализации (Drill Down)

Операция Агрегации (Drill Up)

Отношение и Иерархические Отношения

Измерений может быть много и между их значениями существует множество различных отношений (Relation) типа 1:М.

Например, каждый менеджер может работать только в одном подразделении, а каждой модели автомобиля однозначно соответствует фирма.

Менеджер ® Подразделение

Модель ® Фирма-производитель

Множество отношений может иметь иерархическую структуру – это иерархические отношения.

День ® Месяц ® Квартал ® Год (для измерений время отношения устанавливается автоматически)

Менеджер ® Подразделение ® Регион ® Фирма ® Страна

Модель ® Завод ® Производитель ® Страна

Часто удобно не объявлять новые измерения и затем детализировать между ними отношения, а использовать иерархические отношения. В этом случае все потенциально возможные значения из разных измерений объединяются в одно множество.

Например, Менеджер (Петров, Иванов, Сидоров, Смирнов) ® Подразделение (филиал1, филиал2, филиал3) ® Регион (Восток, Запад) ® Фирма (НВ, НА) и определить между ними отношение иерархии.

Восток ® НА

Запад ® НВ

Филиал1 ® Восток

Филиал2 ® Восток

Филиал3 ® Запад

Петров ® Филиал1

Сидоров ® Филиал2

Иванов ® Филиал3

Смирнов ® Филиал2

С точки зрения пользователя Подразделение, Регион, Фирма, Страна являются точно такими же измерениями, как и Менеджер. Но каждое из них соотносит новому, более высокому уровню агрегации значений показателя ОбъемПродаж (в процессе анализа пользователь не только работает с различными Срезами данных и выполняет их Вращение, но и переходит от детализированных данных к агрегированным, то есть производит операцию Агрегации).

Например, посмотрев, как Петров в 2001 году продавал Жигули и Волгу можно посмотреть соотношение продаж этих моделей на уровне Подразделения, где работает Петров. А затем аналогично по Региону или Фирме.

Обратный переход от агрегированных данных к детальным.

Например, начав анализ на уровне Региона, можно получить более точную информацию о работе конкретного Подразделения или Менеджера.

В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. Основные идеи следующие:

Многомерное концептуальное представление представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных.

Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ.

Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению.

Анализ данных включает в себя произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений.

Так, измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения "предприятие - подразделение - отдел - служащий". Измерение Время может даже включать два направления консолидации - "год - квартал - месяц - день" и "неделя - день", поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим.

Операция спуска (drillingdown) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема (rollingup) означает движение от низших уровней к высшим (рис. 4.5).

Рис. 4.5. Измерения и направления консолидации данных

Часто аббревиатурой OLAP обозначается не только многомерный взгляд на данные, но и хранение самих данных в многомерной БД. Вообще говоря, это неверно, поскольку сам Кодд отмечает, что "Реляционные БД были, есть и будут наиболее подходящей технологией для хранения корпоративных данных. Необходимость существует не в новой технологии БД, а, скорее, в средствах анализа, дополняющих функции существующих СУБД и достаточно гибких, чтобы предусмотреть и автоматизировать разные виды интеллектуального анализа, присущие OLAP".