Кодд определил 12 правил, которым должен удовлетворять программный продукт класса OLAP (табл. 2.1). Это рекомендательный набор требований. Конкретные продукты следует оценивать по степени приближения к идеально полному соответствию всем требованиям.
| 1.
| Многомерное концептуальное представление данных (Multi-Dimensional Conceptual View)
| Концептуальное представление модели данных в продукте OLAP должно быть многомерным по своей природе, то есть позволять аналитикам выполнять интуитивные операции "анализа вдоль и поперек" ("sliceanddice"), вращения (rotate) и размещения (pivot) направлений консолидации.
|
| 2.
| Прозрачность (Transparency)
| Пользователь не должен знать о том, какие конкретные средства используются для хранения и обработки данных, как данные организованы и откуда берутся.
|
| 3.
| Доступность (Accessibility)
| Аналитик должен иметь возможность выполнять анализ в рамках общей концептуальной схемы, но при этом данные могут оставаться под управлением оставшихся от старого наследства СУБД.
|
| 4.
| Устойчивая производительность (Consistent Reporting Performance)
| С увеличением числа измерений и размеров базы данных аналитики не должны столкнуться с каким бы то ни было уменьшением производительности.
|
| 5.
| Клиент - серверная архитектура (Client-Server Architecture)
| Способность продуктов OLAP работать в среде клиент-сервер. Главная идея - серверный компонент OLAP должен обладать способностью строить общую концептуальную схему на основе обобщения и консолидации различных логических и физических схем корпоративных баз данных для обеспечения эффекта прозрачности.
|
| 6.
| Равноправие измерений (Generic Dimensionality)
| Все измерения данных должны быть равноправны. Дополнительные характеристики могут быть предоставлены отдельным измерениям, но поскольку все они симметричны, данная дополнительная функциональность может быть предоставлена любому измерению. Базовая структура данных, формулы и форматы отчетов не должны опираться на какое-то одно измерение.
|
| 7.
| Динамическая обработка разреженных матриц (Dynamic Sparse Matrix Handling)
| Инструмент OLAP должен обеспечивать оптимальную обработку разреженных матриц. Скорость доступа должна сохраняться вне зависимости от расположения ячеек данных и быть постоянной величиной для моделей, имеющих разное число измерений и различную разреженность данных.
|
| 8.
| Поддержка многопользовательского режима (Multi-User Support)
| Инструмент OLAP должен позволять работу с одной аналитической моделью одновременно нескольким аналитикам или создавать различные модели на основе одних корпоративных данных, предоставлять конкурентный доступ к данным, обеспечивать целостность и защиту данных.
|
| 9.
| Неограниченная поддержка кроссмерных операций (Unrestricted Cross-dimensional Operations)
| Вычисления и манипуляция данными по любому числу измерений не должны запрещать или ограничивать любые отношения между ячейками данных. Преобразования, требующие произвольного определения, должны задаваться на функционально полном формульном языке.
|
| 10.
| Интуитивное манипулирование данными (Intuitive Data Manipulation)
| Переориентация направлений консолидации, детализация данных в колонках и строках, агрегация и другие манипуляции, свойственные структуре иерархии направлений консолидации, должны выполняться в максимально удобном, естественном и комфортном пользовательском интерфейсе.
|
| 11.
| Гибкий механизм генерации отчетов (Flexible Reporting)
| Должны поддерживаться различные способы визуализации данных, то есть отчеты должны представляться в любой возможной ориентации.
|
| 12.
| Неограниченное количество измерений и уровней агрегации (Unlimited Dimensionsand Aggregation Levels)
| Настоятельно рекомендуется допущение в каждом серьезном OLAP инструменте как минимум пятнадцати, а лучше двадцати, измерений в аналитической модели. Более того, каждое из этих измерений должно допускать практически неограниченное количество определенных пользователем уровней агрегации по любому направлению консолидации.
|
2014-02-24
617
