Введение в OLAP и многомерные базы данных. Строим свой первый куб

Данных, как правило, разрежённый и долговременно хранимый. Может быть реализован на основе универсальных реляционных СУБД или специализированным программным обеспечением (см. также OLAP). В программных продуктах компании SAP используется термин «инфокуб».

Индексам массива соответствуют измерения (dimensions) или оси куба, а значениям элементов массива - меры (measures) куба.

w : (x ,y ,z ) → w xyz ,

где x , y , z - измерения, w - мера.

В отличие от обычного массива в языке программирования, доступ к элементам- OLAP-куба может осуществляться как по полному набору индексов-измерений, так и по их подмножеству, и тогда результатом будет не один элемент, а их множество.

W : (x ,y ) → W = {w z1 , w z2 , …, w zn }

Также известно описание OLAP-куба с использованием терминологии реляционной алгебры, как проекции отношений .

См. также

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Схема звезды
• Наш дом - Россия (фракция)

Смотреть что такое "OLAP-куб" в других словарях:

OLAP куб - … Википедия

OLAP - (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени) технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по… … Википедия

Куб (значения) - Куб многозначный термин: В математике В стереометрии куб шестигранный правильный многогранник В алгебре третья степень числа Фильм Серия фантастических фильмов: «Куб» «Куб 2: Гиперкуб» «Куб Ноль» Сленг и жаргон медицинское… … Википедия

Куб - У этого термина существуют и другие значения, см. Куб (значения). Куб Тип Правильный многогранник Грань квадрат … Википедия

Mondrian - OLAP Server Тип OLAP сервер Разработчик Pentaho Операционная система кроссплатформенное программное обеспечение Последняя версия 3.4.1 (2012 05 07) Лицензия свободное программное обеспечение … Википедия - Информационно аналитическая система автоматизированная система позволяющая экспертам быстро анализировать большие объемы данных, как правило является одним из элементов ситуационных центров. Так же, иногда в состав ИАС включают систему сбора… … Википедия

OLAP - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить OLAP во всех его проявлениях, то это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Выясним, зачем аналитикам надо как-то специально облегчать доступ к данным.

Дело в том, что аналитики - это особые потребители корпоративной информации. Задача аналитика - находить закономерности в больших массивах данных . Поэтому аналитик не будет обращать внимания на отдельно взятый факт, что в четверг четвертого числа контрагенту Чернову была продана партия черных чернил - ему нужна информация о сотнях и тысячах подобных событий. Одиночные факты в базе данных могут заинтересовать, к примеру, бухгалтера или начальника отдела продаж, в компетенции которого находится сделка. Аналитику одной записи мало - ему, к примеру, могут понадобиться все сделки данного филиала или представительства за месяц, год. Заодно 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 - это обусловлено самой сущностью его деятельности.

Итак, аналитику нужно много данных, эти данные являются выборочными, а также носят характер "набор атрибутов - число ". Последнее означает, что аналитик работает с таблицами следующего типа:

Здесь "Страна ", "Товар ", "Год " являются атрибутами или измерениями , а "Объем продаж " - тем самым числовым значением или мерой . Задачей аналитика, повторимся, является выявление стойких взаимосвязей между атрибутами и числовыми параметрами . Посмотрев на таблицу, можно заметить, что ее легко можно 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.

Трехмерное представление таблицы. Серым сегментом показано, что для Аргентины в 1988 году данных нет

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. Куб OLAP совсем не обязательно должен быть трехмерным. Он может быть и двух-, 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 где-то 6 измерений.

Измерения OLAP-кубов состоят из так называемых меток или членов (members). Например, измерение "Страна" состоит из меток "Аргентина", "Бразилия", "Венесуэла" и так далее.

Должны быть заполнены далеко не все элементы куба: если нет информации о продажах резиновых изделий в Аргентине в 1988 году, значение в соответствующей ячейке просто не будет определено. Совершенно необязательно также, чтобы приложение OLAP хранило данные непременно в многомерной структуре - главное, чтобы для пользователя эти данные выглядели именно так. Кстати именно специальным способам компактного хранения многомерных данных, "вакуум" (незаполненные элементы) в кубах не приводят к бесполезной трате памяти.

Однако куб сам по себе для анализа не пригоден. Если еще можно адекватно представить или изобразить трехмерный куб, то с шести - или девятнадцатимерным дело обстоит значительно хуже. Поэтому перед употреблением из многомерного куба извлекают обычные двумерные таблицы . Эта операция называется "разрезанием" куба. Термин этот, опять же, образный. Аналитик как бы берет и "разрезает" измерения куба по интересующим его меткам. Этим способом аналитик получает двумерный срез куба и с ним работает. Примерно так же лесорубы считают годовые кольца на спиле.

Соответственно, "неразрезанными", как правило, остаются только два измерения - по числу измерений таблицы. Бывает, "неразрезанным" остается только измерение - если куб содержит несколько видов числовых значений, они могут откладываться по одному из измерений таблицы.

Если еще внимательнее всмотреться в таблицу, которую мы изобразили первой, 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 так далее. В терминах OLAP такие многоуровневые объединения совершенно логично называется иерархиями . Средства OLAP дают возможность в любой момент перейти на нужный уровень иерархии. Причем, как правило, для одних и тех же элементов поддерживается несколько видов иерархий: например день-неделя-месяц или день-декада-квартал. Исходные данные берутся из нижних уровней иерархий, а затем суммируются для получения значений более высоких уровней. Для того, чтобы ускорить процесс перехода, просуммированные значения для разных уровней хранятся в кубе. Таким образом, то, что со стороны пользователя выглядит одним кубом, грубо говоря, состоит из множества более примитивных кубов.

Пример иерархии

В этом заключается один из существенных моментов, которые привели к появлению OLAP - производительности и эффективности. Представим себе, что происходит, когда аналитику необходимо получить информацию, а средства OLAP на предприятии отсутствуют. Аналитик самостоятельно (что маловероятно) или с помощью программиста делает соответствующий SQL-запрос и получает интересующие данные в виде отчета или экспортирует их в электронную таблицу. Проблем при этом возникает великое множество. Во-первых, аналитик вынужден заниматься не своей работой (SQL-программированием) либо ждать, когда за него задачу выполнят программисты - все это отрицательно сказывается на производительности труда, повышаются штурмовщина, инфарктно-инсультный уровень и так далее. Во-вторых, один-единственный отчет или таблица, как правило, не спасает гигантов мысли и отцов русского анализа - и всю процедуру придется повторять снова и снова. В-третьих, как мы уже выяснили, аналитики по мелочам не спрашивают - им нужно все и сразу. Это означает (хотя техника и идет вперед семимильными шагами), что сервер корпоративной реляционной СУБД, к которому обращается аналитик, может задуматься глубоко и надолго, заблокировав остальные транзакции.

Концепция OLAP появилась именно для разрешения подобных проблем. Кубы OLAP представляют собой, по сути, мета-отчеты. Разрезая мета-отчеты (кубы, то есть) по измерениям, аналитик получает, фактически, интересующие его "обычные" двумерные отчеты (это не обязательно отчеты в обычном понимании этого термина - речь идет о структурах данных с такими же функциями). Преимущества кубов очевидны - данные необходимо запросить из реляционной СУБД всего один раз - при построении куба. Поскольку аналитики, как правило, не работают с информацией, которая дополняется и меняется "на лету", сформированный куб является актуальным в течение достаточно продолжительного времени. Благодаря этому, не только исключаются перебои в работе сервера реляционной СУБД (нет запросов с тысячами и миллионами строк ответов), но и резко повышается скорость доступа к данным для самого аналитика. Кроме того, как уже отмечалось, производительность повышается и за счет подсчета промежуточных сумм иерархий и других агрегированных значений в момент построения куба. То есть, если изначально наши данные содержали информацию о дневной выручке по конкретному товару в отдельно взятом магазине, то при формировании куба OLAP-приложение считает итоговые суммы для разных уровней иерархий (недель и месяцев, городов и стран).

Конечно, за повышение таким способом производительности надо платить. Иногда говорят, что структура данных просто "взрывается" - куб OLAP может занимать в десятки и даже сотни раз больше места, чем исходные данные.

Ответить на вопросы:

Что такое куб OLAP?

Что такое метки конкретного измерения? Привести примеры.

Могут ли меры в кубе OLAP, содержать нечисловые значения.

/ В кубистической манере. Применение OLAP-кубов в практике управления крупных компаний

Вконтакте

Одноклассники

Константин Токмачев , системный архитектор

В кубистической манере.
Применение OLAP-кубов в практике управления крупных компаний

Возможно, уже прошло то время, когда вычислительные ресурсы корпорации тратились только на регистрацию информации и бухгалтерскую отчетность. При этом управленческие решения принимались «на глазок» в кабинетах, на совещаниях и заседаниях. Возможно, и в России пора вернуть корпоративным вычислительным комплексам их главный ресурс – решение задач управления на основе зарегистрированных в компьютере данных

О пользе бизнес-аналитики

В контуре управления корпорацией между «сырыми» данными и «рычагами» воздействия на управляемый объект располагаются «показатели работы» – KPI. Они образуют как бы «приборное табло», отражающее состояние различных подсистем управляемого объекта. Оснастить фирму информативными показателями работы и контролировать их расчет и полученные значения – труд бизнес-аналитика. Существенную помощь в организации аналитической работы корпорации способны оказать автоматизированные службы анализа, такие как утилита MS SQL Server Analysis Services (SSAS) и ее главный диспозитив – OLAP-куб.

Прямо здесь нужно сделать еще одно замечание. Скажем, в американской традиции специальность, ориентированная на работу с OLAP-кубами, называется BI (Business Intelligence) . Не должно быть никаких иллюзий, будто бы американское BI соответствует русскому «бизнес-аналитик». Без обид, но нередко наш бизнес-аналитик – это «недобухгалтер» и «недопрограммист», специалист с нечеткими знаниями и с небольшим окладом, реально не обладающий никаким собственным инструментарием и методологией.

Специалист же BI – это, по сути, прикладной математик, высококлассный специалист, ставящий на вооружение фирмы современные математические методы (то, что называлось Operations Researh – методы исследования операций). BI больше соответствует бывшей когда-то в СССР специальности «системный аналитик», выпускавшейся факультетом ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова. OLAP-куб и службы анализа могут стать перспективной основой рабочего места русского бизнес-аналитика, возможно, после некоторого повышения его квалификации в сторону американского BI.

В последнее время возникла еще одна вредная тенденция. Благодаря специализации утрачено взаимопонимание между разными категориями работников корпорации. Бухгалтер, менеджер и программист, как «лебедь, рак да щука» в басне И.А. Крылова, тянут корпорацию в разные стороны.

Бухгалтер занят отчетностью, его суммы и по смыслу и по динамике не имеют прямого отношения к бизнес-процессу фирмы.

Менеджер занят своим отрезком бизнес-процесса, но не способен оценить глобально, на уровне фирмы в целом, итоги и перспективы своих действий.

Наконец, программист, бывший когда-то (благодаря образованию) проводником передовых технических идей из сферы науки в сферы бизнеса, превратился в пассивного исполнителя фантазий бухгалтера и менеджера, так что уже не редкость, когда ИТ-отделами корпораций подруливают бухгалтеры и вообще все, кому не лень. Безынициативный, малограмотный, но относительно высокооплачиваемый программист 1С – настоящий бич российских корпораций. (Почти как отечественный футболист.) О так называемых «экономистов и юристов» я уже не говорю, о них давно все сказано.

Так вот, позиция бизнес-аналитика, оснащенного наукоемким аппаратом SSAS, владеющего азами программирования и бухучета, способна консолидировать работу фирмы в отношении анализа и прогноза бизнес-процесса.

Преимущества OLAP-кубов

OLAP-куб – это современное средство анализа базы данных корпоративной вычислительной системы, позволяющее обеспечить сотрудников всех уровней иерархии требуемым набором показателей, которые характеризуют производственный процесс фирмы. Дело не только в том, что удобный интерфейс и гибкий язык запросов к кубу MDX (MultiDimensional eXpressions) позволяют сформулировать и вычислить необходимые аналитические показатели, но в замечательной скорости и легкости, с которой это делает OLAP-куб. Причем эти скорость и легкость, в известных пределах, не зависят от сложности расчетов и объема базы данных.

Некоторое представление об OLAP-
кубе может дать «сводная таблица» MS Excel. У этих объектов схожая логика и похожие интерфейсы. Но, как будет видно из статьи, функциональность OLAP несравненно богаче, а производительность несравненно выше, так что «сводная таблица» остается локальным настольным продуктом, тогда как OLAP – продукт корпоративного уровня.

Почему OLAP-куб так хорошо подходит для решения аналитических задач? OLAP-куб устроен так, что все показатели во всех возможных разрезах заранее вычислены (полностью или частично), и пользователю остается только «вытянуть» мышью требуемые показатели (измерения measures) и разрезы (размерности dimensions), а программе – перерисовать таблички.

Все возможные аналитики во всех разрезах образуют одно огромное поле, вернее, не поле, а как раз многомерный OLAP-куб. С каким бы запросом пользователь (менеджер, бизнес-аналитик, руководитель) ни обратился к службе аналитики, скорость ответа объясняется двумя вещами: во-первых, требуемая аналитика может быть легко сформулирована (либо выбрана из списка по имени, либо задана формулой на языке MDX), во-вторых, как правило, она уже вычислена.

Формулировка аналитики возможна в трех вариантах: это либо поле базы данных (вернее, поле warehouse), либо расчетное поле calculation, определяемое на уровне дизайна куба, либо выражение языка MDX при интерактивной работе с кубом.

Это означает сразу несколько привлекательных особенностей OLAP-кубов. По сути, исчезает барьер между пользователем и данными. Барьер в виде прикладного программиста, которому, во-первых, нужно объяснить проблему (поставить задачу). Во-вторых, придется подождать, пока прикладной программист создаст алгоритм, напишет и отладит программу, потом ее, возможно, будет модифицировать. Если сотрудников много и их требования разнообразны и изменчивы, то нужна целая команда прикладных программистов. В этом смысле OLAP-куб (и квалифицированный бизнес-аналитик) в плане аналитической работы заменяет целую команду прикладных программистов, подобно тому, как мощный экскаватор с экскаваторщиком при рытье канавы заменяет целую бригаду гастарбайтеров с лопатами!

При этом достигается еще одно весьма важное качество получаемых аналитических данных. Поскольку OLAP-куб – один на всю фирму, т.е. это одно и то же поле с аналитиками на всех, то исключается досадный разнобой в данных. Когда руководителю приходится задавать одну и ту же задачу нескольким независимым сотрудникам, чтобы исключить фактор субъективности, а они все равно приносят разные ответы, которые каждый берется как-то объяснить, и т.п. OLAP-куб обеспечивает единообразие аналитических данных на разных уровнях корпоративной иерархии, т.е. если руководитель захочет детализировать некий интересующий его показатель, то он непременно придет к данным более низкого уровня, с которыми работает его подчиненный, причем это будут как раз те данные, на основании которых рассчитан показатель более высокого уровня, а не какие-то еще данные, полученные каким-то другим путем, в какое-то другое время и т.п. То есть вся фирма видит одну и ту же аналитику, но на разных уровнях укрупнения.

Приведем пример. Допустим, руководитель контролирует дебиторскую задолженность. Пока KPI просроченной дебиторской задолженности «горит зеленым светом», значит, все в норме, никаких управленческих действий не требуется. Если цвет изменился на желтый или красный – что-то не так: разрезаем KPI по отделам продаж и сразу видим подразделения «в красном». Следующий разрез по менеджерам – и продавец, чьи клиенты просрочили платежи, определен. (Далее сумму просрочки можно разрезать по покупателям, по срокам и т.п.) Руководитель корпорации может прямо обратиться к нарушителям на любом уровне. Но вообще-то тот же KPI (на своих уровнях иерархии) видят и начальники отделов, и менеджеры по продажам. Поэтому, чтобы исправить ситуацию, им даже не нужно ждать «вызова на ковер»… Разумеется, сам KPI по смыслу не обязательно должен быть суммой просрочки – он может быть средневзвешенным сроком просрочки или вообще скоростью оборота дебиторской задолженности.

Отметим, что комплексность и гибкость языка MDX совместно с быстрым (порой, мгновенным) получением результата позволяет решать (с учетом этапов разработки и отладки) сложные задачи управления, которые в иных условиях, возможно, вообще не ставились бы из-за трудоемкости для прикладных программистов и исходной неопределенности в постановке. (Затянутые сроки решения прикладными программистами аналитических задач из-за плохо понятой постановки и долгие модификации программ при изменении условий часто встречаются на практике.)

Обратим внимание еще и на то, что каждый сотрудник фирмы может собрать с общего поля аналитик OLAP именно тот урожай, что ему требуется для работы, а не довольствоваться той «полоской», которая ему нарезана в коммунальных «стандартных отчетах».

Многопользовательский интерфейс работы с OLAP-кубом в режиме клиент-сервер позволяет каждому работнику независимо от других иметь свои (даже собственного изготовления при некотором навыке) блоки аналитики (отчеты), которые, будучи раз определены, автоматически обновляются – проще говоря, всегда находятся в актуальном состоянии.

То есть OLAP-куб позволяет сделать аналитическую работу (которой вообще-то занимаются не только записные аналитики, но, по сути, почти все сотрудники фирмы, даже логисты и менеджеры, контролирующие остатки и отгрузки) более избирательной, «с лица не общим выраженьем», что создает условия для совершенствования работы и повышения производительности труда.

Подводя итог нашему введению, отметим, что применение OLAP-кубов способно поднять управление фирмой на более высокий уровень. Единообразие аналитических данных на всех уровнях иерархии, их достоверность, комплексность, легкость создания и модификации показателей, индивидуальность настройки, высокая скорость обработки данных, наконец, экономия средств и времени, потраченных на поддержку альтернативных путей аналитики (прикладные программисты, самостоятельные расчеты работника), открывают перспективы применения OLAP-кубов в практике крупных российских компаний.

OLTP + OLAP: контур обратной связи в цепи управления фирмой

Теперь рассмотрим общую идею OLAP-кубов и их точку приложения в управленческой цепи корпорации. Термин OLAP (OnLine Analytical Processing) был введен британским математиком Едгаром Коддом в дополнение к им же ранее введенному термину OLTP (OnLine Transactions Processing). Об этом еще будет сказано, но Е. Кодд, разумеется, предложил не только термины, но и математические теории OLTP и OLAP. Не вдаваясь в детали, в современной интерпретации OLTP – это реляционная база данных, рассмотренная как механизм регистрации, хранения и выборки информации .

Методология решения

Такие ERP-системы (Enterprice Resource Planning), как 1С7, 1С8, MS Dynamics AX, имеют программные интерфейсы, ориентированные на пользователя (ввод и корректировка документов и т.п.), и реляционную базу данных (DB) для хранения и выборки информации, представленную сегодня программными продуктами типа MS SQL Server (SS).

Отметим, что информация, зарегистрированная в базе данных ERP-системы, и в самом деле представляет весьма ценный ресурс. Дело не только в том, что зарегистрированная информация обеспечивает текущий документооборот корпорации (выписку документов, их корректировку, возможность распечатки и сверки и т.п.) и не только в возможности расчета бухгалтерской отчетности (налоги, аудит и т.п.). С точки зрения управления намного важнее, что OLTP-система (реляционная база данных) – это, по сути, актуальная цифровая модель деятельности корпорации в натуральную величину.

Но, чтобы управлять процессом, недостаточно регистрировать информацию о нем. Процесс должен быть представлен в виде системы числовых показателей (KPI), характеризующих его ход. Кроме того, для показателей должны быть определены допустимые интервалы значений. И только если значение показателя выходит за пределы допустимого интервала, должно последовать управляющее воздействие.

Относительно подобной логики (или мифологии) управления («управление по отклонению») сходятся и древнегреческий философ Платон, создавший образ кормчего (киберноса), который налегает на весло, когда лодка отклоняется от курса, и американский математик Норберт Винер, создавший науку кибернетику в преддверии эры компьютеров.

Кроме привычной системы регистрации информации методом OLTP, нужна еще одна система – система анализа собранной информации. Эта надстройка, которая в контуре управления играет роль обратной связи между руководством и объектом управления, и есть система OLAP или, короче говоря, OLAP-куб.

В качестве программной реализации OLAP мы будем рассматривать утилиту MS Analysis Services, входящую в состав стандартной поставки MS SQL Server, сокращенно SSAS. Отметим, что по замыслу Е. Кодда OLAP-куб в аналитике должен дать ту же исчерпывающую свободу действий, которую система OLTP и реляционная база данных (SQL Server) дают в хранении и выборке информации.

Материально-техническое обеспечение OLAP

Теперь рассмотрим конкретную конфигурацию внешних устройств, прикладных программ и технологических операций, на которых основана автоматизированная работа OLAP-куба.

Будем считать, что корпорация использует ERP-систему, например, 1С7 или 1С8, в рамках которой в обычном порядке идет регистрация информации. База данных этой ERP-системы располагается на некоем сервере и поддерживается программой MS SQL Server.

Будем считать также, что на другом сервере установлено матобеспечение, включающее MS SQL Server с утилитой MS Analysis Services (SSAS), а также программы MS SQL Server Managment Studio, MS C#, MS Excel и MS Visual Studio. Эти программы в совокупности образуют требуемый контекст: инструментарий и необходимые интерфейсы разработчика OLAP-кубов.

На сервере SSAS установлена свободно распространяемая программа blat, вызываемая (с параметрами) из командной строки и обеспечивающая почтовый сервис.

На рабочих станциях сотрудников, в рамках локальной сети, среди прочего установлены программы MS Excel (версии не менее 2003), а также, возможно, специальный драйвер для обеспечения работы MS Excel с MS Analysis Services (если только соответствующий драйвер уже не включен в MS Excel).

Для определенности будем считать, что на рабочих станциях сотрудников установлена операционная система Windows XP, а на серверах – Windows Server 2008. Кроме того, пусть в качестве SQL Server используется MS SQL Server 2005, причем на сервере с OLAP-кубом установлены Enterprise Edition (EE) или Developer Edition (DE). В этих редакциях возможно использовать т.н. «полуаддитивные меры», т.е. дополнительные агрегатные функции (статистики), отличные от обычных сумм (например, экстремум или среднее значение).

Дизайн OLAP-куба (OLAP-кубизм)

Скажем несколько слов о дизайне самого OLAP-куба. На языке статистики OLAP-куб – это множество показателей работы, рассчитанных во всех необходимых разрезах, например, показатель отгрузки в разрезах по покупателям, по товарам, по датам и т.п. Из-за прямого перевода с английского в русской литературе по OLAP-кубам показатели называются «мерами», а разрезы – «размерностями». Это математически корректный, но синтаксически и семантически не очень удачный перевод. Русские слова «мера», «измерение», «размерность» почти не отличаются по смыслу и написанию, в то время как английские «measure» и «dimension» отличны и по написанию и по смыслу. Поэтому мы отдаем предпочтение аналогичным по смыслу традиционным русским статистическим терминам «показатель» и «разрез».

Существует несколько вариантов программной реализации OLAP-куба в отношении OLTP-системы, где идет регистрация данных. Мы рассмотрим только одну схему, самую простую, надежную и быструю.

В этой схеме OLAP и OLTP не имеют общих таблиц, и аналитики OLAP рассчитываются максимально детально на стадии обновления куба (Process), предшествующей стадии использования. Эта схема называется MOLAP (Multidimensional OLAP). Ее минусы – асинхронность с ERP и большие затраты памяти.

Хотя формально OLAP-куб можно построить с использованием в качестве источника данных всех (тысяч) таблиц реляционной базы данных ERP-системы и всех (сотен) их полей в качестве показателей или разрезов, реально этого делать не стоит. Наоборот. Для загрузки в куб правильнее подготовить отдельную базу данных, называемую «витрина» или «хранилище» (warehouse).

Несколько причин заставляют поступить именно так.

• Во-первых, привязка OLAP-куба к таблицам реальной базы данных наверняка создаст технические проблемы. Изменение данных в таблице может инициировать обновление куба, а обновление куба – не обязательно быстрый процесс, так что куб будет в состоянии перманентной перестройки; при этом еще процедура обновления куба может блокировать (при чтении) данные таблиц базы, тормозя работу пользователей по регистрации данных в ERP-системе.
• Во-вторых , наличие слишком большого количества показателей и разрезов резко увеличит область хранения куба на сервере. Не забудем, что в OLAP-кубе хранятся не только исходные данные, как в OLTP-системе, а еще и все показатели, просуммированные по всем возможным разрезам (и даже по всем сочетаниям всех разрезов). Кроме того, соответственно, замедлятся скорость обновления куба и в конце концов скорость построения и обновления аналитик и основанных на них пользовательских отчетов.
• В-третьих , слишком большое количество полей (показателей и разрезов) создаст проблемы в интерфейсе разработчика OLAP, т.к. списки элементов станут необозримы.
• В-четвертых, OLAP-куб весьма чувствителен к нарушениям целостности данных. Куб не может быть построен, если ключевые данные не находятся по ссылке, прописанной в структуре связей полей куба. Временное или постоянное нарушение целостности, незаполненные поля – обычное дело в базе данных ERP-системы, но это категорически не годится для OLAP.

Можно еще добавить, что ERP-систему и OLAP-куб следует располагать на разных серверах, чтобы разделить нагрузку. Но тогда при наличии общих таблиц для OLAP и OLTP возникает еще и проблема сетевого трафика. Практически неразрешимые -проблемы появляются в этом случае при необходимости консолидации в один OLAP-куб нескольких разнородных ERP-систем (1С7, 1С8, MS Dynamics AX).

Наверное, можно и дальше громоздить технические проблемы. Но самое главное, вспомним, что, в отличие от OLTP, OLAP – не средство регистрации и хранения данных, а средство аналитики. Это означает, что не нужно «на всякий случай» грузить и грузить «грязные» данные из ERP в OLAP. Наоборот, нужно сначала выработать концепцию управления фирмой, хотя бы на уровне системы KPI, и далее сконструировать прикладное хранилище данных (warehouse), расположенное на том же сервере, что и OLAP-куб, и содержащее небольшое рафинированное количество данных из ERP, необходимых для управления.

Не пропагандируя дурные привычки, OLAP-куб в отношении OLTP можно уподобить известному «перегонному кубу», посредством которого из «забродившей массы» реальной регистрации извлекается «чистый продукт».

Итак, мы получили, что источник данных для OLAP – это специальная база данных (warehouse), расположенная на том же сервере, что и OLAP. Вообще это означает две вещи. Во-первых, должны существовать особые процедуры, которые будут создавать warehouse из баз данных ERP. Во-вторых, OLAP-куб асинхронен со своими ERP-системами.

Учитывая сказанное выше, предлагаем следующий вариант архитектуры вычислительного процесса.

Архитектура решения

Пусть на разных серверах располагается множество ERP-систем некой корпорации (холдинга), аналитические данные по которым мы хотели бы консолидировано видеть в пределах одного OLAP-куба. Подчеркнем, что в описываемой технологии мы объединяем данные ERP-систем на уровне warehouse, оставляя неизменным дизайн OLAP-куба.

На сервере OLAP мы создаем образы (пустые копии) баз данных всех этих ERP-систем. На эти пустые копии мы периодически (еженощно) выполняем частичную репликацию баз данных соответствующих активно работающих ERP.

Далее запускаются SP (stored procedure), которые на том же сервере OLAP без сетевого трафика на основе частичных реплик баз данных ERP-систем создают (или пополняют) хранилище (warehouse) – источник данных OLAP-куба.

Потом запускается стандартная процедура обновления/построения куба по данным warehouse (операция Process в интерфейсе SSAS).

Прокомментируем отдельные моменты технологии. Какую работу выполняют SP?

В результате частичной репликации, в образе некоторой ERP-системы на сервере OLAP появляются актуальные данные. Кстати, частичная репликация может выполняться двумя способами.

Во-первых, из всех таблиц базы данных ERP-системы в ходе частичной репликации копируются лишь те, что нужны для построения warehouse. Это управляется фиксированным списком имен таблиц.

Во-вторых, частичность репликации может означать также, что копируются не все поля таблицы, а лишь те, что участвуют в построении warehouse. Список полей для копирования либо задается, либо динамически создается в SP по образу копии (если в копии таблицы исходно имеются не все поля).

Конечно, возможно не копировать строки таблиц целиком, но только добавлять новые записи. Однако это создает серьезные неудобства при учете редакций ERP «задним числом», что часто встречается в реально работающих системах. Так что проще, не мудрствуя лукаво, копировать все записи (или обновлять «хвост» начиная с некоторой даты).

Далее, главная задача SP – преобразовать данные ERP-систем к формату warehouse. Если имеется только одна ERP-система, то задача преобразования в основном сводится к выкопировке и, возможно, переформатированию нужных данных. Но если в одном и том же OLAP-кубе необходимо консолидировать несколько ERP-систем разной структуры, то преобразования усложняются.

Особенно сложной является задача консолидации в кубе нескольких различных ERP-систем, если множества их объектов (справочники товаров, контрагентов, складов и т.п.) частично пересекаются, объекты имеют один смысл, но естественно по-разному описаны в справочниках разных систем (в смысле кодов, идентификаторов, названий и т.п.).

Реально такая картина возникает в большом холдинге, когда несколько составляющих его автономных однотипных компаний осуществляют примерно одни и те же виды деятельности примерно на одной и той же территории, но используют собственные и не согласованные системы регистрации. В этом случае при консолидации данных на уровне warehouse не обойтись без вспомогательных таблиц мэппинга.

Уделим некоторое внимание архитектуре хранилища warehouse. Обычно схему OLAP-куба представляют в виде «звезды», т.е. как таблицу данных, окруженную «лучами» справочников – таблицами значений вторичных ключей. Таблица – это блок «показателей», справочники – это их разрезы. При этом справочник, в свою очередь, может быть произвольным несбалансированным деревом или сбалансированной иерархией, например, многоуровневой классификацией товаров или контрагентов. В OLAP-кубе числовые поля таблицы данных из warehouse автоматически становятся «показателями» (или измерениями measures), а посредством таблиц вторичных ключей могут быть определены разрезы (или размерности dimensions).

Это наглядное «педагогическое» описание. На самом деле архитектура OLAP-куба может быть значительно сложнее.

Во-первых, warehouse может состоять из нескольких «звездочек», возможно, связанных через общие справочники. В этом случае OLAP-куб будет объединением нескольких кубов (нескольких блоков данных).

Во-вторых, «луч» звездочки может быть не одним справочником, но целой (иерархической) файловой системой.

Во-третьих, на базе существующих разрезов dimension средствами интерфейса разработчика OLAP могут быть определены новые иерархические разрезы (скажем, с меньшим числом уровней, с другим порядком уровней и т.п.)

В-четвертых, на базе существующих показателей и разрезов при использовании выражения языка MDX могут быть определены новые показатели (calculations). Важно отметить, что новые кубы, новые показатели, новые разрезы автоматически полностью интегрированы с исходными элементами. Следует отметить также, что неудачно сформулированные показатели calculations и иерархические разрезы могут заметно затормозить работу OLAP-куба.

MS Excel как интерфейс с OLAP

Отдельный интерес представляет интерфейс пользователя с OLAP-кубами. Естественно наиболее полный интерфейс предоставляет сама утилита SSAS. Это и инструментарий разработчика OLAP-кубов, и интерактивный конструктор отчетов, и окно интерактивной работы с OLAP-кубом посредством запросов на языке MDX.

Кроме самого SSAS, существует много программ, обеспечивающих интерфейс с OLAP, в большей или меньшей степени охватывающих их функциональность. Но среди них есть одна, которая, на наш взгляд, имеет неоспоримые преимущества. Это MS Excel.

Интерфейс с MS Excel обеспечивает специальный драйвер, отдельно загружаемый или включенный в поставку Excel. Он не охватывает всей функциональности OLAP, но с ростом номеров версий MS Excel этот охват становится все шире (скажем, в MS Excel 2007 появляется графическое изображение KPI, чего не было в MS Excel 2003 и т.п.).

Разумеется, кроме достаточно полной функциональности, главное преимущество MS Excel – повсеместное распространение этой программы и тесное знакомство с ней подавляющего числа офисных пользователей. В этом смысле в отличие от других интерфейсных программ фирме ничего не нужно дополнительно приобретать и никого не нужно дополнительно обучать.

Большим преимуществом MS Excel как интерфейса с OLAP является возможность дальнейшей самостоятельной обработки данных, полученных в отчете OLAP (т.е. продолжение исследования данных, полученных из OLAP на других листах того же Excel, уже не средствами OLAP, но обычными средствами Excel).

Еженощный цикл обработки facubi

Теперь опишем ежедневный (еженощный) вычислительный цикл эксплуатации OLAP. Расчет ведется под контролем программы facubi, написанной на C# 2005 и запускаемой посредством Task Scheduler на сервере с warehouse и SSAS. В начале facubi обращается к интернету и считывает текущие курсы валют (используются для представления ряда показателей в валюте). Далее выполняются следующие действия.

Во-первых, facubi запускает SP, выполняющие частичную репликацию баз данных различных ERP-систем (элементов холдинга), доступных в локальной сети. Репликация выполняется, как мы говорили, на заранее подготовленные «подворья» – образы удаленных ERP-систем, расположенные на сервере SSAS.

Во-вторых, посредством SP выполняется отображение из реплик ERP на хранилище warehouse – особую DB, являющуюся источником данных OLAP-куба и расположенную на сервере SSAS. При этом решаются три главные задачи:

• данные ERP подводятся под требуемые форматы куба; речь идет и о таблицах, и о полях таблиц. (Иногда требуемую таблицу нужно «вылепить», скажем, из нескольких листов MS Excel.) Аналогичные данные могут иметь разный формат в разных ERP, например, ключевые поля ID в справочниках 1С7 имеют 36-значный символьный код длиной 8, а поля _idrref в справочниках 1С8 – шестнадцатеричные числа длиной 32;
• по ходу обработки ведется логический контроль данных (в том числе прописывание «умолчаний» default на месте пропущенных данных, где это возможно) и контроль целостности, т.е. проверка наличия первичных и вторичных ключей в соответствующих классификаторах;
• консолидация кодов объектов, имеющих один и тот же смысл в разных ERP. Например, соответствующие элементы справочников разных ERP могут иметь один и тот же смысл, скажем, это один и тот же контрагент. Задача консолидации кодов решается посредством построения таблиц мэппинга, где различные коды одних и тех же объектов приводятся к единству.

В-третьих, facubi запускает стандартную процедуру обновления данных куба Process (из состава процедур утилиты SSAS).

Согласно контрольным спискам программа facubi рассылает почтовые сообщения о ходе выполнения этапов обработки.

Выполнив facubi, Task Scheduler запускает по очереди несколько файлов excel, в которых заранее созданы отчеты на базе показателей OLAP-куба. Как мы говорили, MS Excel имеет специальный программный интерфейс (отдельно загружаемый или встроенный драйвер) для работы с OLAP-кубами (с SSAS). При запуске MS Excel включаются программы на MS VBA (типа макросов), которые обеспечивают обновление данных в отчетах; отчеты при необходимости модифицируются и рассылаются по почте (программа blat) пользователям согласно контрольным спискам.

Пользователи локальной сети, имеющие доступ к SSAS-серверу, получат «живые» отчеты, настроенные на OLAP-куб. (В принципе они сами, без всякой почты, могут обновлять OLAP-отчеты в MS Excel, лежащие на их локальных компьютерах.) Пользователи вне локальной сети либо получат оригинальные отчеты, но с ограниченной функциональностью, либо для них (после обновления OLAP-отчетов в MS Excel) будут вычислены особые «мертвые» отчеты, не обращающиеся к серверу SSAS.

Оценка результатов

Мы говорили выше об асинхронности OLTP и OLAP. В рассматриваемом варианте технологии цикл обновления OLAP-куба выполняется ночью (скажем, запускается в 1 час ночи). Это означает, что в текущем рабочем дне пользователи работают со вчерашними данными. Поскольку OLAP – это не средство регистрации (посмотреть последнюю редакцию документа), а средство управления (понять тенденцию процесса), такое отставание обычно не критично. Впрочем, при необходимости даже в описанном варианте архитектуры куба (MOLAP) обновление возможно проводить несколько раз в сутки.

Время выполнения процедур обновления зависит от особенностей конструкции OLAP-куба (большей или меньшей комплексности, более или менее удачных определений показателей и разрезов) и от объема баз данных внешних OLTP-систем. По опыту процедуры построения warehouse занимают от нескольких минут до двух часов, процедура обновления куба (Process) – от 1 до 20 минут. Речь идет о комплексных OLAP-кубах, объединяющих десятки структур типа «звездочка», о десятках общих «лучей» (справочников-разрезов) для них, о сотнях показателей. Оценивая объемы баз данных внешних ERP-систем по документам отгрузки, мы говорим о сотнях тысяч документов и, соответственно, миллионах товарных строк в год. Историческая глубина обработки, интересующая пользователя, составляла три – пять лет.

Описанная технология эксплуатируется в ряде крупных корпораций: с 2008 года в «Русской рыбной компании» (РРК) и компании «Русское море» (РМ), с 2012 года в компании «Санта-Бремор» (СБ). Часть корпораций является по преимуществу торгово-закупочными фирмами (РРК), другие – производственными (заводы по переработке рыбы и морепродуктов РМ и СБ). Все корпорации являются крупными холдингами, объединяющими по несколько фирм с независимыми и различными системами компьютерного учета – начиная от стандартных ERP-систем типа 1C7 и 1C8 и заканчивая «реликтовыми» учетными системами на базе DBF и Excel. Добавлю, что описанная технология эксплуатации OLAP-кубов (без учета этапа разработки) либо вообще не требует специальных сотрудников, либо входит в круг обязанностей одного штатного бизнес-аналитика. Задача годами крутится в автоматическом режиме, ежедневно снабжая различные категории сотрудников корпораций актуальной отчетностью.

Плюсы и минусы решения

Как показывает опыт, вариант предложенного решения достаточно надежен и прост в эксплуатации. Он легко модифицируется (подключение/отключение новых ERP, создание новых показателей и разрезов, создание и модификация Excel-отчетов и списков их почтовой рассылки) при инвариантности управляющей программы facubi.

MS Excel как интерфейс с OLAP обеспечивает достаточную выразительность и позволяет быстро приобщиться к OLAP-технологии разным категориям офисных сотрудников. Пользователь получает ежедневные «стандартные» OLAP-отчеты; используя интерфейс MS Excel с OLAP, может самостоятельно создавать OLAP-отчеты в MS Excel. Кроме того, пользователь может самостоятельно продолжить исследование информации OLAP-отчетов, используя обычные возможности своего MS Excel.

«Рафинированная» БД warehouse, в которой консолидировано (в ходе построения куба) несколько разнородных ERP-систем, даже без всякого OLAP позволяет решать (на сервере SSAS, методом запросов на языке Transact SQL или методом SP и др.) множество прикладных задач управления. Напомним, структура БД warehouse унифицирована и существенно проще (в плане количества таблиц и числа полей таблиц), чем структуры БД исходных ERP.

Особо отметим, что в предложенном нами решении имеется возможность консолидации в одном OLAP-кубе различных ERP-систем. Это позволяет получить аналитику по всему холдингу и сохранить многолетнюю преемственность в аналитике при переходе корпорации на другую учетную ERP-систему, скажем, при переходе от 1C7 к 1С8.

Мы использовали модель куба MOLAP. Плюсы этой модели – надежность в эксплуатации и высокая скорость обработки запросов пользователя. Минусы – асинхронность OLAP и OLTP, а также большие объемы памяти для хранения OLAP.

В заключение приведем еще один аргумент в пользу OLAP, который, возможно, был бы более уместным в Средние века. Поскольку его доказательная сила покоится на авторитете. Скромный, явно недооцененный британский математик Е. Кодд в конце 60-х годов разработал теорию реляционных БД. Сила этой теории была такова, что сейчас, по прошествии 50 лет, уже трудно найти базу данных не реляционного типа и язык запроса к БД, отличный от SQL.

Технология OLTP, основанная на теории реляционных БД, была первой идеей Е. Кодда. По сути, концепция OLAP-кубов – это вторая его идея, высказанная им в начале 90-х годов. Даже не будучи математиком, вполне можно ожидать, что вторая идея окажется столь же эффективной, как первая. То есть в плане компьютерной аналитики идеи OLAP скоро захватят мир и вытеснят все другие. Просто потому, что тема аналитики находит в OLAP свое исчерпывающее математическое решение, и это решение «адекватно» (термин Б. Спинозы) практической задаче аналитики. «Адекватно» же означает у Спинозы, что и сам Бог не придумал бы лучше…

1. Ларсон Б. Разработка бизнес-аналитики в Microsoft SQL Server 2005. – СПб.: «Питер», 2008.
2. Codd E. Relational Completeness of Data Base Sublanguages, Data Base Systems, Courant Computer Science Sumposia Series 1972, v. 6, Englwood cliffs, N.Y., Prentice – Hall.

Вконтакте

Главная Термины Статьи Курсы Опыт компаний Блог Советы Скачать Партнерам Контакты Акции

Статьи > Автоматизация бюджетирования и управленческого учета >

Александр Карпов, руководитель проекта bud-tech.ru, автор серии книг «100% практического бюджетирования» и книги «Постановка и автоматизация управленческого учета»

www.bud-tech.ru

Возможно, для кого-то использование OLAP-технологии (On-line Analytic Processing) при построении отчетности покажется какой-то экзотикой, поэтому применение OLAP-КУБа для них вовсе не является одним из важнейших требований при автоматизации бюджетирования и управленческого учета.

На самом деле очень удобно пользоваться многомерным КУБом при работе с управленческой отчетностью. При разработке форматов бюджетов можно столкнуться с проблемой многовариантности форм (подробнее об этом можно прочитать в Книге 8 «Технология постановки бюджетирования в компании» и в книге «Постановка и автоматизация управленческого учета»).

Это связано с тем, что для эффективного управления компанией требуется все более детализированная управленческая отчетность. То есть в системе используется все больше различных аналитических срезов (в информационных системах аналитики определяются набором справочников).

Естественно, это приводит к тому, что руководители хотят получать отчетность во всех интересующих их аналитических срезах. А это значит, что отчеты нужно как-то заставить «дышать». Иными словами можно сказать, что в данном случае речь идет о том, что по смыслу один и тот же отчет должен предоставлять информацию в различных аналитических разрезах. Поэтому статичные отчеты уже не устраивают многих современных руководителей. Им нужна динамика, которую может дать многомерный КУБ.

Таким образом, OLAP-технология уже сейчас стала обязательным элементом в современных и перспективных информационных системах. Поэтому при выборе программного продукта нужно обращать внимание на то, используется ли в нем OLAP-технология.

Причем нужно уметь отличать настоящие КУБы от имитации. Одной из таких имитаций являются сводные таблицы в MS Excel. Да, этот инструмент похож на КУБ, но на самом деле таковым не является, поскольку это статические, а не динамические таблицы. Кроме того, в них гораздо хуже реализована возможность построения отчетов, использующих элементы из иерархических справочников.

Для подтверждения актуальности использования КУБа при построении управленческой отчетности можно привести простейший пример с бюджетом продаж. В рассматриваемом примере для компании актуальными являются следующие аналитические срезы: продукты, филиалы и каналы сбыта. Если для компании важны эти три аналитики, то бюджет (или отчет) продаж можно выводить в нескольких вариантах.

Следует отметить, что если создавать строки бюджетов на основе трех аналитических срезов (как в рассматриваемом примере), это позволяет создавать достаточно сложные бюджетные модели и составлять детализированные отчеты с использованием КУБа.

Например, бюджет продаж можно составлять с использованием только одной аналитики (справочника). Пример бюджета продаж, построенного на основе одной аналитики «Продукты» представлен на рисунке 1 .

Рис. 1. Пример бюджета продаж, построенного на основе одной аналитики «Продукты» в OLAP-КУБе программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

Этот же бюджет продаж можно составлять с использованием двух аналитик (справочников). Пример бюджета продаж, построенного на основе двух аналитик «Продукты» и «Филиалы» представлен на рисунке 2 .

Рис. 2. Пример бюджета продаж, построенного на основе двух аналитик «Продукты» и «Филиалы» в OLAP-КУБе программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

.

Если есть необходимость строить более детальные отчеты, то можно тот же бюджет продаж составлять с использованием трех аналитик (справочников). Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик «Продукты», «Филиалы» и «Каналы сбыта» представлен на рисунке 3 .

Рис. 3. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик «Продукты», «Филиалы» и «Каналы сбыта» в OLAP-КУБе программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

Нужно напомнить о том, что КУБ, используемый для формирования отчетов, позволяет выводить данные в различной последовательности. На рисунке 3 бюджет продаж сначала «разворачивается» по продуктам, затем по филиалам, а потом по каналам сбыта.

Те же самые данные можно представить в другой последовательности. На рисунке 4 тот же самый бюджет продаж «разворачивается» сначала по продуктам, затем по каналам сбыта, а потом по филиалам.

Рис. 4. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик «Продукты», «Каналы сбыта» и «Филиалы» в OLAP-КУБе программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

На рисунке 5 тот же самый бюджет продаж «разворачивается» сначала по филиалам, затем по продуктам, а потом по каналам сбыта.

Рис. 5. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик «Филиалы», «Продукты» и «Каналы сбыта» в OLAP-КУБепрограммного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

На самом деле это не все возможные варианты вывода бюджета продаж.

Кроме того, нужно обратить внимание на то, что КУБ позволяет работать с иерархической структурой справочников. В представленных примерах иерархическими справочниками являются «Продукты» и «Каналы сбыта».

С точки зрения пользователя он в данном примере получает несколько управленческих отчетов (см. Рис. 1-5 ), а с точки зрения настроек в программном продукте – это один отчет. Просто с помощью КУБа его можно просматривать несколькими способами.

Естественно, что на практике возможно очень большое количество вариантов вывода различных управленческих отчетов, если их статьи строятся на одной или нескольких аналитиках. А уж сам набор аналитик зависит от потребности пользователей в детализации. Правда, при этом не следует забывать, что, с одной стороны, чем больше аналитик, тем более детализированные отчеты можно строить. Но, с другой стороны, значит, и финансовая модель бюджетирования будет более сложной. В любом случае при наличии КУБа компания будет иметь возможность просмотра необходимой отчетности в различных вариантах, в соответствии с интересующими аналитическими разрезами.

Необходимо упомянуть еще о нескольких возможностях OLAP-КУБа.

В многомерном иерархическом OLAP-КУБе есть несколько измерений: тип строки, дата, строки, справочник 1, справочник 2 и справочник 3 (см. Рис. 6 ). Естественно, в отчет выводится столько кнопок со справочниками, сколько есть в строке бюджета, содержащей максимальное количество справочников. Если ни в одной строке бюджета нет ни одного справочника, то в отчете не будет ни одной кнопки со справочниками.

Рис. 6. Измерения OLAP-КУБа программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

Изначально OLAP-КУБ строится по всем измерениям. По умолчанию при первоначальном построении отчета измерения расположены именно в тех областях, как показано на рисунке 6 . То есть такое измерение, как «Дата», располагается в области вертикальных измерений (измерения в области столбцов), измерения «Строки», «Справочник 1», «Справочник 2» и «Справочник 3» – в области горизонтальных измерений (измерения в области строк), а измерение «Тип строки» – в области «нераскрываемых» измерений (измерения в страничной области). Если измерение находится в последней области, то данные в отчете не будут «раскрываться» по этому измерению.

Каждое из этих измерений можно поместить в любую из трех областей. После переноса измерений отчет мгновенно перестраивается в соответствии с новой конфигурацией измерений. Например, можно поменять местами дату и строки со справочниками. Или можно в вертикальную область измерений перенести один из справочников (см. Рис. 7 ). Иными словами, отчет в OLAP-КУБе можно «крутить» и выбирать тот вариант вывода отчета, который является наиболее удобным для пользователя.

Рис. 7. Пример перестройки отчета после изменения конфигурации измерений программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

Конфигурацию измерений можно менять либо в основной форме КУБа, либо в редакторе карты изменений (см. Рис. 8 ). В этом редакторе также можно мышкой перетаскивать измерения из одной области в другую. Помимо этого, можно менять местами измерения в одной области.

Кроме того, в этой же форме можно настраивать некоторые параметры измерений. По каждому измерению можно настраивать расположение итогов, порядок сортировки элементов и названия элементов (см. Рис. 8 ). Также можно задавать, какое название элементов выводить в отчет: сокращенное (Name) или полное (FullName).

Рис. 8. Редактор карты измерений программного комплекса «ИНТЕГРАЛ»

Редактировать параметры измерений можно непосредственно в каждом из них (см. Рис. 9 ). Для этого нужно нажать на пиктограмму, расположенную на кнопке рядом с названием измерения.

Рис. 9. Пример редактирования справочника 1 Продукты и услуги в программном комплексе «ИНТЕГРАЛ»

С помощью этого редактора можно выбирать элементы, которые нужно показывать в отчете. По умолчанию в отчет выводятся все элементы, но при необходимости часть элементов или папок можно не показывать. Например, если нужно выводить в отчет только одну продуктовую группу, то у всех остальных необходимо убрать галочки в редакторе измерений. После чего в отчете будет только одна продуктовая группа (см. Рис. 10 ).

Также в этом редакторе можно сортировать элементы. Кроме того, элементы можно перегруппировывать различными способами. После такой перегруппировки отчет мгновенно перестраивается.

Рис. 10. Пример вывода в отчете только одной продуктовой группы (папки) в программном комплексе «ИНТЕГРАЛ»

В редакторе измерения можно оперативно создавать свои группы, перетаскивать туда элементы из справочников и т.д. По умолчанию автоматически создается только группа «Прочие», но можно создавать и другие группы. Таким образом, с помощью редактора измерений можно настраивать, какие элементы справочников и в каком порядке нужно выводить в отчет.

Следует отметить, что все такие перегруппировки не записываются. То есть после закрытия отчета или после его перерасчета в отчет будут выводиться все справочники в соответствии с настроенной методикой.

На самом деле все такие изменения можно было сделать изначально при настройке строк.

Например, с помощью ограничений также можно задавать, какие элементы или группы справочников нужно выводить в отчет, а какие – нет.

Примечание : более подробно тема данной статьи рассматривается на семинарах-практикумах «Бюджетное управление предприятием» и «Постановка и автоматизация управленческого учета» , которые проводит автор данной статьи — Александр Карпов.

Если пользователю практически регулярно нужно выводить в отчет только определенные элементы или папки справочников, то подобные настройки лучше заранее сделать при создании строк отчетов. Если же для пользователя важны различные комбинации элементов справочников в отчетах, тогда при настройке методики никакие ограничения ставить не нужно. Все такие ограничения можно будет оперативно настраивать с помощью редактора измерения.

Общие сведения

Microsoft Excel позволяет создать отчеты сводных таблиц, основанных на исходных данных интерактивной аналитической обработки (OLAP). При работе с отчетами сводных таблиц, основанных на исходных данных OLAP и отчетов, основанных на не OLAP исходных данных, можно заметить различия в возможностях и в работе средства. В этой статье рассматриваются некоторые из основных различий между отчетами сводных таблиц, основанных на исходных данных OLAP и отчеты сводных таблиц, основанных на не OLAP исходных данных.

Получение данных и обновить различия

Базы данных OLAP организованы для облегчения извлечения и анализа больших объемов данных. Прежде чем Excel отображает обобщенные данные в сводной таблице, сервер OLAP выполняет вычисления для обобщения данных. Только требуемые обобщенные данные возвращаются в Excel, по мере необходимости.

С внешними базами данных не OLAP возвращаются все отдельные записи, а Excel выполняет обобщение. Следовательно базы данных OLAP дают Excel возможность анализировать значительно большие объемы внешних данных.

Сервер OLAP передает новые данные в Excel при каждом изменении макета отчета сводной таблицы или сводная диаграмма или представления. При использовании не OLAP исходных данных, обновляются данные по-разному и различные параметры обновления доступны в диалоговом окне Параметры сводной таблицы.

Не-OLAP данные могут быть возвращены в Microsoft Excel как диапазон внешних данных или отчет сводной таблицы или сводная диаграмма. Данные OLAP могут быть возвращены в Excel только в виде отчета сводной таблицы или сводная диаграмма.

Фоновый запрос

Нельзя включить параметр фонового запроса в диалоговом окне Параметры сводной таблицы, когда отчет сводной таблицы основан на источнике данных OLAP.

Запросы с параметрами

Отчеты сводных таблиц, основанные на источнике данных OLAP не поддерживают использование запросов с параметрами.

Оптимизация памяти

Флажок « оптимизировать память » в диалоговом окне Параметры сводной таблицы недоступна, когда отчет сводной таблицы основан на источнике данных OLAP.

Параметры поля страницы

В отчетах сводных таблиц, основанных на не OLAP исходных данных можно использовать параметры поля страницы для извлечения данных для каждого элемента по отдельности или для всех элементов одновременно. Эти параметры поля страницы недоступны в отчетах, основанных на исходных данных OLAP. Исходные данные OLAP всегда извлекаются для каждого элемента по мере необходимости что позволяет отчеты для отображения информации из больших баз данных OLAP.

Различия в расчет

Параметры поля страницы

Невозможно изменить функцию, для суммирования поля данных в отчете сводной таблицы, основанный на исходных данных OLAP. Это ограничение возникает из-за того, что итоговые значения вычисляются на сервере OLAP. Итоговые функции

Не удается создать вычисляемое поле или вычисляемого элемента в сводной таблице на основе источника данных OLAP.

Вычисляемые поля и вычисляемые элементы

При работе с промежуточных итогов в отчете сводной таблицы, основанный на исходных данных OLAP, применяются следующие ограничения.

Невозможно изменить итоговую функцию для промежуточных итогов в отчете сводной таблицы.

OLAP-КУБ (динамическая управленческая отчетность)

Не удается отобразить промежуточные итоги для внутренних или внутренними полями столбцов в отчете сводной таблицы.

Потому, что итоговые значения вычисляются на сервере OLAP, нельзя изменитьЭлементы промежуточных скрытые страницывПараметры сводной таблицыдиалоговое окно.

Промежуточные итоги

Помечать Итого * параметр в диалоговом окне Параметры сводной таблицы можно использовать только в отчетах сводных таблиц, основанных на исходных данных OLAP. Этот параметр помечает все промежуточные и общие итоги звездочкой (*) для указания того, что эти значения содержат скрытые, а также отображаемых элементов.

Макет и Дизайн различия

Измерения и меры

При работе с отчетом сводной таблицы, основанный на исходных данных OLAP, аналитик может использоваться только как поля строк, столбцов или страницу. Меры могут использоваться только как поля данных. При перетаскивании измерение в область данных поля или измерения в строку, столбец или область полей страниц, появляется следующее сообщение об ошибке:

Поле, которое нужно переместить не может быть помещен в эту область сводной таблицы.

При активном отчете сводной таблицы, основанный на исходных данных OLAP панели инструментов Сводная таблица отображает значок рядом с каждой строкой поля. Значок показывает, где Excel позволит поместить поле в отчете сводной таблицы. Если значок в левом верхнем углу, поле является измерением, которое можно перетащить в строку, столбец или поле страницы областей. Если значок в правом нижнем углу, поле является мер, которые можно перетаскивать в область полей данных.

Измерения и меры

Microsoft Excel позволяет переименовывать поля, добавляемые в сводную таблицу. Когда отчет сводной таблицы основан на исходных данных OLAP, ваше пользовательское имя будут потеряны при удалении поля из сводной таблицы.

Группирование и разгруппирование элементов

В Excel 2000 нельзя группировать элементы в отчете сводной таблицы, основанный на исходных данных OLAP;

Переименование полей

Отчеты сводных таблиц, основанных на исходных данных OLAP позволяют отобразить самый нижний уровень данных, доступных на сервере OLAP.

Группировка и разгруппирование элементов

Для не OLAP исходных данных элементы в новом отчете сводной таблицы сначала появляются отсортированный в порядке возрастания по имени элемента.

Подробные данные

Команда Показать страницы не доступны в отчетах сводных таблиц, основанных на исходных данных OLAP.

Show Items With No Data

Параметр Показывать элементы без данных в диалоговом окне Поле сводной таблицы не доступны в отчетах сводных таблиц, основанных на исходных данных OLAP.

Ниже представлен список вопросов по предмету Информационные технологии в менеджменте МФПУ/МФПА «Синергия»

… – интерактивная автоматизированная система, которая помогает по…

OLAP в узком смысле слова трактуется как …

OLAP-системы (online analytical processing) – это …

OLTP-системы оказались мало пригодны потому что …

Автоматизированная система управления (автоматизированная информа…

В программе MS Project …

В системе OLTP обновления данных происходит…

Диаграмма, предназначенная для анализа плана работ с помощью мето…

Информационная система – это множество взаимосвязанных элементов …

Информационная технология – это …

Информационное обеспечение – это …

Информационные технологии на развитие общества влияют следующим о…

Информационный обмен в структуре органов управления организации о…

Исполнительские информационные системы (Executive Information Sys…

К признакам «малых» информационных систем относится …

К признакам информационных систем «среднего» масштаба относят …

Методы обработки информации представляют собой …

Модульный принцип построения бухгалтерских информационных систем …

На рисунке приведен фрагмент диаграммы типа …, выполненной в про…

На сетевом графике в программе MS Project задачу из внешнего прое…

На сетевом графике в программе MS Project задачу, не относящуюся …

На сетевом графике в программе MS Project задачу, являющуюся заве…

На сетевом графике в программе MS Project сводную задачу, объедин

На состав и количество автоматизированных рабочих мест, входящих …

Наука об информационной деятельности, ин¬формационных процессах и…

Организация информационной системы, при которой на удаленном серв…

Основное назначение системы OLAP заключается в …

Основным назначением ERP-систем является автоматизация …

Основным назначением методологии MPS является …

Основными характеристиками OLAP-систем является …

Подсистема технического обеспечения включает в себя …

Последовательность технологических этапов по модификации первично…

При сетевом объединении персональных компьютеров в виде внутрипро…

Прикладное программное обеспечение ЭВМ предназначено для …

Примером предметной информационной технологии является технология…

Процесс поддержки принятия решения подразумевает под собой …

Сеть Масштаба Предприятия или Корпоративная Сеть – это информацио…

Система искусственного интеллекта представляет собой …

Системы обработки трансакций – это системы предназначенные для …

Системы обработки трансакций соответствуют …

Системы поддержки принятия решений (Decision Support Systems – DS…

Современные методы и средства анализа и планирования процессов пр…

Создание интегрированной автоматизированной информационной систем…

Созданные информационные системы становятся не пригодными для исп…

Специфика информационной системы поддержки руководства проявляетс…

Средствами традиционных OLTP-систем можно …

Структура корпоративных информационных систем является …

Ускорить и упростить работу менеджеров по персоналу на фирме позв..

Ускорить и упростить работу менеджеров по персоналу на фирме позв…

Фиксируемые воспринимаемые факты окружающего мира представляют со…

Цепочка действий, наиболее точно отражающую процесс управления пр…

Экономические задачи, решаемые в диалоговом режиме, характеризуют…

Экспертные системы предназначены для обработки …

Является нарушением безопасности или относится к сфере безопаснос…

OLAP — это просто

Удивительное — рядом …

По ходу работы мне часто требовалось делать сложные отчеты, я все время пытался найти в них что-то общее, чтобы составлять их более просто и универсально, даже написал и опубликовал по этому поводу статью «Дерево Осипова». Однако мою статью раскритиковали и сказали, что все те проблемы, которые я поднял, давно уже решены в OLAP (www.molap.rgtu.ru) и порекомендовали посмотреть сводные таблицы в EXCEL.
Это оказалось настолько простым, что приложив к этому свои гениальные ручонки, у меня получилась очень простая схема для выгрузки данных из 1С7 или любой другой базы данных (в дальнейшем под 1С подразумевается любая база данных) и анализа в OLAP.
Я думаю, многие схемы выгрузки в OLAP слишком усложнены, я выбираю простоту.

Характеристики :

1. Для работы требуется только EXCEL 2000.
2. Пользователь сам может конструировать отчеты без программирования.
3. Выгрузка из 1С7 в простом формате текстового файла.
4. Для бухгалтерских проводок уже имеется универсальная обработка для выгрузки, работающая в любой конфигурации. Для выгрузки других данных имеются обработки-образцы.
5. Можно заранее сконструировать формы отчетов, а затем применять их к разным данным без их повторного конструирования.
6. Довольно хорошая производительность. На первом длительном этапе данные сначала импортируются в EXCEL из текстового файла и строится куб OLAP, а затем довольно быстро на основе этого куба может быть построен любой отчет. Например, данные о продажах товара по магазину за 3 месяца с ассортиментом 6000 товаров, загружаются в EXCEL 8 минут на Cel600-128M, рейтинг по товарам и группам (OLAP-отчет) пересчитывается за 1 минуту.
7. Данные выгружаются из 1С7 полностью за указанный период (все движения, по всем складам, фирмам, счетам). При импорте в EXCEL возможно использование фильтров, загружающих для анализа только нужные данные (например, из всех движений, только продажи).
8. В настоящее время разработаны способы анализа движений или остатков, но не движений и остатков вместе, хотя это в принципе возможно.

Что такое OLAP : (www.molap.rgtu.ru)

Предположим у вас есть торговая сеть. Пусть данные о торговых операциях выгружены в текстовый файл или таблицу вида:

Дата — дата операции
Месяц — месяц операции
Неделя — неделя операции
Вид — закуп, продажа, возврат, списание
Контрагент — внешняя организация, учавствующая в операции
Автор — человек, выписавший накладную

В 1С, например, одна строка этой таблицы будет соответствовать одной строке накладной, некоторые поля (Контрагент, Дата) при этом берутся из шапки накладной.

Данные для анализа обычно выгружаются в OLAP-систему за определенный период времени, из которого в принципе можно выделить другой период применением фильтров загрузки.

Эта таблица является исходной для OLAP-анализа.

Пользователь сам опрределяются, какие из полей таблицы будут Измерениями, какие Данными и какие Фильтры применять. Система сама строит отчет в наглядной табличной форме. Измерения можно размещать в заголовках строк или столбцов таблицы отчета.
Как видно, из одной простой таблицы можно получить множество данных в виде различных отчетов.

Как использовать у себя :

Данные из дистрибутива распаковать именно в каталог c:\fixin (для торговой системы возможно в c:\reports). Прочитайте readme.txt и выполните все инструкции в нем.

Сначала вы должны написать обработку, которая выгружает данные из 1С в текстовый файл (таблицу). Вам нужно определить состав полей, которые будут выгружаться.
Например, уже готовая универсальная обработка, которая работает в любой конфигурации и выгружает для OLAP-анализа проводки за период, выгружает для анализа следующие поля:

Дата|ДеньНедели|Неделя|Год|Квартал|Месяц|Документ|Фирма|Дебет|ДтНоменклатура
|ДтГруппаНоменклатура|ДтРазделНоменклатура|Кредит|Сумма|ВалСумма|Количество
|Валюта|ДтКонтрагенты|ДтГруппаКонтрагенты|КтКонтрагенты|КтГруппаКонтрагенты|
КтРазныеОбъекты

Где под префиксами Дт(Кт) идут субконто Дебета (Кредита), Группа — это группа данного субконто (если имеется), Раздел — группа группы, Класс — группа раздела.

Для торговой системы поля могут быть такие:

Направление|ВидДвижения|ЗаНал|Товар|Количество|Цена|Сумма|Дата|Фирма
|Склад|Валюта|Документ|ДеньНедели|Неделя|Год|Квартал|Месяц|Автор
|КатегорияТовара|КатегорияДвижения|КатегорияКонтрагента|ГруппаТовара
|ВалСумма|Себестоимость|Контрагент

Для анализа данных используются таблицы "Анализ движений.xls" ("Анализ бухгалтерии.xls"). Открывая их, не отключайте макросы, иначе вы не сможете обновлять отчеты (они запускаются макросами на языке VBA). Исходные данные эти файлы берут из файлов C:\fixin\motions.txt (C:\fixin\buh.txt), в остальном они одинаковые.

Основы OLAP

Поэтому возможно, вам придется скопировать ваши данные в один из этих файлов.
Чтобы в EXCEL загрузились ваши данные, выберите или напишите свой фильтр и нажмите кнопку "Сформировать" на листе "Условия".
Листы отчетов начинаются префиксом "Отч". Перейдите на лист отчета, нажмите "Обновить" и данные отчета изменятся в соотсветсвии с последними загруженными данными.
Если вас не устраивают стандартные отчеты, есть лист ОтчШаблон. Скопируйте его в новый лист и настройте вид отчета, работая со сводной таблицей на этом листе (о работе со сводными таблицами — в любой книге по EXEL 2000). Рекомендую настраивать отчеты на небольшом наборе данных, а затем уже запускать их на большом массиве, т.к. нет никакой возможности отключить перерисовку таблиц при каждом изменении макета отчета.

Технические комментарии :

При выгрузке данных из 1С пользователь выбирает папку, куда ему выгружать файл. Я сделал это потому, что вполне вероятно в ближайшем будующем будут выгружаться несколько файлов (остатки и движения). Затем по нажатию в Проводнике кнопки "Отправить" —> "На OLAP-анализ в EXCEL 2000" данные копируются из выбранной папки в папку C:\fixin. (чтобы эта команда появилась в списке команды "Отправить" и нужно скопировать файл "На OLAP-анализ в EXCEL 2000.bat" в каталог C:\Windows\SendTo) Поэтому выгружайте данные сразу давая имена файлам motions.txt или buh.txt.

Формат текстового файла:
Первая строка текстового файла — заголовки колонок разделенные "|", остальные строки содержат значения этих колонок, разделенные "|".

Для импорта текстовых файлов в Excel используется Microsoft Query (составная часть EXCEL) для его работы необходимо наличие в каталоге импорта (C:\fixin) файла shema.ini, содержащего следующую информацию:

ColNameHeader=True
Format=Delimited(|)
MaxScanRows=3
CharacterSet=ANSI
ColNameHeader=True
Format=Delimited(|)
MaxScanRows=3
CharacterSet=ANSI

Пояснение: motions.txt и buh.txt — это название раздела, соответствует имени импортируемого файла, описывает, как импортировать текстовый файл в Эксель. Остальные параметры означают, что первая строка содержит названия колонок, разделителем колонок является "|", набор символов — Windows ANSI (для ДОС — OEM).
Тип полей определяется автоматически исходя из содержащихся в колонке данных (дата, число, строка).
Перечень полей не нужно нигде описывать — EXCEL и OLAP сами определят, какие поля содержатся в файле по заголовкам в первой строке.

Внимание, проверьте ваши региональные настройки "Панель управления" —> "Региональные настройки" . В моих обработках числа выгружаются с разделителем запятая, а даты в формате "ДД.ММ.ГГГГ".

Данные при нажатии кнопки "Сформировать" загружаются в сводную таблицу на листе "База", а из этой сводной таблицы и берут данные все отчеты на листах "Отч".

Я понимаю, что любители MS SQL Server и мощных баз данных начнут ворчать, что у меня слишком все упрощено, что моя обработка загнется на годичной выборке, но в первую очередь я хочу дать преимущества OLAP-анализа для средних организаций. Я бы позиционировал этот продукт как инструмент годичного анализа для оптовых компаний, квартального анализа для розничной торговли и оперативного анализа для любой организации.

Мне пришлось повозиться с VBA, чтобы данные брались из файла с любым списком полей и можно было заранее готовить бланки отчетов.

Описание работы в EXCEL (для пользователей):

Инструкция по использованию отчетов:
1. Отправьте на анализ выгруженные данные (уточните у администратора). Для этого нажмите правой кнопкой на папке, в которую у вас выгрузились данные из 1С и выберите команду "Отправить", затем "На OLAP-анализ в EXCEL 2000".
2. Откройте файл "Анализ движений.xls"
3. Выберите Значение фильтра, нужные вам фильтры можно дописать на закладке "Значения".
4. Нажмите кнопку "Сформировать", при этом выгруженные данные будут загружены в EXCEL.
5. После загрузки данных в EXCEL, можно смотреть различные отчеты. Для этого достаточно нажать кнопку "Обновить" в выбранном отчете. Листы с отчетами начинаются на Отч.
Внимание! После того как вы поменяете значение фильтра, нужно еще раз нажать кнопку "Сформировать", чтобы данные в EXCEL перезагрузились из файла выгрузки в соответствие с фильтрами.

Обработки из демо-примера:

Обработка motionsbuh2011.ert – последняя версия выгрузки проводок из Бухгалтерии 7.7 для анализа в Excel. В ней есть галочка «Присоединить в файл», которая позволяет выгружать данные частями по периодам, присоединяя их в один и тот же файл, а не выгружая в один и тот же файл заново:

Обработка motionswork.ert выгружает данные о продажах для анализа в Excel.

Примеры отчетов :

Шахматка по проводкам:

Загруженность операторов по видам накладных:

P.S. :

Понятно, что по аналогичной схеме можно организовать выгрузку данных из 1С8.
В 2011 году ко мне обращался пользователь, которому нужно было доработать эту обработку в 1С7, чтобы она выгружала большие объемы данных, я нашел аутсорсера и выполнил эту работу. Так что разработка вполне актуальна.

Обработка motionsbuh2011.ert доработана, чтобы справляться с выгрузкой большого объема данных.

Первое четкое определение OLAP (On-line Analytical Processing) предложено в 1993 году Е.Ф.Коддом (E.F.Codd) в статье, опубликованной при поддержке Arbor Software (теперь — Hyperion Software). Статья включала 12 правил, которые сейчас уже стали широко известными и описаны на сайте любого поставщика OLAP приложений. Позже, в 1995 году, к ним были добавлены еще шесть менее известных правил, все они были разделены на четыре группы и названы «характеристиками» (features). Вот эти правила, дающие определение OLAP приложения с комментариями Найджела Пендса (Nigel Pendse), одного из создателей сайта OLAP Report.

Основные характеристики OLAP включают:

1. Многомерность модели данных . С этим утверждением мало кто спорит, и оно считается основной характеристикой OLAP. Частью этого требования считается возможность построения различных проекций и разрезов модели.

2. Интуитивные механизмы манипулирования данными . Кодд считает, что манипулирование данными должно производится с помощью действий непосредственно в ячейке таблиц, без применения меню или сложных. Можно предположить, что это подразумевает использование операций с мышью, но Кодд этого не утверждает. Многие продукты не выполняют этого правила. С нашей точки зрения, эта характеристика незначительно влияет на качество процесса анализа данных. Мы считаем, что программа должна предлагать возможность выбора модели работы, т.к. не всем пользователям нравится одно и то же.

3. Доступность . OLAP это Посредник. Кодд особенно подчеркивает, что ядро OLAP является программой промежуточного уровня между гетерогенными источниками данных и пользовательским интерфейсом. Большинство продуктов обеспечивают эти функции, но удобство доступа к данным часто оказывается ниже чем это хотелось бы другим поставщикам программ.

4. Пакетное извлечение данных . Это правило требует, чтобы продукты предлагали как собственные базы для хранения анализируемых данных, так и динамический (live) доступ к внешним данным. Мы согласны с Коддом в этом пункте и сожалеем, что лишь немногие OLAP продукты соответствуют ему. Даже те программы, которые предлагают такие функции, редко делают их легкими и достаточно автоматизированными. В результате, Кодд поддерживает многомерное представление данных плюс частичный предварительный обсчет больших многомерных баз данных с прозрачным сквозным доступом к детальной информации. Сегодня это рассматривается как определение гибридного OLAP, которая становится наиболее популярной архитектурой, так что Кодд очень точно увидел основные тенденции в этой области.

5. Архитектура «клиент-сервер» . Кодд считает, что не только каждый продукт должен быть клиент-серверным, но и что каждая серверная компонента OLAP продуктов должна быть достаточно интеллектуальной для того, чтобы разные клиенты могли быть подключены с минимальными усилиями и программированием. Это намного более сложный тест, чем простая клиент-серверная архитектура и относительно мало продуктов проходит его. Мы могли бы возразить, что этот тест, возможно, сложнее, чем надо и не стоит диктовать разработчикам архитектуру системы.

6. Прозрачность . Этот тест также сложен, но необходим. Полное соответствие означает, что пользователь, скажем, электронной таблицы может получить полный доступ к средствам, предоставляемым ядром OLAP и может при этом даже не знать о том, откуда получены эти данные. Для того чтобы достичь этого, продукты должны предоставлять динамический доступ к гетерогенным источникам данных и полнофункциональный модуль, встраиваемый в электронную таблицу. Между электронной таблицей и хранилищем данных при этом размещается OLAP сервер.

7. Многопользовательская работа . Кодд определяет, что для того, чтобы считаться стратегическим OLAP инструментом, приложения должны работать не только на чтение и интерпретацию данных, и, соответственно, они должны обеспечивать одновременный доступ (включая и извлечение, и обновление данных), целостность и безопасность.

Специальные характеристики

8. Обработка ненормализованных данных . Это означает возможность интеграции между ядром OLAP и ненормализованным источником данных. Кодд выделяет то, что при обновлении данных, выполненном в среде OLAP, должна быть возможность изменять ненормализованные данные во внешних системах.

9. Хранение OLAP результатов отдельно от исходных данных . В действительности, это имеет отношение к реализации продукта, а не к его возможностям, но мало кто будет спорить с этим утверждением. По сути, Кобб поддерживает широко принятую систему, в соответствии с которой OLAP приложения должны строить анализ непосредственно на основе данных транзакции и изменения в данных OLAP должны храниться отдельно от данных транзакции.

10. Выделение отсутствующих данных . Это означает, что отсутствующие данные должны отличаться от нулевого значения. Как правило, все современные OLAP системы поддерживают эту характеристику.

11. Обработка отсутствующих значений . Все отсутствующие значения должны быть проигнорированы при анализе, вне зависимости от их источника.

Характеристики построения отчетов

12. Гибкое построение отчетов . Различные измерения должны выстраиваться любым способом в соответствии с потребностями пользователя. Большинство продуктов соответствует этому требованию в рамках специальных редакторов отчетов. Хотелось бы, чтобы такие же возможности были доступны и в интерактивных средствах просмотра, но это встречается значительно реже. Это — одна из причин, по которой мы предпочитаем, чтобы функционал анализа и построения отчетов был объединен в одном модуле.

1. Понятие куба olap

13. Стабильная производительность при построении отчетов . Это означает, что производительность системы при построении отчетов не должна существенно падать при увеличении размерности или величины базы данных.

14. Автоматическое регулирование физического уровня . OLAP система должна автоматически регулировать физическую структуру для адаптации ее к типу и структуре модели.

Управление размерностью

15. Общая функциональность . Все измерения должны иметь одинаковые возможности в структуре и функциональности.

16. Неограниченное число измерений и уровней агрегирования . Фактически, под неограниченным числом Кодд подразумевает 15-20, т.е. число, заведомо превышающее максимальные потребности аналитика.

17. Неограниченные операции между данными различных измерений . Кодд полагает, что для того, чтобы приложение называлось многомерным, оно должно поддерживать любые вычисления с использованием данных всех измерений.

Подробности о продуктах Hyperion — на сайте www.hyperion.ru

Версия для печати

Назад

10.8 Работа со сводными таблицами (объект PivotTable)

Объект Excel.PivotTable, программная работа со сводными таблицами и кубами OLAP в Excel средствами VBA, объект PivotCache, создание макета сводной таблицы

В процессе работы большинства предприятий накапливаются так называемые необработанные данные (raw data) о деятельности. Например, для торгового предприятия могут накапливаться данные о продажах товаров - по каждой покупке отдельно, для предприятий сотовой связи - статистика нагрузки на базовые станции и т.п. Очень часто менеджменту предприятия необходима аналитическая информация, которая генерируется на основе необработанной - например, посчитать вклад каждого вида товара в доходы предприятия или качество обслуживания в зоне данной станции. Из необработанной информации такие сведения извлечь очень тяжело: нужно выполнять очень сложные SQL-запросы, которые выполняются долго и часто мешают текущей работе. Поэтому все чаще в настоящее время необработанные данные сводятся вначале в хранилище архивных данных - Data Warehouse, а затем - в кубы OLAP, которые очень удобны для интерактивного анализа. Проще всего представить себе кубы OLAP как многомерные таблицы, в которых вместо стандартных двух измерений (столбцы и строки, как в обычных таблицах), измерений может быть очень много. Обычно для описания измерений в кубе используется термин «в разрезе». Например, отделу маркетинга может быть нужна информация во временном разрезе, в региональном разрезе, в разрезе типов продукта, в разрезе каналов продаж и т.п. При помощи кубов (в отличие от стандартных SQL-запросов) очень просто получать ответы на вопросы типа «сколько товаров такого-то типа было продано в четвертом квартале прошлого года в Северо-Западном регионе через региональных дистрибьюторов.

Конечно же, в обычных базах данных такие кубы не создать. Для работы с кубами OLAP требуются специализированные программные продукты. Вместе с SQL Server поставляется база данных OLAP от Microsoft, которая называется Analysis Services. Есть OLAP-решения от Oracle, IBM, Sybase и т.п.

Для работы с такими кубами в Excel встроен специальный клиент.

По-русски он называется Сводная таблица (на графическом экране он доступен через меню Данные -> Сводная таблица ), а по-английски - Pivot Table . Соответственно, объект, который представляет этот клиент, называется PivotTable. Необходимо отметить, что он умеет работать не только с кубами OLAP, но и с обычными данными в таблицах Excel или баз данных, но многие возможности при этом теряются.

Сводная таблица и объект PivotTable - это программные продукты фирмы Panorama Software, которые были приобретены Microsoft и интегрированы в Excel.

Поэтому работа с объектом PivotTable несколько отличается от работы с другими объектами Excel. Догадаться, что нужно сделать, часто бывает непросто. Поэтому рекомендуется для получения подсказок активно использовать макрорекордер. В то же время при работе со сводными таблицами пользователям часто приходится выполнять одни и те же повторяющиеся операции, поэтому автоматизация во многих ситуациях необходима.

Как выглядит программная работа со сводной таблицей?

Первое, что нам потребуется сделать - создать объект PivotCache, который будет представлять набор записей, полученных с источника OLAP. Очень условно этот объект PivotCache можно сравнить с QueryTable. Для каждого объекта PivotTable можно использовать только один объект PivotCache. Создание объекта PivotCache производится при помощи метода Add() коллекции PivotCaches:

Dim PC1 As PivotCache

Set PC1 = ActiveWorkbook.PivotCaches.Add(xlExternal)

PivotCaches - стандартная коллекция, и из методов, которые заслуживают подробного рассмотрения, в ней можно назвать только метод Add(). Этот метод принимает два параметра:

• SourceType - обязательный, определяет тип источника данных для сводной таблицы. Можно указать создание PivotTable на основе диапазона в Excel, данных из базы данных, во внешнем источнике данных, другой PivotTable и т.п. На практике обычно OLAP есть смысл использовать только тогда, когда данных много - соответственно нужно специализированное внешнее хранилище (например, Microsoft Analysis Services). В этой ситуации выбирается значение xlExternal.
• SourceData - обязательный во всех случаях, кроме тех, когда значение первого параметра - xlExternal. Собственно говоря, определяет тот диапазон данных, на основе которого и будет создаваться PivotTable. Обычно принимает объект Range.

Следующая задача - настроить параметры объекта PivotCache. Как уже говорилось, этот объект очень напоминает QueryTable, и набор свойств и методов у него очень похожий. Некоторые наиболее важные свойства и методы:

• ADOConnection - возможность возвратить объект ADO Connection, который автоматически создается для подключения к внешнему источнику данных. Используется для дополнительной настройки свойств подключения.
• Connection - работает точно так же, как и одноименное свойство объекта QueryTable. Может принимать строку подключения, готовый объект Recordset, текстовый файл, Web-запрос. файл Microsoft Query. Чаще всего при работе с OLAP прописывается строка подключения напрямую (поскольку получать объект Recordset, например для изменения данных, большого смысла нет - источники данных OLAP практически всегда доступны только на чтение). Например, настройка этого свойства для подключения к базе данных Foodmart (учебная база данных Analysis Services) на сервере LONDON может выглядеть так:

PC1.Connection = «OLEDB;Provider=MSOLAP.2;Data Source=LONDON1;Initial Catalog = FoodMart 2000»

• свойства CommandType и CommandText точно так же описывают тип команды, которая передается на сервер баз данных, и текст самой команды. Например, чтобы обратиться на куб Sales и получить его целиком в кэш на клиенте, можно использовать код вида

PC1.CommandType = xlCmdCube

PC1.CommandText = Array(«Sales»)

• свойство LocalConnection позволяет подключиться к локальному кубу (файлу *.cub), созданному средствами Excel. Конечно, такие файлы для работы с «производственными» объемами данных использовать очень не рекомендуется - только для целей создания макетов и т.п.
• свойство MemoryUsed возвращает количество оперативной памяти, используемой PivotCache. Если PivotTable на основе этого PivotCache еще не создана и не открыта, возвращает 0. Можно использовать для проверок, если ваше приложение будет работать на слабых клиентах.
• свойство OLAP возвращает True, если PivotCache подключен к серверу OLAP.
• OptimizeCache - возможность оптимизировать структуру кэша. Изначальная загрузка данных будет производиться дольше, но потом скорость работы может возрасти. Для источников OLE DB не работает.

Остальные свойства объекта PivotCache совпадают с аналогичными свойствами объекта QueryTable, и поэтому здесь рассматриваться не будут.

Главный метод объекта PivotCache - это метод CreatePivotTable(). При помощи этого метода и производится следующий этап - создание сводной таблицы (объекта PivotTable). Этот метод принимает четыре параметра:

• TableDestination - единственный обязательный параметр.

  Принимает объект Range, в верхний левый угол которого будет помещена сводная таблица.

• TableName - имя сводной таблицы. Если не указано, то автоматически сгенерируется имя вида «СводнаяТаблица1».
• ReadData - если установить в True, то все содержимое куба будет автоматически помещено в кэш. С этим параметром нужно быть очень осторожным, поскольку неправильное его применение может резко увеличить нагрузку на клиента.
• DefaultVersion - это свойство обычно не указывается. Позволяет определить версию создаваемой сводной таблицы. По умолчанию используется наиболее свежая версия.

Создание сводной таблицы в первой ячейке первого листа книги может выглядеть так:

PC1.CreatePivotTable Range («A1»)

Сводная таблица у нас создана, однако сразу же после создания она пуста. В ней предусмотрено четыре области, в которые можно размещать поля из источника (на графическом экране все это можно настроить либо при помощи окна Список полей сводной таблицы - оно открывается автоматически, либо при помощи кнопки Макет на последнем экране мастера создания сводных таблиц):

• область столбцов - в нее помещаются те измерения («разрез», в котором будут анализироваться данные), членов которых меньше;
• область строк - те измерения, членов которых больше;
• область страницы - те измерения, по которым нужно только проводить фильтрацию (например, показать данные только по такому-то региону или только за такой-то год);
• область данных - собственно говоря, центральная часть таблицы. Те числовые данные (например, сумма продаж), которые мы и анализируем.

Полагаться на пользователя в том, что он правильно разместит элементы во всех четырех областях, трудно.

Кроме того, это может занять определенное время. Поэтому часто требуется расположить данные в сводной таблице программным образом. Эта операция производится при помощи объекта CubeField. Главное свойство этого объекта - Orientation, оно определяет, где будет находиться то или иное поле. Например, помещаем измерение Customers в область столбцов:

PT1.CubeFields («»).Orientation = xlColumnField

Затем - измерение Time в область строк:

PT1.CubeFields («»).Orientation = xlRowField

Затем - измерение Product в область страницы:

PT1.CubeFields («»).Orientation = xlPageField

И наконец, показатель (числовые данные для анализа) Unit Sales:

PT1.CubeFields(«.»).Orientation = xlDataField

Теперь сводная таблица создана и с ней вполне можно работать. Однако часто необходимо выполнить еще одну операцию - раскрыть нужный уровень иерархии измерения. Например, если нас интересует поквартальный анализ, то нужно раскрыть уровень Quarter измерения Time (по умолчанию показывается только самый верхний уровень). Конечно, пользователь может сделать это самостоятельно, но не всегда можно рассчитывать, что он догадается, куда щелкнуть мышью. Программным образом раскрыть, например, иерархию измерения Time на уровень кварталов для 1997 года можно при помощи объектов PivotField и PivotItem:

PT1.PivotFields(«.»).PivotItems(«.»).DrilledDown = True

Что такое OLAP сегодня, в общем-то знает каждый специалист. По крайней мере, понятия "OLAP" и "многомерные данные" устойчиво связаны в нашем сознании. Тем не менее тот факт, что эта тема вновь поднимается, надеюсь, будет одобрен большинством читателей, т. к. для того, чтобы представление о чем-либо с течением времени не устаревало, нужно периодически общаться с умными людьми или читать статьи в хорошем издании...

Хранилища данных (место OLAP в информационной структуре предприятия)

Термин "OLAP" неразрывно связан с термином "хранилище данных" (Data Warehouse).

Приведем определение, сформулированное "отцом-основателем" хранилищ данных Биллом Инмоном: "Хранилище данных - это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управляющих решений".

Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Зачем строить хранилища данных - ведь они содержат заведомо избыточную информацию, которая и так "живет" в базах или файлах оперативных систем? Ответить можно кратко: анализировать данные оперативных систем напрямую невозможно или очень затруднительно. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети. Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД (что бывает крайне редко), аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах. Автор имеет достаточно печальный опыт попыток "накормить" голодных аналитиков "сырыми" данными из оперативных систем - им это оказалось "не по зубам".

Таким образом, задача хранилища - предоставить "сырье" для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре. Ральф Кимбалл в предисловии к своей книге "The Data Warehouse Toolkit" пишет, что если по прочтении всей книги читатель поймет только одну вещь, а именно: структура хранилища должна быть простой, - автор будет считать свою задачу выполненной.

Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.

На мой взгляд, под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа. Вообще говоря, для маленьких хранилищ предназначается отдельный термин - Data Marts (киоски данных), но в нашей российской практике его не часто услышишь.

OLAP - удобный инструмент анализа

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены одного - гибкости. Их нельзя "покрутить", "развернуть" или "свернуть", чтобы получить желаемое представление данных. Конечно, можно вызвать программиста (если он захочет придти), и он (если не занят) сделает новый отчет достаточно быстро - скажем, в течение часа (пишу и сам не верю - так быстро в жизни не бывает; давайте дадим ему часа три). Получается, что аналитик может проверить за день не более двух идей. А ему (если он хороший аналитик) таких идей может приходить в голову по нескольку в час. И чем больше "срезов" и "разрезов" данных аналитик видит, тем больше у него идей, которые, в свою очередь, для проверки требуют все новых и новых "срезов". Вот бы ему такой инструмент, который позволил бы разворачивать и сворачивать данные просто и удобно! В качестве такого инструмента и выступает OLAP.

Хотя OLAP и не представляет собой необходимый атрибут хранилища данных, он все чаще и чаще применяется для анализа накопленных в этом хранилище сведений.

Компоненты, входящие в типичное хранилище, представлены на рис. 1.

Рис. 1. Структура хранилища данных

Оперативные данные собираются из различных источников, очищаются, интегрируются и складываются в реляционное хранилище. При этом они уже доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные (полностью или частично) подготавливаются для OLAP-анализа. Они могут быть загружены в специальную БД OLAP или оставлены в реляционном хранилище. Важнейшим его элементом являются метаданные, т. е. информация о структуре, размещении и трансформации данных. Благодаря им обеспечивается эффективное взаимодействие различных компонентов хранилища.

Подытоживая, можно определить OLAP как совокупность средств многомерного анализа данных, накопленных в хранилище. Теоретически средства OLAP можно применять и непосредственно к оперативным данным или их точным копиям (чтобы не мешать оперативным пользователям). Но мы тем самым рискуем наступить на уже описанные выше грабли, т. е. начать анализировать оперативные данные, которые напрямую для анализа непригодны.

Определение и основные понятия OLAP

Для начала расшифруем: OLAP - это Online Analytical Processing, т. е. оперативный анализ данных. 12 определяющих принципов OLAP сформулировал в 1993 г. Е. Ф. Кодд - "изобретатель" реляционных БД. Позже его определение было переработано в так называемый тест FASMI, требующий, чтобы OLAP-приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации ().

Тест FASMI

Fast (Быстрый) - анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. Приемлемое время отклика - 5 с или менее.

Analysis (Анализ) - должна быть возможность осуществлять основные типы числового и статистического анализа, предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.

Shared (Разделяемой) - множество пользователей должно иметь доступ к данным, при этом необходимо контролировать доступ к конфиденциальной информации.

Multidimensional (Многомерной) - это основная, наиболее существенная характеристика OLAP.

Information (Информации) - приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.

OLAP = многомерное представление = Куб

OLAP предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для продаж это могут быть товар, регион, тип покупателя. В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях осей - измерений (Dimensions) - находятся данные, количественно характеризующие процесс - меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т. п. Пользователь, анализирующий информацию, может "разрезать" куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) сведения и осуществлять прочие манипуляции, которые ему придут в голову в процессе анализа.

В качестве мер в трехмерном кубе, изображенном на рис. 2, использованы суммы продаж, а в качестве измерений - время, товар и магазин. Измерения представлены на определенных уровнях группировки: товары группируются по категориям, магазины - по странам, а данные о времени совершения операций - по месяцам. Чуть позже мы рассмотрим уровни группировки (иерархии) подробнее.

Рис. 2. Пример куба

"Разрезание" куба

Даже трехмерный куб сложно отобразить на экране компьютера так, чтобы были видны значения интересующих мер. Что уж говорить о кубах с количеством измерений, большим трех? Для визуализации данных, хранящихся в кубе, применяются, как правило, привычные двумерные, т. е. табличные, представления, имеющие сложные иерархические заголовки строк и столбцов.

Двумерное представление куба можно получить, "разрезав" его поперек одной или нескольких осей (измерений): мы фиксируем значения всех измерений, кроме двух, - и получаем обычную двумерную таблицу. В горизонтальной оси таблицы (заголовки столбцов) представлено одно измерение, в вертикальной (заголовки строк) - другое, а в ячейках таблицы - значения мер. При этом набор мер фактически рассматривается как одно из измерений - мы либо выбираем для показа одну меру (и тогда можем разместить в заголовках строк и столбцов два измерения), либо показываем несколько мер (и тогда одну из осей таблицы займут названия мер, а другую - значения единственного "неразрезанного" измерения).

Взгляните на рис. 3 - здесь изображен двумерный срез куба для одной меры - Unit Sales (продано штук) и двух "неразрезанных" измерений - Store (Магазин) и Время (Time).

Рис. 3. Двумерный срез куба для одной меры

На рис. 4 представлено лишь одно "неразрезанное" измерение - Store, но зато здесь отображаются значения нескольких мер - Unit Sales (продано штук), Store Sales (сумма продажи) и Store Cost (расходы магазина).

Рис. 4. Двумерный срез куба для нескольких мер

Двумерное представление куба возможно и тогда, когда "неразрезанными" остаются и более двух измерений. При этом на осях среза (строках и столбцах) будут размещены два или более измерений "разрезаемого" куба - см. рис. 5.

Рис. 5. Двумерный срез куба с несколькими измерениями на одной оси

Метки

Значения, "откладываемые" вдоль измерений, называются членами или метками (members). Метки используются как для "разрезания" куба, так и для ограничения (фильтрации) выбираемых данных - когда в измерении, остающемся "неразрезанным", нас интересуют не все значения, а их подмножество, например три города из нескольких десятков. Значения меток отображаются в двумерном представлении куба как заголовки строк и столбцов.

Иерархии и уровни

Метки могут объединяться в иерархии, состоящие из одного или нескольких уровней (levels). Например, метки измерения "Магазин" (Store) естественно объединяются в иерархию с уровнями:

Country (Страна)

State (Штат)

City (Город)

Store (Магазин).

В соответствии с уровнями иерархии вычисляются агрегатные значения, например объем продаж для USA (уровень "Country") или для штата California (уровень "State"). В одном измерении можно реализовать более одной иерархии - скажем, для времени: {Год, Квартал, Месяц, День} и {Год, Неделя, День}.

Архитектура OLAP-приложений

Все, что говорилось выше про OLAP, по сути, относилось к многомерному представлению данных. То, как данные хранятся, грубо говоря, не волнует ни конечного пользователя, ни разработчиков инструмента, которым клиент пользуется.

Многомерность в OLAP-приложениях может быть разделена на три уровня:

• Многомерное представление данных - средства конечного пользователя, обеспечивающие многомерную визуализацию и манипулирование данными; слой многомерного представления абстрагирован от физической структуры данных и воспринимает данные как многомерные.
• Многомерная обработка - средство (язык) формулирования многомерных запросов (традиционный реляционный язык SQL здесь оказывается непригодным) и процессор, умеющий обработать и выполнить такой запрос.
• Многомерное хранение - средства физической организации данных, обеспечивающие эффективное выполнение многомерных запросов.

Первые два уровня в обязательном порядке присутствуют во всех OLAP-средствах. Третий уровень, хотя и является широко распространенным, не обязателен, так как данные для многомерного представления могут извлекаться и из обычных реляционных структур; процессор многомерных запросов в этом случае транслирует многомерные запросы в SQL-запросы, которые выполняются реляционной СУБД.

Конкретные OLAP-продукты, как правило, представляют собой либо средство многомерного представления данных, OLAP-клиент (например, Pivot Tables в Excel 2000 фирмы Microsoft или ProClarity фирмы Knosys), либо многомерную серверную СУБД, OLAP-сервер (например, Oracle Express Server или Microsoft OLAP Services).

Слой многомерной обработки обычно бывает встроен в OLAP-клиент и/или в OLAP-сервер, но может быть выделен в чистом виде, как, например, компонент Pivot Table Service фирмы Microsoft.

Технические аспекты многомерного хранения данных

Как уже говорилось выше, средства OLAP-анализа могут извлекать данные и непосредственно из реляционных систем. Такой подход был более привлекательным в те времена, когда OLAP-серверы отсутствовали в прайс-листах ведущих производителей СУБД. Но сегодня и Oracle, и Informix, и Microsoft предлагают полноценные OLAP-серверы, и даже те IT-менеджеры, которые не любят разводить в своих сетях "зоопарк" из ПО разных производителей, могут купить (точнее, обратиться с соответствующей просьбой к руководству компании) OLAP-сервер той же марки, что и основной сервер баз данных.

OLAP-серверы, или серверы многомерных БД, могут хранить свои многомерные данные по-разному. Прежде чем рассмотреть эти способы, нам нужно поговорить о таком важном аспекте, как хранение агрегатов. Дело в том, что в любом хранилище данных - и в обычном, и в многомерном - наряду с детальными данными, извлекаемыми из оперативных систем, хранятся и суммарные показатели (агрегированные показатели, агрегаты), такие, как суммы объемов продаж по месяцам, по категориям товаров и т. п. Агрегаты хранятся в явном виде с единственной целью - ускорить выполнение запросов. Ведь, с одной стороны, в хранилище накапливается, как правило, очень большой объем данных, а с другой - аналитиков в большинстве случаев интересуют не детальные, а обобщенные показатели. И если каждый раз для вычисления суммы продаж за год пришлось бы суммировать миллионы индивидуальных продаж, скорость, скорее всего, была бы неприемлемой. Поэтому при загрузке данных в многомерную БД вычисляются и сохраняются все суммарные показатели или их часть.

Но, как известно, за все надо платить. И за скорость обработки запросов к суммарным данным приходится платить увеличением объемов данных и времени на их загрузку. Причем увеличение объема может стать буквально катастрофическим - в одном из опубликованных стандартных тестов полный подсчет агрегатов для 10 Мб исходных данных потребовал 2,4 Гб, т. е. данные выросли в 240 раз! Степень "разбухания" данных при вычислении агрегатов зависит от количества измерений куба и структуры этих измерений, т. е. соотношения количества "отцов" и "детей" на разных уровнях измерения. Для решения проблемы хранения агрегатов применяются подчас сложные схемы, позволяющие при вычислении далеко не всех возможных агрегатов достигать значительного повышения производительности выполнения запросов.

Теперь о различных вариантах хранения информации. Как детальные данные, так и агрегаты могут храниться либо в реляционных, либо в многомерных структурах. Многомерное хранение позволяет обращаться с данными как с многомерным массивом, благодаря чему обеспечиваются одинаково быстрые вычисления суммарных показателей и различные многомерные преобразования по любому из измерений. Некоторое время назад OLAP-продукты поддерживали либо реляционное, либо многомерное хранение. Сегодня, как правило, один и тот же продукт обеспечивает оба этих вида хранения, а также третий вид - смешанный. Применяются следующие термины:

• MOLAP (Multidimensional OLAP) - и детальные данные, и агрегаты хранятся в многомерной БД. В этом случае получается наибольшая избыточность, так как многомерные данные полностью содержат реляционные.
• ROLAP (Relational OLAP) - детальные данные остаются там, где они "жили" изначально - в реляционной БД; агрегаты хранятся в той же БД в специально созданных служебных таблицах.
• HOLAP (Hybrid OLAP) - детальные данные остаются на месте (в реляционной БД), а агрегаты хранятся в многомерной БД.

Каждый из этих способов имеет свои преимущества и недостатки и должен применяться в зависимости от условий - объема данных, мощности реляционной СУБД и т. д.

При хранении данных в многомерных структурах возникает потенциальная проблема "разбухания" за счет хранения пустых значений. Ведь если в многомерном массиве зарезервировано место под все возможные комбинации меток измерений, а реально заполнена лишь малая часть (например, ряд продуктов продается только в небольшом числе регионов), то бо/льшая часть куба будет пустовать, хотя место будет занято. Современные OLAP-продукты умеют справляться с этой проблемой.

Продолжение следует. В дальнейшем мы поговорим о конкретных OLAP-продуктах, выпускаемых ведущими производителями.