Курсовая работа


По дисциплине:

«Базы данных»

Тема:

«Хранилища данных»


Содержание

Введение

1. Хранилища данных

2. Принципы построения

2.1 Основные компоненты хранилища данных

3. Технологии управления информацией

3.1 OLАP‑технология

4. Понятие баз данных

5. Создание базы данных

5.1 Структура таблиц

5.2 Схема данных

5.3 Пользовательские формы

5.4 Создание запросов

5.5 Создание отчетов

6. Программная реализация базы данных

Заключение

Список используемых источников

 


Введение

 

Рассмотрим фирму, которая ведет некую производственную и торговую деятельность: скажем, что-то проектирует, производит и продает. Для продажи у нее имеется, в частности, торговая система, которая учитывает движение товарных и денежных средств.

Повседневная деятельность такой фирмы сопровождается ежедневным внесением в базу данных десятков счетов, накладных и других оперативных документов. Реляционные СУБД, рассмотренные выше, проектировались и используются для выполнения именно такой работы – для управления большим потоком транзакций, каждая из которых связана с внесением небольших изменений в оперативные данные предприятия. Системы такого типа называются системами оперативной обработки транзакций или OLTP (Online Transaction Processing) Будем называть их просто оперативными системами.

Известно, что структура БД оперативных систем в высокой степени нормализована, т.е. состоит из множества таблиц, связанных между собой посредством внешних ключей. Такая нормализованная структура оптимизирована именно для быстрого поиска и обработки единичных записей.

Потребности в оперативных документах краткосрочны. С оперативными документами работают в течение какого-то времени: отслеживают оплату счета, приход денег, поставку товара и т.д. Для контроля данного процесса периодически формируются отчеты, которые имеют несколько стандартных для фирмы разновидностей и строятся путем выборки данных непосредственно из БД торговой системы. Оперативный документ, сыграв свою роль, далее в рамках торговой системы, как правило, больше не используется. Со временем растущий объем данных начинает замедлять выполнение операций, что порождает естественное желание избавиться от старых неиспользуемых данных.

Между тем в накопленных данных содержится история развития предприятия, история его взаимоотношений с поставщиками и покупателями. Данные, накопленные в предприятии, – уникальный ресурс. В результате их анализа можно было бы получить ценнейшую информацию, позволяющую принимать эффективные управленческие решения. Ценность информации, а, следовательно, и глубина анализа еще более возрастут, если использовать объединенную информацию всего предприятия, всех его систем. Но для этого руководителю может потребоваться исследование десятков тысяч комбинаций данных, не укладывающихся в имеющийся набор готовых отчетных форм.

Следует отметить, что подобные исследования редко проводятся самим руководителем. Чаще он приглашает или выращивает в своей фирме аналитика, который хочет извлечь из данных все, что можно. Например, понять, какой тип клиентов наиболее перспективен для фирмы, или какие скидки будут оптимальными этой весной. Но сделать это оказывается не так-то просто.

Традиционный анализ, который, как правило, осуществляется при помощи изучения набора готовых отчетных форм, а его результатом является принятие одного из стандартных бизнес-решений, здесь явно не поможет. Если считать, что в распоряжении аналитика имеется только традиционная СУБД, то при выполнении возложенных на него обязанностей он столкнется с рядом проблем:

Построение сводных отчетов над нормализованной структурой, как правило, неэффективно: связывание большого числа таблиц в одном запросе выполняется достаточно долго, если объем этих таблиц велик; развернуть данные по любому измерению. Хранилища данных не заменяют, а дополняют традиционные реляционные базы данных с первичной информацией.

Для построения систем ОLАР используются специализированные многомерные БД либо надстройки над обычными реляционными БД. До последнего времени ОLАР-технология ассоциировалась с большими проектами по хранению массивов данных и сложными приложениями для их анализа. Сложный и дорогой ОLАР-инструментарий был доступен только очень крупным компаниям.

И все же в последнее время ситуация на рынке резко изменилась. Произошло это благодаря тому, что было найдено компромиссное решение: укомплектовать полноценным ОLАР-сервером хорошо зарекомендовавшие себя недорогие программные продукты. К таким продуктам относится, например, МS SQL‑сервер баз данных, начиная с версии 7 и позднее, который во всем мире активно используется для построения хранилищ данных. Компания Microsoft предпринимает ряд серьезных мер, чтобы обеспечить наилучшую поддержку хранилищ данных и построения информационных систем. Вследствие указанного изменения ситуации современные OLАР-системы анализа данных стали действительно доступны малому и среднему бизнесу.



Информация о работе «Хранилища данных»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 32943
Количество таблиц: 2
Количество изображений: 5

Похожие работы

Скачать
13860
0
0

... SOHO NAS в средних организациях. Однако часто такие устройства обладают довольно слабым процессором, что препятствует обслуживанию большого числа одновременных соединений. SMB NAS Выбирая корпоративное сетевое хранилище, компания предъявляет ряд требований, которые фактически реализованы в продуктах основных вендоров, производящих NAS для SMB: Buffalo, Dell, Linksys и др. Прежде всего, эти ...

Скачать
20129
0
1

... подчеркнуть их существенное отличие от БД, используемых для реализации ХД. Средства анализа. Приложения для конечного пользователя, включая средства принятия решений, средства OLAP и другие специализированные средства анализа, прогноза и представления данных. 3 Базы и хранилища данных Ни для кого не секрет, что одним из основных факторов успеха в бизнесе и управлении является скорость и ...

Скачать
20559
9
0

... и детализированные данные. Эти характеристики являются общими для всех хранилищ данных. Но, несмотря на то что хранилища обладают общими свойствами, разные типы хранилищ имеют свои индивидуальные особенности. 3. Понятие баз данных Теория баз данных — сравнительно молодая область знаний. Возраст ее составляет немногим более 30 лет. Однако изменился ритм времени, оно уже не бежит, а летит, и ...

Скачать
45527
0
0

... функционирования. На данный момент существует достаточно большое количество разновидностей информационных систем. Классификация информационных систем обычно осуществляется на основе каких-либо выделенных признаков. Например, с точки зрения управленческого уровня, на котором осуществляется использование ИС, принято делить корпоративные ИС на следующие виды: 1. ИС для обеспечения текущих бизнес- ...

0 комментариев


Наверх