Причины внедрения информационных систем на основе хранилищ данных

Среди причин, побуждающих компании к реализации прокетов по внедрению информационных систем на основе хранилищ данных:

	Невозможность доступа к информации в разумное/требуемое условиями бизнес-процессов время. Аналитики и руководители не получают нужную информацию.
	Недостоверность информации. Требуется много времени и усилий на проверку достоверности.
	Неполнота информации. Не поступает информация по некоторым показателям или, в случае распределенных структур, только по ограниченному числу филиалов.

 

Очевидно, что хранилища данных и системы бизнес-анализа позволяют повысить уровень конкурентоспособности компании за счет обеспечения менеджеров и аналитиков своевременным доступом к достоверной информации (возможно, знаниям). Однако это не дает оснований говорить о технологиях и решениях, как об инвестициях в бизнес.

Аналитические информационные системы на основе хранилищ данных, позволяют существенно сократить время, требуемое для получения необходимой информации/знаний. Происходит сжатие времени, открывающее возможности для:

	Создания новых бизнес-процессов;
	Ускорения существующих бизнес-процессов. Здесь подразумевается сокращение интервалов времени, после которых принимаются управляющие воздействия.

 

От степени сжатия времени и бизнес-процесса напрямую зависит размер выгоды, определяемый в денежном эквиваленте. В качестве кратких примеров можно привести:

 

	Центры обработки вызовов. Доступ к информации об абоненте позволяет операторам проводить различные сценарии в общении с абонентами, в зависимости от его принадлежности к той или иной группе. Как результат √ сокращение издержек на содержание службы, увеличение оборота от продажи дополнительных услуг.
	Выявление брака на ранних стадиях за счет более частого анализа претензий покупателей продукции. В результате сокращение расходов по гарантийным обязательствам.
	Коррекция закупок на основе достоверной и своевременной информации об объемах продаж.
	Оптимизация логистики за счет быстрого доступа к информации, предоставляемой распределенной сетью сбыта.
	Сокращение интервалов пересмотра страховых премий поможет страховым компаниям повысить привлекательность услуг и избежать чрезмерных расходов по выплатам;
	и пр.

 

Таким образом, хранилища данных и аналитические системы, реализуя потенциал уже совершенных инвестиций (существующие информационные системы), открывают для компаний ПРОГНОЗИРУЕМЫЕ возможности по совершенствованию бизнеса.

На самом деле, основными причинами, побуждающими организации внедрять хранилища данных, являются:

	Необходимость выполнения аналитических запросов и генерации отчетов на не задействованных основными информационными системами вычислительных ресурсах.
	Необходимость использования моделей данных и технологий, ускоряющих процесс выполнения запросов и подготовки отчетности, но не предназначенных для обработки транзакций.
	Создание среды, в которой даже относительно небольших знаний основ СУБД достаточно для создания запросов и подготовки отчетов. Это означает сокращение времени, требуемого от персонала ИТ-департамента для сопровождения системы.
	Создание источника с предварительно очищенной информацией.
	Упрощение процесса подготовки отчетов на основе информации из нескольких транзакционных систем и/или внешних источников данных и/или данных, используемых исключительно для генерации отчетов.
	Создание выделенного источника в тех случаях, когда возможности транзакционной системы не соответствует требуемому бизнесом сроку хранения данных и/или необходимо иметь возможность подготовки отчетов на определенные моменты времени в прошлом ("as was" reporting).
	Защита конечных пользователей от необходимости в какой бы то ни было степени вникать в структуру и логику работы БД регистрирующей системы

 

Применение OLAP технологий при извлечении данных

OLAP (Online Analyzing Processing) - это один из способов добычи и анализа данных. Суть заключается в том, что информация представляется в виде многомерного куба с возможностью произвольного манипулирования ею. По сухому описанию довольно трудно понять, зачем OLAP нужен и как он работает.

Общий принцип работы любой OLAP системы прост. Давайте вначале представим себе отчет в виде куба.

Город	Товар	Январь	Февраль	Март	Итого
Москва	Утюг
	Пылесос
	Чайник
Итого
Рязань	Холодильник
	Чайник
	Телефон
Итого
Владивосток	Утюг
	Телефон
	Пылесос
Итого

На рисунке изображен 3-х мерный куб, хотя количество измерений особого значения не имеет. Просто 3 измерения легче представить. Теперь, если мы сложим значения во всех ячейка по вертикали, то получим следующий отчет.

Город	Январь	Февраль	Март	Итого
Москва
Рязань
Владивосток
Итого

 

Вся работа с кубом, собственно, и сводится к различным его поворотам, группировкам. Можно менять количество измерений, способы группировки, но это не важно. Принципы совершенно одинаковы. И эти самые принципы порождают определенные проблемы. Дело в том, что при таком представлении данных работать с информацией легко и удобно, но куб очень быстро увеличивается в размерах. И для того, чтобы получить хороший результат, необходимо, чтобы на экран выводился не весь куб, а только нужная его часть. Для этого необходимо: во-первых, иметь возможность выбирать только те измерения, которые нас интересуют. Если вам все равно, в какой город продавался товар, то нужно с самого начала убрать измерение город. Во-вторых, иметь возможность выбрать/отсечь ненужные значения. Например, если из всей номенклатуры интересуют только утюги и холодильники, нужно строить куб только для них.