Компонентысистемыподдержкипринятиярешений и ихназначение

В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователем и компьютером. База данных играет в информационной технологии поддержки принятия решений (СППР) важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности:

1. Часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Чтобы использовать их эффективно, эти данные должны быть предварительно обработаны.

Для этого существуют две возможности:

– использовать для обработки данных об операциях фирмы систему управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;

– сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.

2. Помимо данных об операциях фирмы для функционирования системы поддержки принятия решений требуются и другие внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введе­ны и поддержаны.

3. Важное значение, особенно для поддержки принятия решений на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие oт внутренних внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.

4. В настоящее время широко исследуется вопрос о включении в базу данных еще одного источника данных – документов, содержащих записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации.

Система управления данными (СУБД) должна обладать следующими возможностями:

составление комбинаций данных, получаемых из различных источников посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;

быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;

построение логической структуры данных в терминах пользователя;

использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;

обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз данных, функционирующих в рамках фирмы.

База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

 

MOLAP технология

MOLAP (Multidimensional OLAP) — многомерноеконцептуальноепредставление. Являетсобоймножественную систему, состоящуюизнесколькихнезависимыхизмерений, вдолькоторыхмогутбытьпроанализированыопределенныесовокупностиданных. Одновременныйанализ по несколькимизмерениямопределяетсякакмногомерныйанализ.

MOLAP — это классическая форма OLAP, так что её часто называют просто OLAP. Она использует суммирующую БД, специальный вариант процессора пространственных БД и создаёт требуемую пространственную схему данных с сохранением как базовых данных, так и агрегатов.

Преимущества MOLAP:

-высокая производительность. Поиск и выборка данных производятся намного быстрее, чем в реляционных базах данных

-структура и интерфейсы наилучшим образом соответствуют структуре аналитических запросов

-многомерные СУБД легко справляются с интеграцией в информационную модель разнообразных дополнительных функций

Недостатки MOLAP:

-MOLAP могут работать только со своими собственными многомерными БД и основываются на патентованных лицензионных решениях для многомерных СУБД, что отражается на цене. Такие технологии обеспечивают полный цикл OLAP-обработки и либо включают в себя, помимо серверного модуля, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для связи с пользователем внешние программы работы с электронными таблицами

-низкие показатели эффективности использования внешней памяти, худшие, по сравнению с реляционными, БД механизмы транзакций

-Отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и управления данными

-Не поддерживают репликацию данных, часто используемую в качестве механизма загрузки

 

ROLAP технология

ROLAP (реляционная OLAP) — OLAP-системы, которыеимеютпрямой доступ к существующим базам данныхилииспользуютданные, выгруженные в собственныелокальныетаблицы.

ROLAP работает напрямую с реляционным хранилищем, факты и таблицы с измерениями хранятся в реляционных таблицах, и для хранения агрегатов создаются дополнительные реляционные таблицы.

ROLAP-системы имеют свои преимущества и недостатки в сравнении с многомерными системами.

Достоинства

· реляционные СУБД могут работать с очень большими БД и имеют развитые функции администрирования. При использовании ROLAP размер хранилища не является настолько важным параметром, как в случае с MOLAP

· при оперативной аналитической обработке содержимого хранилища данных инструменты ROLAP позволяют производить анализ непосредственно над хранилищем, ведь обычно корпоративные хранилища данных реализуются с помощью реляционных СУБД

· при изменяющейся размерности задачи, когда изменения в структуру измерений вносятся достаточно часто, ROLAP системы с динамическим представлением размерности предстают наилучшим решением, так как в них такие манипуляции не требуют физической реорганизации БД.

· Системы ROLAP могут функционировать на гораздо менее мощных клиентских станциях, поскольку основная вычислительная нагрузка приходится на сервер, где выполняются сложные аналитические SQL-запросы, формируемые системой

· реляционные СУБД обеспечивают значительно более высокий уровень защиты данных и хорошие возможности разграничения прав доступа

Недостатки

· Ограниченные возможности расчета значений функционального типа.

· Меньшая производительность, чем у MOLAP. Для обеспечения сравнимой с MOLAP производительности реляционные системы требуют тщательной проработки схемы БД и специальной настройки индексов. Но в результате такой работы производительность хорошо настроенных реляционных систем при использовании схемы «звезда» сравнима с производительностью систем на основе многомерных БД.

 

HOLAP технология

HOLAP (Hybrid OLAP) используетреляционныетаблицы для хранениябазовыхданных и многомерныетаблицы для агрегатов

HOLAP использует реляционные таблицы для хранения базовых данных и многомерные таблицы для агрегатов.
Особым случаем ROLAP является ROLAP реального времени (Real-time ROLAP — R-ROLAP). В отличие от ROLAP в R-ROLAP для хранения агрегатов не создаются дополнительные реляционные таблицы, а агрегаты рассчитываются в момент запроса. При этом многомерный запрос к OLAP-системе автоматически преобразуется в SQL-запрос к реляционным данным.Разработаны с целью совмещения достоинств и минимизации недостатков, присущих MOLAP и ROLAP. В отличие от MOLAP, которая работает лучше, когда данные более плотные, серверы ROLAP лучше в тех случаях, когда данные довольно разрежены. Серверы HOLAP применяют подход ROLAP для разреженных областей многомерного пространства и подход MOLAP – для плотных областей. Серверы HOLAP разделяют запрос на несколько подзапросов, направляют их к соответствующим фрагментам данных, комбинируют результаты, а затем предоставляют результат пользователю. Материализация выборочных представлений в HOLAP, выборочное построение индексов, а также планирование запросов и ресурсов аналогично тому, как это реализовано в серверах MOLAP иROLAP.