Обобщенная структурная схема информационной СППР

В основе работы с СППР лежат запросы, с которыми к ней обращается пользователь. При этом запросы, допустимые в традиционных OLTP- системах, очень примитивны. Например, для банка это может быть запрос типа «Сколько денег на счету клиента?» или «Сколько денег клиент потратил за последний месяц?». Очевидно, что ценность информации, полученной с помощью подобного запроса, невелика. В то же время аналитическая система может ответить на гораздо более сложные запросы, например: «Определить среднее время между выставлением и оплатой счета для каждой категории клиентов».

Можно выделить ряд принципиальных отличий СППР и OLTP-систем.

Как видно из табл. 1, требования к СППР и OLTP-системам существенно отличаются. Поэтому в СППР используются специализированные базы данных, которые называются хранилищами данных (ХД). Хранилища данных ориентированы на аналитическую обработку и удовлетворяют требованиям, предъявляемым к системам поддержки принятия решений.

 

 

Таблица 1. Сравнение СППР и OLTP-систем

Свойство	OLTP-система	СППР
Цели использования данных	Быстрый поиск, простейшие алгоритмы обработки Обработка текущих хозяйственных операций, хранение оперативных данных	Аналитическая обработка с целью поиска скрытых закономерностей, построения прогнозов и моделей и т.д. Многомерный анализ, моделирова­ние
Уровень обобщения (детализации) данных	Детализированные	Как детализированные, так и обобщенные (агрегированные)
Требования к качеству данных	Возможны некорректные данные (ошибки регистрации, ввода и т.д.)	Ошибки в данных не допускаются, поскольку могут привести к некорректной работе аналитических алгоритмов
Формат хранения данных	Данные могут храниться в различных форматах в зависимости от приложения, в котором они были созданы	Данные хранятся и обрабатываются в едином формате
Время хранения данных	Как правило, не более года (в пределах отчетного периода)	Годы, десятилетия
Изменение данных	Данные могут добавляться, изменяться и удаляться	Допускается только пополнение; ранее добавленные данные изменяться не должны, что позволяет обеспечить их хронологию
Периодичность обновления	Часто, но в небольших объемах	Редко, но в больших объемах
Доступ к данным	Должен быть обеспечен доступ ко всем текущим (оперативным) данным	Должен быть обеспечен доступ к историческим (то есть накопленным за достаточно длительный период времени) данным с соблюдением их хронологии
Характер выполняемых запросов	Стандартные, настроенные заранее	Нерегламентированные, формируемые аналитиком «на лету» в зависимости от требуемого анализа
Время выполнения запроса	Несколько секунд	До нескольких минут
Типы запросов	Предсказуемые (регламентированные)	Произвольные
Типы вопросов	Сколько? Как? Когда?	Почему? Что будет, если?
Время отклика	Не регламентируется	Секунды
Типичные операции	Регламентирован­ный отчет, диаграмма	Последовательность интерактивных отчетов, диаграмм, экранных форм; динамическое изменение уровней агрегации и срезов данных

Хранилища данных

Со временем важность и значимость данных меняется. Значимость большей части создаваемых данных носит краткосрочный характер, и со временем такие данные обесцениваются. Частные лица хранят данные на различных устройствах (HDD, CD/DVD, Flash).

Предприятиям необходимо заниматься сохранением данных и обеспечивать возможность доступа к ним на протяжении длительного периода. При этом данные могут отличаться по степени важности и требовать особого подхода. Например, банки должны обеспечивать сохранность и точность данных клиентских счетов. Некоторые фирмы хранят данные миллионов клиентов. Для этих данных обеспечивается безопасность и целостность в течение длительного периода. Для этого необходимы специальные устройства хранения данных больших объемов с улучшенными характеристиками безопасности и способные хранить данные в течение долгого времени.

Устройства для хранения данных называются хранилищами. Тип используемого хранилища зависит от типа данных и их применения (DVD, HDD, внешние дисковые массивы и ленты, RAID-массивы и т.п.).

Классификация данных в зависимости от способа управления и хранения:

1) Структурированные (20%)

2) Неструктурированные (80%).

Структурированные данные организуют в ряды и колонки строго определенного формата, чтобы приложения могли извлекать данные и эффективно обрабатывать их. Обычно хранятся с применением СУБД.

К неструктурированным данным можно отнести данные клиента (на наклейках, электронных сообщениях, визитках, текстовых файлах). Поскольку данные неструктурированны, то их трудно извлекать посредством приложения, управляющего клиентскими базами.

Неструктурированные данные на предприятии: электронная почта, pdf-файлы, мгновенные сообщения в ICQ, документы, веб-страницы, счета, аудио/видео, чеки, руководства, формы, контракты, картинки и т.п. Они занимают много места и требуют больших усилий для управления ими.

На основе анализа данных предприятие извлекает информацию. Эффективный анализ данных не только приносит прибыль, но и создает новые возможности. Поэтому существует постоянная необходимость в их доступности и защите.

В зависимости от специфики решаемых задач и уровня их сложности архитектура ХД и модели данных, используемых для их построения, могут различаться.

Согласно схеме данные извлекаются из различных источников и загружаются в ХД, которое содержит как собственно данные, представленные в соответствии с некоторой моделью, так и метаданные.