Критерии оценки существующих продуктов

Как и в любой другой области, в сфере OLAP не может существовать однозначных рекомендаций по выбору инструментальных средств. Можно только заострить внимание на ряде ключевых моментов и сопоставить предлагаемые возможности программного обеспечения с потребностями организации.

Удобство и богатство возможностей средств администрирования. Работа администратора является самой важной и самой сложной частью эксплуатации OLAP-системы. Поэтому следует обращать внимание на удобство интерфейса администрирования, а более того - на спектр его функциональных возможностей. Как формируются новые измерения? Как модифицируется существующая модель? Требуется ли создание базы данных жестко заданной структуры, или можно анализировать данные, собранные в ранее созданных базах (в случае ROLAP)? На все эти вопросы необходимо получить ясный и четкий ответ.

Гибкость настройки и наглядность форм демонстрации результатов. Интуитивность представления информации - главная изюминка OLAP. Насколько качественно и удобно формируются отчёты? Наглядны ли графические возможности, существует ли связь с ГИС-технологиями? Налажены ли механизмы экспорта результатов в стандартные форматы?

Спектр методов постобработки данных, доступность средств интеллектуального анализа. Богаты ли аналитические возможности инструмента? Есть ли в нём элементы Data Mining, и если есть, какие преимущества они могут обеспечить при использовании?

Возможность обработки больших хранилищ данных с приемлемой производительностью. Если необходим планомерный непрерывный анализ большого хранилища данных организации, требуется выяснить объективные ограничения продукта с точки зрения предельных размеров исходных баз данных.

Возможность увязки OLAP-инструментария со всеми СУБД, используемыми в организации. Как показывает практика, интеграция разнородных продуктов в устойчиво работающую систему - один из наиболее важных вопросов, и его решение в ряде случаев может быть связано с большими проблемами. Необходимо разобраться, насколько просто и надёжно можно интегрировать средства OLAP с существующими в организации СУБД.

Кроме того, разумеется, одним из ключевых критериев выбора программных продуктов является цена. А продукты OLAP существенно отличаются друг от друга по этому показателю.

 

 

 

БД и пространства данных

По материалам статьи

Michael Franklin, Alon Halevy, David Maier

From Databases to Dataspaces: A New Abstraction for Information Management,

SIGMOD Record, Vol. 34, No. 4, Dec. 2005

(Перевод – С.Д. Кузнецов)

 

В течение десятилетий сообщество управления данными концентрировалось на разработке систем управления реляционными базами данных, достигнув впечатляющих результатов. Однако в последние годы быстро расширяющиеся потребности в "данных повсюду" привели к возникновению области, в которой ведутся исследования, являющиеся интересными и продуктивными, но не объединяемые какой-либо основной целью или согласованной программой работ. Сегодня наиболее острые проблемы управления информацией произрастают из организаций (например, коммерческих предприятий, правительственных агентств, библиотек, "умных" домов), полагающихся на большое число разнотипных, взаимосвязанных источников данных, но не имеющих возможности управлять этими пространствами данных удобным, интегрированным и обоснованным способом. В данной статье в качестве новой программы работ в области управления данными предлагаются пространства данных и поддерживающие их системы. Эта программа охватывает большую часть работ, выполняемых в этой области сегодня, а также включает дополнительные темы исследований.

Общее понятие

Система управления базами данных (СУБД) обеспечивает общий репозиторий для хранения и запрашивания структурированных данных. СУБД поддерживает набор взаимосвязанных услуг и гарантирует разработчикам возможность сосредотачиваться на специфических проблемах их приложений, а не на повторяющихся задачах, которые возникают при потребности в согласованном и эффективном управлении большими объемами данных.

К сожалению, в современных сценариях управления данными редки случаи, когда все данные могут находиться под управлением традиционной реляционной СУБД или какой-либо другой модели данных или системы. Вместо этого разработчики часто сталкиваются с набором слабо связанных источников данных и поэтому вынуждаются каждый раз решать повторяющиеся низкоуровневые задачи управления данными в разнородных коллекциях. В число этих задач входят обеспечение возможностей поиска и запрашивания данных; соблюдение правил, ограничений целостности, соглашений об именовании и т.д.; отслеживание происхождения данных; обеспечение доступности, восстановления и контроля доступа; управляемое развитие данных и метаданных.

Эти проблемы являются повсеместными - они возникают на предприятиях (больших и малых): внутри правительственных агентств и между ними, в крупных научных коллаборациях, в библиотеках (электронных и обычных), в военных организациях, в "умных" домах и даже в персональных компьютерах и других устройствах. Однако в каждом из этих сценариев имеются некоторые опознаваемые и контролируемые границы между данными и базовыми системами. Следовательно, можно определить пространство данных, которое при обеспечении должного управления даст организации существенные преимущества.

В этой статье мы вводим понятие пространства данных как новую абстракцию управления данными в таких сценариях. В качестве ключевой программы работ в области управления данными мы предлагаем проектирование и разработку платформ поддержки пространств данных (DataSpace Support Platforms, DSSP). Коротко говоря, DSSP обеспечивает набор взаимосвязанных услуг и гарантирует разработчикам возможность концентрироваться на специфических проблемах их приложений, а не на повторяющихся задачах, возникающих при потребности согласованной и эффективной работы со взаимосвязанными, но раздельно управляемыми данными. Свое обсуждение пространств данных и DSSP мы начнем с определения их места в контексте существующих систем.

Рис. 1. Пространство решений управления данными