 |
|
|
INFORMIX-MetaCube - комплексное решение для систем поддержки принятия решений Владимир Хруцкий I. Введение. Тенденции развития информационных систем применяемых сегодня в различных областях бизнеса во всем мире показывают, что их необходимым элементом становится система поддержки принятия решений (СППР). Действительно, правильность принимаемого решения определяется достоверностью данных, на которых оно основано. Однако анализ информации, хранящейся в оперативной базе данных, сопряжен с рядом трудностей. Это необходимость подготовки сложных SQL-запросов в условиях дефицита времени, необходимость привлечения квалифицированных программистов не только при необходимости составить такой запрос, но при каждой, даже незначительной, его модификации, длительность выполнения таких запросов, необходимость дальнейшей обработки результатов такого запроса для представления их в более наглядном (например, графическом) виде и т.д. Компания Informix Software предлагает своим клиентам комплексное решение, позволяющие эффективно справится с проблемами, возникающими при создании в Вашей организации системы поддержки принятия решений. Специально для этих систем предлагается программный продукт Informix-MetaCube, который включает в себя набор модулей, необходимых для создания и поддержки системы оперативного анализа той информации, которая хранится в Вашей оперативной базе данных. Отличительными особенностями системы поддержки принятия решений, созданной на основе Informix-MetaCube являются:
II. Состав пакета В состав Informix-MetaCube входят следующие основные модули:
MetaCube Engine - высокопроизводительный OLAP-сервер, анализирующий запросы, поступающие от пользовательских приложений, таких как MetaCube Explorer или MetaCube for Excel, и генерирующий оптимизированные SQL-запросы к базе данных. MetaCube Engine обеспечивает многомерный объектно-ориентированный пользовательский интерфейс, который могут использовать и другие приложения, разработанные как третьими фирмами, так и самим пользователем. Кроме того, он обеспечивает выполнение ряда необходимых преобразований и вычислений над массивами данных, возвращаемых приложениям. MetaCube DataWarehouse Manager - графическое средство моделирования многомерного логического отображения базы данных, предназначено для администратора хранилища данных. В своем окне содержит три панели: панель логического представления хранилища данных, панель представления физических элементов базы данных и панель редактирования (рис. 1). Администратор с помощью "мыши" и панели редактирования устанавливает связь между логическими и физическими элементами хранилища данных, присваивает логическим элементам понятные названия, а также создает всплывающие подсказки на родном языке, которые помогут конечному пользователю при работе. В свою очередь, DataWarehouse Manager с помощью специальных утилит проверит синтаксическую правильность построения хранилища данных и сгенерирует SQL-выражения для генерации в базе данных необходимых служебных таблиц. Физическое создание таблиц и их заполнение выполнит MetaCube Agent Administrator.
MetaCube Agent Administrator - графическое средство администратора для управления агентами (MetaCube Agents). С его помощью администратор создает очередь заданий, необходимых для поддержки системы, и назначает каждому из них условия выполнения (определенное время или периодичность, выполнение некоторых условий, например, завершение других заданий, и т.д.). Все задания, среди которых могут быть как и SQL-выражения, так и команды операционной системы, выполняются агентами на сервере. В состав агентов входят:
MetaCube Warehouse Optimizer - специальный модуль, анализирующий текущую модель данных и поступающие SQL-выражения, и вырабатывающий стратегию агрегации данных для вашей системы. В обычном режиме суммирование и группировка данных происходит во время выполнения запроса, однако MetaCube может перенаправить этот запрос к своим служебным таблицам (т.н. таблицам агрегации), где необходимые данные находятся уже в агрегированном виде, что повышает производительность системы в десятки, а то и сотни раз. Основываясь на рекурсивном анализе плотности данных и их гранулированности по отдельным измерениям, оценивая гибкость агрегированных данных, а также частоту выполнения различных запросов, Warehouse Optimezer может предложить оптимальную стратегию построения таблиц агрегации для Вашей системы поддержки принятия решений. MetaCube Explorer - средство конечного пользователя для построения многомерных аналитических запросов к хранилищу данных. Работа с MetaCube Explorer выглядит следующим образом: в окне подготовки запроса из колонок, содержащих привычные бизнес-термины на родном языке (например, "Области", "Районы", "Отделы", "Год", "Месяц", "Неделя", "Кредиты", "Депозиты", "Счета" и т.д.) Вы "мышкой" перетаскиваете нужные элементы в заготовку будущей таблицы, которая сразу принимает формат, в котором будет представлен результат. После нажатия кнопки выполнения запроса эта таблица будет практически мгновенно заполнена реальными данными. Еще одно нажатие кнопки и эти данные будут представлены в виде дву- или трехмерного графика. Подробнее работа с MetaCube Explorer рассмотрена в следующем разделе. Созданному запросу можно присвоить достаточно длинное (а значит понятное) название на родном языке и запомнить его в базе данных. Такой запрос легко вызвать в любое время и получить тот же отчет, но со свежими данными. При необходимости можно записать в базу полученные результаты и таким образом хранить в ней отчеты, полученные в разное время, а можно построить новый запрос, который покажет Вам динамику изменения какого-либо параметра. Полученные таблицы и графики Вы легко сможете скопировать в текстовый редактор, чтобы быстро подготовить срочный отчет. Для пользователей, которые хорошо знакомы с Microsoft Excel, имеется возможность встроить в его основное меню дополнительный пункт "MetaCube", который позволит строить многомерные запросы прямо из этого приложения (рис. 3). Результаты запроса будут возвращаться непосредственно в Excel-таблицу и Вы можете использовать далее все средства этого приложения, в том числе и графические.
III. Работа с пакетом Рассмотрим подробнее последовательность действий пользователя, которому необходимо получить некоторую аналитическую информацию из хранилища данных с помощью MetaCube. Для примера рассмотрим некоторую корпорацию, торгующую электронной аппаратурой. Корпорация получает товары от нескольких фирм и реализует их через оптовиков, магазины и или временно хранит на складе. Аналитика компании интересует количество компьютеров, проданных в течение года в нескольких регионах страны. 1. Двойным нажатием на левую кнопку мыши, в то время когда курсор указывает на пиктограмму MetaCube Explorer вызывает его. 2. Вводит свои имя и пароль (рис. 4).
В окне создания запроса (рис. 5) мы видим ряд столбцов, которые соответствуют так называемым "размерностям " (dimensions) (рис. 6). В нашем случае в число размерностей входят "география", "время", "товар" и "канал продажи". В каждом столбце ниже его названия мы видим окно с выпадающим списком, которое позволяет наложить на данную размерность необходимый фильтр, а ниже его список атрибутов, составляющих данную размерность. Атрибуты определяют уровень детализации данного измерения в запросе, а фильтр позволяет выделить из всех имеющихся данных некоторое необходимое нам подмножество. Например, в размерность "товар" могут входить следующие атрибуты:
Иерархия атрибутов может быть довольно сложной, но определяется она при настройке системы и наш пользователь пользуется уже готовой структурой. В нашем случае нам достаточно из размерности "товар" выбрать атрибут "класс". Фильтр "только компьютеры" может понадобиться если мы не желаем видеть, сколько единиц товаров относящихся к видео- и аудиоаппаратуре было продано. Обычно фильтром пользуются при использовании атрибутов большой степени детализации, когда в результаты запроса попадает большое количество лишних данных, которые необходимо отсечь. Продолжая конструировать наш запрос, мы выберем из размерности "география" атрибут "регионы". Под словами "выберем атрибут" подразумевается, что пользователь "перетаскивает мышкой" эти атрибуты со своих мест в заготовку будущей таблицы, один - в позицию для формирования строк, а другой - столбцов. Причем, какой из атрибутов в какую позицию попадёт не имеет значения, т.к. их можно будет легко поменять местами на любом последующем этапе. Кроме размерностей в нашем запросе необходимо определить еще единицы измерения (measures), т.е. те данные, которые и ответят на вопрос "сколько?" Единицы измерения выбираются из точно такого же окна (рис. 7), содержащего свои собственные атрибуты. В общем случае это могут быть "штуки", "стоимость", "затраты", "прибыль" и т.д. В нашем запросе необходимо выбрать "штуки". Таким образом, с помощью нескольких операций "мышкой" пользователю удалось создать довольно сложный запрос, который на языке SQL потребовал бы нескольких десятков строк кодирования. Еще одно нажатие кнопки позволит выполнить наш запрос и получить (практически мнгновенно) результат в виде таблицы или графика. Этот запрос может быть сохранен в памяти компьютера и тогда в следующий раз нам не придется конструировать его снова, достаточно будет просто вызвать его, как какой-нибудь старый документ из Word. После запуска его на выполнение Вы получите результат с учетом вновь поступивших свежих данных.
IV. Заключение. В заключение хотелось бы заметить, что такие заказчики как Министерство обороны США, Министерство образования Аргентины, Министерство чрезвычайных ситуаций Украины, компании Hyundai Motor Co., Alaska Airlines, Cirrus Logic, Hewlett-Packard, Lucent Technologies, Minolta, Walt Disney World Company (США), Huttenwerke Krupp Mannesmann, Steilmann Gruppe (ФРГ), Telecom Italia (Италия), Telekom Slovenije (Словения), Woolworths (Новая Зеландия), Hana Bank (Южная Корея) и многие другие уже выбрали Informix-MetaCube как инструмент для своих СППР. |
|
Украинская баннерная сеть
|
