Хранилище данных (англ. Data Warehouse) - Базы данных: основные понятия

Хранилище данных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная корпоративная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов, анализа бизнес-процессов с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе клиент-серверной архитектуры, реляционной СУБД и утилит поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, становятся доступны только для чтения. Данные из промышленной OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы построение отчётов и OLAP-анализ не использовал ресурсы промышленной системы и не нарушал её стабильность. Данные загружаются в хранилище с определённой периодичностью, поэтому актуальность данных несколько отстает от OLTP-системы.

Принципы организации хранилища

Проблемно-предметная ориентация. Данные объединяются в категории и хранятся в соответствии с областями, которые они описывают, а не с приложениями, которые они используют. Интегрированность. Данные объединены так, чтобы они удовлетворяли всем требованиям предприятия в целом, а не единственной функции бизнеса. Некорректируемость. Данные в хранилище данных не создаются: т.е. поступают из внешних источников, не корректируются и не удаляются. Зависимость от времени. Данные в хранилище точны и корректны только в том случае, когда они привязаны к некоторому промежутку или моменту времени

 

Дизайн хранилищ данных
Существуют два архитектурных направления – нормализованные хранилища данных и размерностные хранилища.
В нормализованных хранилищах, данные находятся в предметно ориентированных таблицах третьей нормальной формы. Нормализованные хранилища характеризуются как простые в создании и управлении, недостатки нормализованных хранилищ – большое количество таблиц как следствие нормализации, из-за чего для получения какой-либо информации нужно делать выборку из многих таблиц одновременно, что приводит к ухудшению производительности системы.
Размерностные хранилища используют схему "звезда" или "снежинка". При этом в центре звезды находятся данные (Таблица фактов), а размерности образуют лучи звезды. Различные таблицы фактов совместно используют таблицы размерностей, что значительно облегчает операции объединения данных из нескольких предметных таблиц фактов (Пример – факты продаж и поставок товара). Таблицы данных и соответствующие размерности образуют архитектуру "ШИНА". Размерности часто создаются в третьей нормальной форме (медленно изменяющиеся размерности), для протоколирования изменения в размерностях. Основным достоинством размерностных хранилищ является простота и понятность для разработчиков и пользователей, также, благодаря более эффективному хранению данных и формализованным размерностям, облегчается и ускоряется доступ к данным, особенно при сложных анализах. Основным недостатком является более сложные процедуры подготовки и загрузки данных, а также управление и изменение размерностей данных.

 

Процессы работы с данными
Источниками данных могут быть:

Традиционные системы регистрации операций (БД)

Отдельные документы

Наборы данных
Источники данных классифицируются: Территориальное и административное размещение. Степень достоверности. Частота обновляемости. Система хранения и управления данными.
Операции с данными: Извлечение – перемещение информации от источников данных в отдельную БД, приведение их к единому формату. Преобразование – подготовка информации к хранению в оптимальной форме для реализации запроса, необходимого для принятия решений. Загрузка – помещение данных в хранилище, производится атомарно, путем добавления новых фактов или корректировкой существующих. Анализ – OLAP, Data Mining, Reporting и т. д. Представление результатов анализа.
Вся эта информация используется в словаре метаданных. В словарь метаданных автоматически включаются словари источников данных. Здесь же форматы данных для их последующего согласования, периодичность пополнения данных, согласованность во времени.
Задача словаря метаданных состоит в том, чтобы освободить разработчика от необходимости стандартизировать источники данных.
Создание хранилищ данных не должно противоречить действующим системам сбора и обработки информации.
Специальные компоненты словарей должны обеспечивать своевременное извлечение из словарей и обеспечить преобразование к единому формату на основе словаря метаданных.
Логическая структура данных хранилища данных отличается от структуры данных источников данных.
Для разработки эффективного процесса преобразования необходима хорошо проработанная модель корпоративных данных и модель технологии принятия решений.
Данные для пользователя удобно представлять в многоразмерных БД, где в качестве размерности могут выступать время, цена или географический регион.
Кроме извлечения данных из БД, принятия решений важен процесс извлечения знаний, в соответствии с информационными потребностями пользователя.
С точки зрения пользователя в процессе извлечения знаний из БД должны решаться след. преобразования: данные → информация → знания → полученные решения.

 

 

Ключевые слова: база данных access 2003; бд access 2000; субд access; базы данных access; access пример; программирование access 2007; готовая база данных; создание база данных; база данных СУБД; access курсовая; база данных пример; программа access; access описание; access реферат; access запросы; access примеры; скачать бд access; объекты access; бд в access; скачать субд access; база данных ms access; субд access реферат; субд ms access; преимущества access; базу данных; скачать базу данных на access; базы данных; реляционная база данных; системы управления базами данных; курсовая база данных;  макросы в access; создание запросов в access; создание баз данных в access; отчеты в access; создание таблиц в access; access курсовой; примеры бд access; формы access; базы данных microsoft access; купить базу данных; access книги; базы данных книга; курсовая базы данных; самоучитель microsoft access; описание базы данных; подключение базы данных; проектирование базы данных; распределенная база данных; ms access скачать; базы данных проектирование; реализация и сопровождение; нормализация данных; примеры СУБД; база данных примеры; курсовые работы по СУБД; нормализация; базе данных; структура БД; пример БД; база запросов; учебная база данных; проектирование БД; данных; описание БД; субд реферат; создать БД; база данных по; использование БД; курсовая работа база данных; готовая; использование СУБД; таблица БД; база данных 2008 скачать; базу