Обобщенная структурная схема информационной СППР

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 8Следующая ⇒

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

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.

Познавательные статьи:



Где возникла философия и почему?

Относительная высота сжатой зоны бетона

Сущность проекции Гаусса-Крюгера и использование ее в геодезии

Тарифы на перевозку пассажиров