Загальне проектування і процес розроблення орієнтованих на дані сппр

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 12 из 15Следующая ⇒

Різні автори по-своєму налагоджували процес розроблення орієнтованих на дані СППР. Раніше були розглянуті два загальні підходи до побудови СППР: «розроблення життєвого циклу системи» і «швидке макетування». Для відносно малих проектів ОДСППР, подібних до вітрин даних, доцільно застосовувати швидке макетування, а для створення проектів корпоративних сховищ даних або ОДСППР можна здійснювати п’ять загальних, орієнтованих на рішення, кроків.

Перший крок — початкове збирання даних або діагностика. Цей крок передбачає ідентифікування й інтерв’ювання головних майбутніх користувачів СППР, визначення провідних тем СППР, ідентифікацію моделі даних транзакцій, визначення рівня монопольного використання даних, частоти оцінювання і оновлення системи, вимог до інтерфейсу кінцевого користувача, а також форм подання даних. За розроблення проекту головну увагу слід приділяти творцям рішень і самим рішенням протягом усіх кроків.

Другий крок — проектування і створення карти (Mapping) розміщення масиву даних (Data Store). У середовищі реляційної СКБД спочатку необхідно вибрати зіркоподібну схему структури даних і виявити факти, виміри, атрибути, а потім створити діаграми зіркоподібних схем, єрархію атрибутів і рівні агрегування. Ці концептуальні моделі слід подати у вигляді реляційних таблиць. У середовищі багатовимірної бази даних мають бути визначені ключові змінні і виміри. В базу даних вмонтовують доречні для СППР дані.

Третій крок — завантаження і тестування даних. Створення бази даних СППР включає підготовку до введення даних, визначення переліку початкових даних для завантаження і процесу актуалізації або оновлення. В той же час аналітики визначають необхідні перетворення транзакцій і будь-яких зовнішніх даних, таблиць операційних даних транзакцій, інтегрують і трансформують дані. Дані завантажуються, індексуються й перевіряються на достовірність і, нарешті, перевіряють метадані та куби даних або зіркоподібні схеми.

Четвертий крок — побудова і випробовування орієнтованих на дані СППР. Аналітикам потрібно створити меню, розробити вихідні формати даних, визначити передбачувані запити, підготувати тести для інтерфейсів і результатів, знайти оптимальні рішення щодо швидкості й точності роботи системи. При цьому вони мусять спілкуватися з кінцевими користувачами протягом макетування і тестування елементів проекту, підготувавши їх до використання середовища розроблення СППР. У такий спосіб творці рішень мають бути серйозно залученими до процесу побудови і випробування нової, орієнтованої на дані СППР.

Останній крок — розгортання (Rollout) і зворотний зв’язок (Feedback). Цей крок передбачає реальне розгортання СППР, забезпечення додаткової підготовки, установлення зворотного зв’язку з користувачами, супроводження системи і в багатьох випадках також її розширення та вдосконалення. За такого підходу є підстави сподіватися, що СППР дасть змогу удосконалити створення рішень і тим самим принесе користь як компанії загалом, так і творцям рішень зокрема.

Ідея сховищ даних (СД), запропонована Б. Інмоном, і концепція оперативного аналітичного оброблення даних (OLAP), розроблена Е. Коддом, вдало доповнили одна одну. За минуле десятиріччя аналітики розробили біля десятка аналітичних інформаційних систем різної архітектури на основі сховищ і вітрин даних, призначених для підтримки прийняття рішень і аналітичних дослід­жень. До них належать: віртуальні сховища даних; незалежні віт­рини даних; централізовані сховища даних; інмонова модель з ку­лями детальних і консолідованих даних; розширена інмонова модель з персональними вітринами даних; інверсна інмонова модель; цент­ралізоване сховище з накопиченням даних у незалежних вітринах; централізоване сховище з тематичними вітринами даних; централізо­ване очищення даних з паралельними сховищами і вітринами даних.

Відповідно до цього провідні фірми пропонують свої рішення, що ґрунтуються на продуктах, які розробляються та випускаються ними (див. табл.10.3). У створенні великих сховищ даних лідирують корпорації IBM, Informix, NCR, Oracle, Red Brick, SAS, Sybase, Microsoft. Крім того, на ринку таких продуктів для побудови і використання сховищ даних значне місце займають Brann Software. Business Objects, Cayenne Software, Computer Associates, MicroStrategy, Prism Solutions, Brio Technology, Cognos, Platinum Technology.

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности