Город Магазин. В соответствии с уровнями иерархии вычисляются агрегатные значения, например, объем продаж для уровень или для штата уровень . В одном измерении можно реализовать более одной иерархии, например, для времени: Иерархии могут быть сбалансированными , как, например, иерархия, представленная на рис. Иногда для таких иерархий используется термин - . Иерархия в измерении, связанном с географическим положением клиентов Рис. Обычно они содержат такие члены рис. Например, в географической иерархии есть уровни , и , но при этом в наборе данных имеются страны, не имеющие штатов или регионов между уровнями и .

Применение - систем

Попытаемся разобраться в его сути. как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний Согласно первоначальным определениям, — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. ? А вот определение, предложенное : как знания о бизнесе и для бизнеса Другая часть определений рассматривает не как процесс, а как результат процесса извлечения знаний — как сами знания о бизнесе для принятия решений.

Применение OLAP-технологий для учетных систем на платформе 1С как несложная настраиваемая учетная система для мелкого бизнеса, что во.

В рамках данного модуля будут рассмотрены следующие вопросы: Какие типы задач решают системы бизнес-аналитики? Что представляет собой технология и каково ее назначение? Какие требования предъявляются к -системам? Какие существуют разновидности ? Процесс принятия решений предполагает знания и учета множества аспектов и данных, характеризующих актуальное состояние и тенденции развития компании. В то же время объем этой информации ежедневно увеличивается.

Эти факторы способствуют активному развитию систем бизнес-аналитики . Бизнес-аналитика располагает различными методиками, а также средствами автоматизации, которые служат для поддержки принятия решений: Структура такой базы данных сильно нормализована и оптимизирована для выполнения коротких идущих большим потоком транзакций, при этом клиенту требуется от системы минимальное время отклика. Обрабатываемый и сохраняемый -системой в течение дня объем данных может достигать нескольких гигабайт.

Длительное время такие понятия как хранилища данных, системы поддержки принятия решений, считались слишком новыми и неапробированными технологиями для применения в банках. Некоторыми рассматривались как просто дорогие игрушки. Однако сегоднешнее развитие информационных технологий говорит совсем о другом.

Поэтому OLAP для бизнес-пользователей – не просто инструмент, При таком способе организации БД система работает с . наиболее вероятной выглядит эволюция OLAP в сторону расширения применения.

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы. Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе -техологий другие названия: -системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей.

Примером информационно-аналитической системы, построенной на базе -технологий является Интернет-портал многомерного анализа, статистики и отчетности. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений: Разработка каждого отчёта требует работы программиста; Отчёты формируются очень медленно зачастую несколько часов , замедляя при этом работу всей информационной системы; Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем. Создание -системы на вашем предприятии позволит: Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды; Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов; В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации; Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

При работе с -системой, вы всегда сможете оперативно найти ответы, на возникающие вопросы, увидеть картину в целом, проводить постоянный мониторинг состояния бизнеса.

Разработка бизнес-аналитики с использованием 2010

Оперативные системы служат для обеспечения эффективной повседневной работы организации, например, системы обработки заказов и выписывания счетов, бухгалтерские системы, системы складского учета и пр. Они часто приобретаются у внешних поставщиков. Эти системы примерно одинаковы у разных фирм и в разных отраслях. Они не требуют глубокого понимания бизнеса данной конкретной фирмы.

Вместо этого данные применяются для решений BI-задач. Внутри OLAP- систем бизнес-данные принимают вид мер, измерений.

-технологии в бизнесе Введение В современном мире невозможно переоценить роль компьютерных технологий, они проникли во все сферы жизни общества и помогают решать множество задач. Применение компьютерных технологий разительно облегчает информационные процессы: Информационно-коммуникационные технологии применяются повсеместно: Вследствие многообразия программного и аппаратного обеспечения потенциальные возможности компьютерных технологий безграничны. В этой сфере также ведется постоянное развитие и усовершенствование.

На любом предприятии сегодня используются хранилища данных, базы данных, и системы управления базами данных. Эти технологии позволяют сохранять информацию и обеспечивают быстрый доступ к ней. Вместе с усовершенствованием информационно-коммуникационных технологий в целом, совершенствуются и базы данных.

Бизнес-аналитика ( , )

В век современных технологий любая крупная или небольшая, частная или государственная компания, использует в своей деятельности информационные системы. Это говорит о том, что большинство предприятий уже имеет определенный объем накопленных данных, который представляет собой немалую ценность. У крупного предприятия и ВУЗа много общего: Сегодня консолидируется научный и образовательный потенциал учебных и научно-исследовательских учреждений, возникают объединенные вузы, комплексы и ассоциации университетов, а потому роль информационной инфраструктуры становится все более важной.

Бизнес-аналитика предоставляет удобные инструменты/интерфейсы для Классическое применение систем BI (реальное применение гораздо шире): Многомерный анализ (OLAP) – позволяет выстраивать зависимости.

Категории в разрезах, которых будут анализироваться показатели: Как правило это несколько периодов: Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Иногда применяется название товара или услуги , иногда его код, или артикул. В тех случаях когда ассортимент очень велик, анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться по категориям.

Филиал, Магазин, Дилер, Менеджер по продажам. В некоторых случаях, например в розничной торговле, покупатель обезличен и измерение отсутствует, в других случаях информация о покупателе есть, и она важна для продаж. Это измерение содержит название фирмы-покупателя или множество группировок и характеристик клиентов: Отрасль, Группа предприятий, Владелец и так далее.

Информационно-аналитические системы на базе -технологий

К этим видам систем относятся: Обращение к данным осуществляется напрямую в реляционную базу данных. Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Пользователи имеют возможность осуществлять многомерный анализ как в традиционных системах.

Первый из них называется Multidimensional OLAP (MOLAP) – реализация Такая задача возникла после применения ROLAP системы, построенной на.

Хотя данные и реляционных структур в чем-то схожи друг с другом, различия между ними более значительны. Реляционная структура минимизирует требования к хранению и избыточности данных, при этом выводя гибкость на максимум. С другой стороны, данные оптимизируются для улучшения работы и ускорения времени доступа, а их структура после создания может оказаться не столь гибкой. С точки зрения пользователя, средства — простые в применении, графически представленные и конкретно сориентированные — удобнее, чем запросы по реляционной базе данных.

— это не просто средство, даже не технология. Это многомерный анализ, выполняемый при помощи компьютеров. Руководители бизнеса давно занимались бы им, если бы не пугающий объем вычислений. Многомерность и иерархия Представим таблицу сбыта из простой базы данных торгового предприятия. С точки зрения , это куб. Измерениями в таблице будут единицы проданного товара, которые в терминах представлены продуктом и временем.

Ваш -адрес н.

Реляционные базы данных хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД системы , но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов , которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы.

Новая технология OLAP поддерживает постоянное соединение с которые не позволят социальному шпионажу разрушить ваш бизнес в реальном времени, функцию для применения сценариев «что, если».

На российском рынке -решений для"1С" представлены продукты, различные по функциональности и по бюджету. Как подобрать -решение, которое оптимально подойдет для реализации поставленных задач? На что стоит обратить внимание? архитектурной точки зрения наиболее распространенным подходом является разделение данных между двумя базами: Фактически -база обычно строится по специальной архитектуре и содержит предварительно просчитанные агрегатные данные, что и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов.

Вполне нормальной является практика, когда в присутствуют данные"на вчера". Различные базы могут использовать для своего анализа одни и те же аналитические программы. Это связано с тем, что любая -база универсальным образом описывается как набор некоторых аналитик и таблиц фактов, представляемых в виде многомерных кубов, осями которых являются значения аналитик, а агрегируемыми значениями — числовые значения количеств, сумм и т.

Аналитические программы для анализа называются" -клиентами". Работа с такой таблицей для пользователя происходит обычным образом, однако все вычисления для отображения делает аналитический сервер. для платформы"1С: Предприятие""1С" изначально задумывалась как несложная настраиваемая учетная система для мелкого бизнеса, что во многом определило архитектуру ее построения как системы, совмещающей в себе функции фиксации бизнес-операций и генерации отчетности.

Со временем рост учетных баз и расширение круга задач привели к тому, что элементы -подхода были встроены в платформу"1С: С точки зрения хранения данных, таким элементом являются регистры оперативного учета, накапливающие итоги по оборотам и хранящие промежуточные точки остатков.

Применение -технологий для учетных систем на платформе 1С

Это только небольшой список решаемых задач. оптимизирован для решения аналитических задач и включает в себя полный набор механизмов, необходимых для решения поставленной задачи: Это то, что обеспечивает создание эффективных прикладных решений в минимальные сроки. , и : — бесплатная версия предназначена только для образовательных целей.

Какие типы задач решают системы бизнес-аналитики Примерами применения OLTP-подхода могут служить системы учета биржевых, банковских.

Технологии аналитической обработки данных. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объемы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения.

В последние годы в мире оформился ряд новых концепций хранения и анализа корпоративных данных: Они служат для подготовки бизнес-отчетов по продажам, маркетингу в целях управления, так называемого — добычи данных, то есть способа анализа информации в базе данных для отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей. Аналитические системы, построенные на базе , включают в себя средства обработки информации на основе методов искусственного интеллекта и средства графического представления данных.

Эти системы определяются большим объемом исторических данных, позволяя выделить из них содержательную информацию, то есть получить знания из данных.

Лекция 1: Хранилища данных