После того как данные получены, очищены, приведены к единому виду и помещены в хранилище, их необходимо анализировать. Для этого используется технология OLAP.
Двенадцать определяющих принципов OLAP были сформулированы в 1993 году Е.Ф.Коддом, "изобретателем" реляционных баз данных. OLAP - это OnLine Analytical Processing, то есть оперативный анализ данных. Позже определение Кодда было переработано в так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - быстрый анализ разделяемой многомерной информации), который требует, чтобы OLAP-приложение предоставляло следующие возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации: высокая скорость; анализ; разделение доступа; многомерность; работа с информацией..
Высокая скорость . Анализ должен производиться одинаково быстро по всем аспектам информации. При этом допустимое время отклика составляет не более 5 секунд.
Анализ . Должна существовать возможность производить основные типы числового и статистического анализа - предопределенного разработчиком приложения или произвольно определяемого пользователем.
Разделение доступа. Доступ к данным должен быть многопользовательским, при этом должен контролироваться доступ к конфиденциальной информации.
Многомерность . Основная, наиболее существенная характеристика OLAP.
Работа с информацией. Приложение должно иметь возможность обращаться к любой нужной информации, независимо от ее объема и места хранения.
Многомерное представление. OLAP предоставляет организациям максимально удобные и быстрые средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Что наиболее важно - OLAP обеспечивает пользователя естественной, интуитивно понятной моделью данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями (dimensions) многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для процесса продаж это может быть категория товара, регион, тип покупателя. Практически всегда в качестве одного из измерений используется время. Внутри куба находятся данные, количественно характеризующие процесс, - так называемые меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т.п. Пользователь, анализирующий информацию, может "нарезать" куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) данные и осуществлять прочие операции, которые необходимы ему для анализа.
Хранение данных OLAP . В первую очередь нужно сказать о том, что, поскольку аналитик всегда оперирует некими суммарными (а не детальными) данными, в базах данных OLAP практически всегда хранятся наряду с детальными данными и так называемые агрегаты, то есть заранее вычисленные суммарные показатели. Примерами агрегатов может служить суммарный объем продаж за год или средний остаток товара на складе. Хранение заранее вычисленных агрегатов - это основной способ повышения скорости выполнения OLAP-запросов.
Однако построение агрегатов может привести к значительному увеличению объема базы данных.
Другой проблемой хранения OLAP-данных является разреженность многомерных данных. Например, если в 2000 году продаж в некотором регионе не было, то на пересечении соответствующих измерений куба не будет никакого значения. Если OLAP-сервер будет хранить в таком случае некое отсутствующее значение, то при значительной разреженности данных количество пустых ячеек (требующих, тем не менее, места для хранения) может во много раз превысить количество заполненных, и в результате общий объем неоправданно возрастет. Решения, предлагаемые для этого компанией Microsoft, приводятся ниже.
Разновидности OLAP. Для хранения OLAP-данных могут использоваться:
Специальные многомерные СУБД (OLAP-серверы). В этом случае говорят о MOLAP (Multidimensional OLAP) . При выполнении сложных запросов, анализирующих данные в различных измерениях, многомерные СУБД обеспечивают большую производительность, чем реляционные. При этом скорость выполнения запроса не зависит от того, по какому измерению производится «срез» многомерного куба.
Традиционные реляционные СУБД - ROLAP (Relational OLAP) . Применение специальных структур данных - схемы «звезды» (star) и «снежинки» (snowflake), а также хранение вычисленных агрегатов делают возможным многомерный анализ реляционных данных. Реляционные СУБД исторически более привычны, и в них сделаны значительные инвестиции, поэтому пока ROLAP более распространен.
Комбинированный вариант - HOLAP (Hybrid OLAP) , совмещающий и тот и другой вид СУБД. Одним из вариантов совмещения двух типов СУБД является хранение агрегатов в многомерной СУБД, а детальных данных (имеющих наибольший объем) - в реляционной.
Компания Microsoft предлагает следующие средства OLAP-анализа:
В комплект Microsoft SQL Server 7.0 входит полнофункциональный OLAP-сервер - SQL Server OLAP Services. Сервер, естественно, предназначен для обслуживания запросов клиентов, а для этого требуется некий протокол взаимодействия и язык запросов. Например, для взаимодействия клиента с серверной реляционной СУБД - SQL Server - используются протоколы ODBC или OLE DB и язык запросов SQL. Для доступа к OLAP-серверу компанией Microsoft был разработан протокол OLE DB for OLAP и язык запросов к многомерным данным - MDX (MultiDimensional eXpression). Аналогично тому, как для упрощения и удобства над OLE DB разработан слой объектов ADO (ActiveX Data Objects), над OLE DB for OLAP построен ADO MD (MultiDimensional ADO).
Средства анализа данных в Microsoft Office 2000. Microsoft Excel 2000 содержит новый механизм сводных таблиц - OLAP PivotTable, который заменил собой одноименный механизм предыдущих версий. Наряду с прежними возможностями анализа реляционных данных, механизм PivotTable теперь включает возможности анализа OLAP-данных, то есть выступает в качестве OLAP-клиента. В качестве сервера может использоваться Microsoft SQL Server 7.0, а также любой продукт, поддерживающий интерфейс OLE DB for OLAP. Механизм сводных таблиц Excel в полном объеме поддерживает возможности, предоставляемые описанным выше сервисом PivotTable Services (PTS). Таким образом, анализируемые OLAP-данные могут находиться как в локальных кубах, так и на OLAP-сервере.
Microsoft Office 2000 содержит также набор ActiveX-компонентов, называемых Office 2000 Web Components , которые позволяют организовать анализ OLAP-данных средствами просмотра Web. К ним относятся следующие четыре компонента:
Spreadsheet - реализует ограниченную функциональность листа Excel.
PivotTable - "близнец" сводных таблиц Excel; может работать с данными OLAP Services.
Chart - позволяет строить диаграммы, основанные как на реляционных, так и на OLAP-данных.
Data Source - служебный компонент для привязки остальных компонентов к источнику данных.
При работе с OLAP-данными Web Components обращаются к PivotTable Services.
5.5. ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА «DATA MINING»
Появление технологии Data Mining связано с необходимостью извлекать знания из накопленных информационными системами разнородных данных. Возникло понятие, которое по-русски стали называть «добыча», «извлечение» знаний. За рубежом утвердился термин «Data Mining».
Широко использовавшиеся раньше методы математической статистики оказались полезными главным образом для проверки заранее сформулированных гипотез (verification-driven data mining) и для «грубого» разведочного анализа, составляющего основу оперативной аналитической обработки данных (online analytical processing – OLAP).
Ключевое достоинство «Data Mining» по сравнению с предшествующими методами – возможность автоматического порождения гипотез о взаимосвязи между различными параметрами или компонентами данных. Работа аналитика при работе с традиционным пакетом обработки данных сводится фактически к проверке или уточнению одной-двух порожденных им самим гипотез. В тех случаях, когда начальных предположений нет, а объем данных значителен, существующие системы теряют работоспособность и превращаются в пожирателей времени аналитика.
Еще одна важная особенность систем Data Mining возможность обработки многомерных запросов и поиска многомерных зависимостей. Уникальна также способность систем data mining автоматически обнаруживать исключительные ситуации – т.е. элементы данных, "выпадающие" из общих закономерностей.
Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining
ассоциация
последовательность
классификация
кластеризация
прогнозирование
Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборки и виде распределений значений анализируемых показателей. Примеры заданий на такой поиск при использовании Data Mining приведены в таблице 1.
Таблица 1 – Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining
OLAP (On-Line Analytical Processing) – это класс приложений и технологий, предназначенных для оперативной аналитической обработки многомерных данных (сбор, хранение, анализ) для анализа деятельности корпорации и прогнозирования будущего состояния с целью поддержки принятия управленческих решений. Технология OLAP применяется, чтобы упростить работу с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом и не погрязнуть в их большом объеме, а также превратить набор количественных показателей в качественные, позволяет аналитикам, менеджерам и управляющим сформировать свое собственное видение данных, используя быстрый, единообразный, оперативный доступ к разнообразным формам представления информации. Такие формы, полученные на основании первичных данных, позволяют пользователю сформировать полноценное представление о деятельности предприятия.
Функциональность OLAP, как систем реализующих интеллектуальный анализ данных, заключается в динамическом многомерном анализе консолидированных данных предприятия, направленном на поддержание следующих аналитических и навигационных видов деятельности пользователя:
- вычисления и моделирование, примененные к измерениям и/или их конкретным элементам, использующие информацию об иерархиях
- анализ временных тенденций и взаимозависимостей показателей (анализ трендов), учет которых помогает повысить качество принимаемых оперативных и стратегических решений
- формирование срезов многомерного представления для просмотра на экране
- переход к более глубоким уровням детализации
- доступ к исходным данным
- "вращение" многомерных представлений: перемещение измерений с целью формирования различных форм представления данных на экране компьютера
OLAP-технология
OLAP-технология является альтернативой традиционным методам анализа данных, основанным на различных системах реализации SQL-запросов к реляционной БД. OLAP-системы играют важнейшую роль в анализе и планировании деятельности крупных предприятий и являются одним из направлений развития ИТ. В основу кладутся требования людей принимающих решения к предоставляемой информации, сложившейся индивидуальные особенности ведения дел и принятый механизм принятия решения. С точки зрения пользователя основное отличие OLAP-системы от ХД заключается: в предметной структурированности информации (именно предметной, а не технической). Работая с OLAP-приложением, пользователь применяет привычные категории и показатели – виды материалов и готовой продукции, регионы продаж, объем реализации, себестоимость, прибыль и т. п. А для того чтобы сформировать любой, даже довольно сложный запрос, пользователю не придется изучать SQL. При этом ответ на запрос будет получен в течение всего нескольких секунд. Кроме того, работая с OLAP-системой, экономист может пользоваться такими привычными для себя инструментами, как электронные таблицы или специальные средства построения отчетов.
Разработка решений по управлению предприятием
Разработка решений по управлению предприятием попадает в разряд областей наиболее сложно подающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь руководителю в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Фактически, руководители различных рангов получают принципиально новый инструмент для более эффективного принятия управленческих решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия.
На сегодняшний момент проблему понимания и установления взаимосвязей между агрегированными данными наилучшим образом решают продукты, использующие многомерный оперативный анализ данных OLAP. Корпоративная аналитическая система, построенная на основе OLAP-технологии, позволяет различным категориям пользователей компании в реальном масштабе времени работать с обобщенной аналитической информацией и эффективно ориентироваться в больших объемах данных. OLAP-модули редко взаимодействуют с другими системами автоматизации, ведь БД последних зачастую имеют достаточно своеобразный вид и набор специальных показателей.
Главная особенность аналитических БД (OLAP) – это возможность формирования нерегламентированных запросов к аналитической БД. Загрузка данных в систему производится из оперативной БД предприятия. Корпоративная аналитическая система может состоять из нескольких модулей, каждый из которых обрабатывает несколько информационных массивов, необходимых для проведения всестороннего анализа соответствующего аспекта деятельности предприятия. Информационная модель, на основе которой разработана информационная система, в полном объеме описывает все аспекты предметной области и обеспечивает наглядность и простоту доступа к необходимым для анализа данным.
Внешнее отображение информации в системе
Внешнее отображение информации в системе реализовано в виде электронной таблицы или графика с использованием механизма двумерных сечений куба многомерной БД. Сечение определяется пользователем путем выбора двух независимых размерностей (ребер куба), значения которых будут представлены в строках и столбцах электронной таблицы, и фиксации значений всех других размерностей информационной модели. Интерфейс предлагаемой системы представляет собой несколько экранных форм, каждая из которых включает в себя электронную таблицу или график.
OLAP (On-Line Analytical Processing) - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология, это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Термин OLAP очень популярен в настоящее время и OLAP-системой зачастую, но не совсем верно, называют любую DSS-систему, основанную на концепции ХД и обеспечивающих малое время выполнение (On-Line) аналитических запросов, не зависимо от того, используется ли многомерный анализ данных.
Возможно, для кого-то использование OLAP-технологии (On-line Analytic Processing) при построении отчетности покажется какой-то экзотикой, поэтому применение OLAP-КУБа для них вовсе не является одним из важнейших требований при автоматизации бюджетирования и управленческого учета .На самом деле очень удобно пользоваться многомерным КУБом при работе с управленческой отчетностью. При разработке форматов бюджетов можно столкнуться с проблемой многовариантности форм (подробнее об этом можно прочитать в Книге 8 "Технология постановки бюджетирования в компании" и в книге "Постановка и автоматизация управленческого учета").
Это связано с тем, что для эффективного управления компанией требуется все более детализированная управленческая отчетность. То есть в системе используется все больше различных аналитических срезов (в информационных системах аналитики определяются набором справочников).
Естественно, это приводит к тому, что руководители хотят получать отчетность во всех интересующих их аналитических срезах. А это значит, что отчеты нужно как-то заставить «дышать». Иными словами можно сказать, что в данном случае речь идет о том, что по смыслу один и тот же отчет должен предоставлять информацию в различных аналитических разрезах. Поэтому статичные отчеты уже не устраивают многих современных руководителей. Им нужна динамика, которую может дать многомерный КУБ.
Таким образом, OLAP-технология уже сейчас стала обязательным элементом в современных и перспективных информационных системах. Поэтому при выборе программного продукта нужно обращать внимание на то, используется ли в нем OLAP-технология.
Причем нужно уметь отличать настоящие КУБы от имитации. Одной из таких имитаций являются сводные таблицы в MS Excel. Да, этот инструмент похож на КУБ, но на самом деле таковым не является, поскольку это статические, а не динамические таблицы. Кроме того, в них гораздо хуже реализована возможность построения отчетов, использующих элементы из иерархических справочников.
Для подтверждения актуальности использования КУБа при построении управленческой отчетности можно привести простейший пример с бюджетом продаж. В рассматриваемом примере для компании актуальными являются следующие аналитические срезы: продукты, филиалы и каналы сбыта. Если для компании важны эти три аналитики, то бюджет (или отчет) продаж можно выводить в нескольких вариантах.
Следует отметить, что если создавать строки бюджетов на основе трех аналитических срезов (как в рассматриваемом примере), это позволяет создавать достаточно сложные бюджетные модели и составлять детализированные отчеты с использованием КУБа.
Например, бюджет продаж можно составлять с использованием только одной аналитики (справочника). Пример бюджета продаж, построенного на основе одной аналитики "Продукты" представлен на рисунке 1 .
Рис. 1. Пример бюджета продаж, построенного на основе одной аналитики "Продукты" в OLAP-КУБе
Этот же бюджет продаж можно составлять с использованием двух аналитик (справочников). Пример бюджета продаж, построенного на основе двух аналитик "Продукты" и "Филиалы" представлен на рисунке 2 .
Рис. 2. Пример бюджета продаж, построенного на основе двух аналитик "Продукты" и "Филиалы" в OLAP-КУБе программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"
.
Если есть необходимость строить более детальные отчеты, то можно тот же бюджет продаж составлять с использованием трех аналитик (справочников). Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Продукты", "Филиалы" и "Каналы сбыта" представлен на рисунке 3 .
Рис. 3. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Продукты", "Филиалы" и "Каналы сбыта" в OLAP-КУБе программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"
Нужно напомнить о том, что КУБ, используемый для формирования отчетов, позволяет выводить данные в различной последовательности. На рисунке 3 бюджет продаж сначала "разворачивается" по продуктам, затем по филиалам, а потом по каналам сбыта.
Те же самые данные можно представить в другой последовательности. На рисунке 4 тот же самый бюджет продаж "разворачивается" сначала по продуктам, затем по каналам сбыта, а потом по филиалам.
Рис. 4. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Продукты", "Каналы сбыта" и "Филиалы" в OLAP-КУБе программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"
На рисунке 5 тот же самый бюджет продаж "разворачивается" сначала по филиалам, затем по продуктам, а потом по каналам сбыта.
Рис. 5. Пример бюджета продаж, построенного на основе трех аналитик "Филиалы", "Продукты" и "Каналы сбыта" в OLAP-КУБепрограммного комплекса "ИНТЕГРАЛ"
На самом деле это не все возможные варианты вывода бюджета продаж.
Кроме того, нужно обратить внимание на то, что КУБ позволяет работать с иерархической структурой справочников. В представленных примерах иерархическими справочниками являются "Продукты" и "Каналы сбыта".
С точки зрения пользователя он в данном примере получает несколько управленческих отчетов (см. Рис. 1-5 ), а с точки зрения настроек в программном продукте – это один отчет. Просто с помощью КУБа его можно просматривать несколькими способами.
Естественно, что на практике возможно очень большое количество вариантов вывода различных управленческих отчетов, если их статьи строятся на одной или нескольких аналитиках. А уж сам набор аналитик зависит от потребности пользователей в детализации. Правда, при этом не следует забывать, что, с одной стороны, чем больше аналитик, тем более детализированные отчеты можно строить. Но, с другой стороны, значит, и финансовая модель бюджетирования будет более сложной. В любом случае при наличии КУБа компания будет иметь возможность просмотра необходимой отчетности в различных вариантах, в соответствии с интересующими аналитическими разрезами.
Необходимо упомянуть еще о нескольких возможностях OLAP-КУБа.
В многомерном иерархическом OLAP-КУБе есть несколько измерений: тип строки, дата, строки, справочник 1, справочник 2 и справочник 3 (см. Рис. 6 ). Естественно, в отчет выводится столько кнопок со справочниками, сколько есть в строке бюджета, содержащей максимальное количество справочников. Если ни в одной строке бюджета нет ни одного справочника, то в отчете не будет ни одной кнопки со справочниками.
Изначально OLAP-КУБ строится по всем измерениям. По умолчанию при первоначальном построении отчета измерения расположены именно в тех областях, как показано на рисунке 6 . То есть такое измерение, как «Дата», располагается в области вертикальных измерений (измерения в области столбцов), измерения «Строки», «Справочник 1», «Справочник 2» и «Справочник 3» – в области горизонтальных измерений (измерения в области строк), а измерение «Тип строки» – в области «нераскрываемых» измерений (измерения в страничной области). Если измерение находится в последней области, то данные в отчете не будут «раскрываться» по этому измерению.
Каждое из этих измерений можно поместить в любую из трех областей. После переноса измерений отчет мгновенно перестраивается в соответствии с новой конфигурацией измерений. Например, можно поменять местами дату и строки со справочниками. Или можно в вертикальную область измерений перенести один из справочников (см. Рис. 7 ). Иными словами, отчет в OLAP-КУБе можно «крутить» и выбирать тот вариант вывода отчета, который является наиболее удобным для пользователя.
Рис. 7. Пример перестройки отчета после изменения конфигурации измерений программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"
Конфигурацию измерений можно менять либо в основной форме КУБа, либо в редакторе карты изменений (см. Рис. 8
). В этом редакторе также можно мышкой перетаскивать измерения из одной области в другую. Помимо этого, можно менять местами измерения в одной области.
Кроме того, в этой же форме можно настраивать некоторые параметры измерений. По каждому измерению можно настраивать расположение итогов, порядок сортировки элементов и названия элементов (см. Рис. 8 ). Также можно задавать, какое название элементов выводить в отчет: сокращенное (Name) или полное (FullName).
Рис. 8. Редактор карты измерений программного комплекса "ИНТЕГРАЛ"
Редактировать параметры измерений можно непосредственно в каждом из них (см. Рис. 9 ). Для этого нужно нажать на пиктограмму, расположенную на кнопке рядом с названием измерения.
Рис. 9. Пример редактирования справочника 1 Продукты и услуги в
С помощью этого редактора можно выбирать элементы, которые нужно показывать в отчете. По умолчанию в отчет выводятся все элементы, но при необходимости часть элементов или папок можно не показывать. Например, если нужно выводить в отчет только одну продуктовую группу, то у всех остальных необходимо убрать галочки в редакторе измерений. После чего в отчете будет только одна продуктовая группа (см. Рис. 10 ).
Также в этом редакторе можно сортировать элементы. Кроме того, элементы можно перегруппировывать различными способами. После такой перегруппировки отчет мгновенно перестраивается.
Рис. 10. Пример вывода в отчете только одной продуктовой группы (папки) в программном комплексе "ИНТЕГРАЛ"
В редакторе измерения можно оперативно создавать свои группы, перетаскивать туда элементы из справочников и т.д. По умолчанию автоматически создается только группа «Прочие», но можно создавать и другие группы. Таким образом, с помощью редактора измерений можно настраивать, какие элементы справочников и в каком порядке нужно выводить в отчет.
|
|
Следует отметить, что все такие перегруппировки не записываются. То есть после закрытия отчета или после его перерасчета в отчет будут выводиться все справочники в соответствии с настроенной методикой.
На самом деле все такие изменения можно было сделать изначально при настройке строк.
Например, с помощью ограничений также можно задавать, какие элементы или группы справочников нужно выводить в отчет, а какие – нет.
Примечание : более подробно тема данной статьи рассматривается на семинарах-практикумах "Бюджетное управление предприятием" и "Постановка и автоматизация управленческого учета" , которые проводит автор данной статьи - Александр Карпов .
Если пользователю практически регулярно нужно выводить в отчет только определенные элементы или папки справочников, то подобные настройки лучше заранее сделать при создании строк отчетов. Если же для пользователя важны различные комбинации элементов справочников в отчетах, тогда при настройке методики никакие ограничения ставить не нужно. Все такие ограничения можно будет оперативно настраивать с помощью редактора измерения.
OLAP (OnLine Analytical Processing) – это название не конкретного продукта, а целой технологии оперативной аналитической обработки, предполагающей анализ данных и получение отчетов. Пользователю предоставляется многомерная таблица, автоматически суммирующая данные в различных разрезах и позволяющая оперативно управлять вычислениями и формой отчета.
Хотя в некоторых изданиях аналитическую обработку называют и онлайновой, и интерактивной, однако прилагательное "оперативная" как нельзя более точно отражает смысл технологии OLAP. Разработка руководителем решений по управлению попадает в разряд областей наиболее ложно поддающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь управленцу в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия.
Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде. Как правило, такие агрегатные функции образуют многомерный набор данных, нередко называемый гиперкубом или метакубом, оси которого содержат параметры, а ячейки – зависящие от них агрегатные данные – причем храниться такие данные могут и в реляционных таблицах, но в данном случае речь идет о логической организации данных, а не о физической реализации их хранения.
Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации.
По измерениям в многомерной модели откладывают факторы, влияющие на деятельность предприятия (например: время, продукты, филиалы компании и т.п.). Полученный OLAP-куб затем наполняется показателями деятельности предприятия (цены, продажи, план, прибыли, бытки и т.п.). Необходимо отметить, что в отличие от геометрического куба грани ОLAP-куба не обязательно должны иметь один размер. Наполнение это может вестись как реальными данными оперативных систем, так и прогнозируемыми на основе исторических данных. Измерения гиперкуба могут носить сложный характер, быть иерархическими, между ними могут быть установлены отношения. В процессе анализа пользователь может менять точку зрения на данные (так называемая операция смены логического взгляда), тем самым, просматривая данные в различных разрезах и разрешая конкретные задачи. Над кубами могут выполняться различные операции, включая прогнозирование и условное планирование (анализ типа “что, если”).
Благодаря такой модели данных пользователи могут формулировать сложные запросы, генерировать отчеты, получать подмножества данных. Оперативная аналитическая обработка позволяет значительно упростить и ускорить процесс подготовки и принятия решений руководящим персоналом. Оперативная аналитическая обработка служит цели превращения данных в информацию. Она принципиально отличается от традиционного процесса поддержки принятия решений, основанного, чаще всего, на рассмотрении структурированных отчетов.
OLAP-технология относится к виду интеллектуального анализа и предполагает 12 принципов:
1. Концептуальное многомерное представление . Пользователь-аналитик видит мир предприятия многомерным по своей природе, соответственно и OLAP-модель должна быть многомерной в своей основе.
2. Прозрачность . Архитектура OLAP-системы должна быть открытой, позволяя пользователю, где бы он ни находился, связываться при помощи аналитического инструмента – клиента – с сервером.
3. Доступность . Пользователь-аналитик OLAP должен иметь возможность выполнять анализ, базирующийся на общей концептуальной схеме, содержащей данные всего предприятия в реляционной БД, также как и данные из старых наследуемых БД, на общих методах доступа и на общей аналитической модели. OLAP-система должна выполнять доступ только к действительно требующимся данным, а не применять общий принцип "кухонной воронки", который влечет ненужный ввод.
4. Постоянная производительность при разработке отчетов . При увеличении числа измерений или объема базы данных пользователь-аналитик не должен чувствовать существенного снижения производительности.
5. Клиент-серверная архитектура . Большинство данных, которые сегодня требуется подвергать оперативной аналитической обработке, содержатся на мэйнфреймах с доступом на пользовательские рабочие станции через ЛВС. Это означает, что OLAP-продукты должны быть способны работать в среде клиент-сервер.
6. Общая многомерность . Каждое измерение должно применяться безотносительно своей структуры и операционных способностей. Базовые структуры данных, формулы и форматы отчетов не должны смещаться в сторону какого-либо одного измерения.
7. Динамическое управление разреженными матрицами . Физическая схема OLAP-инструмента должна полностью адаптироваться к специфической аналитической модели для оптимального управления разреженными матрицами. Разреженность (измеряется в процентном отношении пустых ячеек ко всем возможным) – это одна из характеристик распространения данных.
8. Многопользовательская поддержка . OLAP-инструмент должен предоставлять возможности совместного доступа запроса и дополнения нескольких пользователей-аналитиков при условии сохранения целостности и безопасности.
9. Неограниченные перекрестные операции . Различные операции вследствие их иерархической природы могут представлять зависимые отношения в OLAP-модели, т. е. являются перекрестными. Их выполнение не должно требовать от пользователя-аналитика вновь определять эти вычисления и операции.
10. Интуитивная манипуляция данными . Взгляд пользователя- аналитика на измерения, определенный в аналитической модели, должен содержать всю необходимую информацию, чтобы выполнять действия с OLAP-моделью, т.е. они не должны требовать использования системы меню или иных множественных операций с пользовательским интерфейсом.
11. Гибкие возможности получения отчетов . Средства формирования отчетов должны представлять собой синтезируемые данные или информацию, следующую из модели данных в ее любой возможной ориентации. Это означает, что строки, столбцы или страницы отчета должны отображать несколько измерений OLAP-модели одновременно с возможностью показать любое подмножество элементов (значений), содержащихся в измерении, причем в любом порядке.
12. Неограниченная размерность и число уровней агрегации . Исследование о возможном числе необходимых измерений, требующихся в аналитической модели, показало, что одновременно пользователем- аналитиком может использоваться до 19 измерений. Отсюда вытекает рекомендация о числе измерений, поддерживаемой OLAP-системой. Более того, каждое из общих измерений не должно быть ограничено по числу определяемых пользователем-аналитиком уровней агрегации.
В качестве специализированных OLAP-систем, предлагаемых в настоящее время на рынке, можно указать CalliGraph, Business Intelligence.
Для решения простых задач анализа данных возможно использовать бюджетное решение – офисные приложения Excel и Access компании Microsoft, которые содержат элементарные средства OLAP-технологии, позволяющие создавать сводные таблицы и строить на их основе различные отчеты.
OLAP-отчет отличается от обычного тем, что вы сами определяете те параметры, по которым хотите получить информацию. В системе iiko такие отчеты могут быть построены для анализа любых данных. Например, о суммах выручки, пользующихся популярностью блюдах, эффективности работы сотрудников, расходе товаров и т. д.
Если торговое предприятие входит в сеть, управление которой ведется с помощью iikoChain, то OLAP-отчеты могут быть настроены централизованно в Chain и затем реплицированы в RMS. Редактирование и удаление таких «централизованных» OLAP-отчетов в отдельных торговых предприятиях невозможно.
При репликации отчеты в iikoRMS заменяются аналогичными по названию «централизованными» отчетами, загруженными из iikoChain.
В системе существует два вида OLAP-отчетов:
- OLAP Отчет по продажам для анализа любой информации, проходящей по пробитым чекам. Что означают параметры отчета и как они рассчитываются, см. в статье Поля OLAP-отчета по продажам .
- OLAP Отчет по проводкам для анализа информации по зарегистрированным проводкам. Проводка – это отражение какой-либо операции, которая вызвала движение денежных средств по внутренним счетам системы.
Например, в отчете о продажах можно посмотреть информацию о количестве реализованных блюд и количестве гостей, покупавших их каждый день, но для того, чтобы посмотреть, как списывались ингредиенты проданных блюд, необходимо использовать Отчет по проводкам . Это связано с тем, что для системы продажа – это, помимо полученных от гостя денег, списание со склада товаров, являющихся ингредиентами блюд. Каждое такое списание – это отдельная проводка.
Данные отчеты расположены в пункте меню Отчеты . Кроме того, OLAP Отчет по продажам можно построить из списка кассовых смен. Для этого в пункте меню Розничные продажи → Кассовые смены отметьте галочками интересующие смены и в меню Действия выберите пункт Создать новый OLAP-отчет .
В OLAP-Отчете по продажам уже преднастроены отчеты для анализа сумм выручки. Чтобы построить один из этих отчетов, нужно просто выбрать его название в поле Формат отчета .
Чтобы добавить новый отчет:
- Перетащите параметры в область данных.
- Нажмите кнопку Сохранить как .
- Введите название и выберите тип отчета:
- «Для всех пользователей» – отчет доступен всем пользователям.
- «Только для меня» – отчет доступен только создателю.
- Нажмите кнопку Сохранить .
Пользователь с правом «Редактировать общие OLAP-отчеты» (B_ESOR ) может создавать и редактировать все отчеты, в том числе доступные всем пользователям.
Если права «Редактировать общие OLAP-отчеты» (B_ESOR ) у пользователя нет, то он может создавать и сохранять только личные отчеты. Общие ему доступны только для чтения и редактирования без сохранения изменений
Показатели, которые можно добавить в отчет, располагаются в левой части в алфавитном порядке. Под названием каждого из них указана группа, в которую данный показатель входит.
Для построения отчета перетащите интересующие параметры в области строк, колонок или данных таблицы. Область, в которой вы можете разместить параметр, будет подсвечиваться синим.
Для облегчения поиска нужного показателя введите его название в поисковую строку:
Все параметры разбиты на группы. Кнопка с названием группы подсвечивается синим цветом. Если нажать на нее, тем самым сняв подсветку, то кнопки с относящимися к этой группе параметрами исчезнут из списка. Например, если при построении определенного отчета вас не интересует информация о том, в каком из мест обслуживания (отделений) была оформлена позиция и на какой кассе был закрыт заказ, то можно скрыть параметры группы «Организация».
В качестве дополнительного отбора данные отчета могут быть ограничены одним или несколькими значениями интересующего параметра. Для этого:
Значения параметров вы можете отбирать определенным образом, используя для этого тип фильтрации:
- Включающий : в отчете будут представлены данные только по значениям, отмеченным в фильтре галочками. Значения, которых не было в списке в момент настройки фильтра, в дальнейшем в отчет не попадут (например, если появились новые блюда, то в отчете по продажам они отображены не будут).
- Исключающий : в отчете будут представлены данные по всем значениям кроме тех, которые отмечены галочками в данном фильтре. Для выбора этого типа нажмите на кнопку Включающий , в результате на ней изменится надпись и применится тип фильтра Исключающий .
Показатели, к которым применены фильтры, выделяются темным цветом и размещаются в начале списка, если не были добавлены в область строк, колонок или данных таблицы.
Если вы строите или перестраиваете отчет, содержащий много данных, то рекомендуется снимать галочку с поля Автообновление , так это может сильно увеличить время формирования отчета. Если галочка в данном поле стоит, то в реальном времени отслеживаются все изменения данных, представленных в отчете, и незамедлительно отображаются в нем.
Информацию по продажам и проводкам, зарегистрированным в iiko, вы также можете получить через Интернет с помощью
