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.

4. Классификация OLAP-продуктов.

5. Принципы работы OLAP-клиентов.

7. Сферы применения OLAP-технологий.

8. Пример использования OLAP-технологий для анализа в сфере продаж.

1. Место OLAP в информационной структуре предприятия.

Термин "OLAP" неразрывно связан с термином "хранилище данных" (Data Warehouse ).

Данные в хранилище попадают из оперативных систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Задача хранилища - предоставить "сырье" для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре.

Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.

Под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа.

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены одного - гибкости. Их нельзя "покрутить", "развернуть" или "свернуть", чтобы получить желаемое представление данных. Вот бы ему такой инструмент, который позволил бы разворачивать и сворачивать данные просто и удобно! В качестве такого инструмента и выступает OLAP.

Хотя OLAP и не представляет собой необходимый атрибут хранилища данных, он все чаще и чаще применяется для анализа накопленных в этом хранилище сведений.

Место OLAP в информационной структуре предприятия (рис. 1).

Рисунок 1 . Место OLAP в информационной структуре предприятия

Оперативные данные собираются из различных источников, очищаются, интегрируются и складываются в реляционное хранилище. При этом они уже доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные (полностью или частично) подготавливаются для OLAP-анализа. Они могут быть загружены в специальную БД OLAP или оставлены в реляционном хранилище. Важнейшим его элементом являются метаданные, т. е. информация о структуре, размещении и трансформации данных. Благодаря им обеспечивается эффективное взаимодействие различных компонентов хранилища.

Подытоживая, можно определить OLAP как совокупность средств многомерного анализа данных, накопленных в хранилище.

2. Оперативная аналитическая обработка данных.

В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. В 1993 году E. F. Codd рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь, указав на невозможность "объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом", и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик.

По Кодду, многомерное концептуальное представление данных (multi-dimensional conceptual view ) представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных.

Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению.

Так, измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения "предприятие - подразделение - отдел - служащий". Измерение Время может даже включать два направления консолидации - "год - квартал - месяц - день" и "неделя - день", поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений.

Операция спуска (drilling down ) соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим ; напротив, операция подъема (rolling up ) означает движение от низших уровней к высшим (рис. 2).


Рисунок 2. Измерения и направления консолидации данных

3. Требования к средствам оперативной аналитической обработки.

Многомерный подход возник практически одновременно и параллельно с реляционным . Однако, только начиная с середины девяностых годов, а точнее с
1993 г., интерес к МСУБД начал приобретать всеобщий характер. Именно в этом году появилась новая программная статья одного из основоположников реляционного подхода Э. Кодда , в которой он сформулировал 12 основных требований к средствам реализации OLAP (табл. 1).

Таблица 1.

Многомерное представление данных

Средства должны поддерживать многомерный на концептуальном уровне взгляд на данные.

Прозрачность

Пользователь не должен знать о том, какие конкретные средства используются для хранения и обработки данных, как данные организованы и откуда они берутся.

Доступность

Средства должны сами выбирать и связываться с наилучшим для формирования ответа на данный запрос источником данных. Средства должны обеспечивать автоматическое отображение их собственной логической схемы в различные гетерогенные источники данных.

Согласованная производительность

Производительность практически не должна зависеть от количества Измерений в запросе.

Поддержка архитектуры клиент-сервер

Средства должны работать в архитектуре клиент-сервер.

Равноправность всех измерений

Ни одно из измерений не должно быть базовым, все они должны быть равноправными (симметричными).

Динамическая обработка разреженных матриц

Неопределенные значения должны храниться и обрабатываться наиболее эффективным способом.

Поддержка многопользовательского режима работы с данными

Средства должны обеспечивать возможность работать более чем одному пользователю.

Поддержка операций на основе различных измерений

Все многомерные операции (например Агрегация) должны единообразно и согласованно применяться к любому числу любых измерений.

Простота манипулирования данными

Средства должны иметь максимально удобный, естественный и комфортный пользовательский интерфейс.

Развитые средства представления данных

Средства должны поддерживать различные способы визуализации (представления) данных.

Неограниченное число измерений и уровней агрегации данных

Не должно быть ограничений на число поддерживаемых Измерений.

Правила оценки программных продуктов класса OLAP

Набор этих требований, послуживших фактическим определением OLAP, следует рассматривать как рекомендательный, а конкретные продукты оценивать по степени приближения к идеально полному соответствию всем требованиям.

Позже определение Кодда было переработано в так называемый тест FASMI, требующий, чтобы OLAP-приложение предоставляло возможности быстрого анализа разделяемой многомерной информации.

Помнить 12 правил Кодда слишком обременительно для большинства людей. Оказались, что можно резюмировать OLAP-определение только пятью ключевыми словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации - или, кратко - FASMI (в переводе с английского: F ast A nalysis of S hared M ultidimensional I nformation ).

Это определение впервые было сформулировано в начале 1995 года и с тех пор не нуждалось в пересмотре.

FAST (Быстрый ) - означает, что система должна обеспечивать выдачу большинства ответов пользователям в пределах приблизительно пяти секунд. При этом самые простые запросы обрабатываются в течение одной секунды и очень немногие - более 20-ти секунд. Исследования показали, что конечные пользователи воспринимают процесс неудачным, если результаты не получены по истечении 30 секунд.

На первый взгляд может казаться удивительным, что при получении отчета за минуту, на который не так давно требовались дни, пользователь очень быстро начинает скучать во время ожиданий, и проект оказывается намного менее успешным, чем в случае мгновенного ответа, даже ценой менее детального анализа.

ANALYSIS (Анализ) означает, что система может справляться с любым логическим и статистическим анализом, характерным для данного приложения, и обеспечивает его сохранение в виде, доступном для конечного пользователя.

Не так важно, выполнен ли этот анализ в собственных инструментальных средствах поставщика или в связанном внешнем программном продукте типа электронной таблицы, просто все требуемые функциональные возможности анализа должны обеспечиваться интуитивным способом для конечных пользователей. Средства анализа могли бы включать определенные процедуры, типа анализа временных рядов, распределения затрат, валютных переводов, поиска целей, изменения многомерных структур, непроцедурного моделирования, выявления исключительных ситуаций, извлечения данных и другие операции зависимые от приложения. Такие возможности широко отличаются среди продуктов, в зависимости от целевой ориентации.

SHARED (Разделяемой) означает, что система осуществляет все требования защиты конфиденциальности (возможно до уровня ячейки) и, если множественный доступ для записи необходим, обеспечивает блокировку модификаций на соответствующем уровне. Не во всех приложениях есть необходимость обратной записи данных. Однако количество таких приложений растет, и система должна быть способна обработать множественные модификации своевременным, безопасным способом.

MULTIDIMENSIONAL (Многомерной ) - это ключевое требование. Если бы нужно было определить OLAP одним словом, то выбрали бы его. Система должна обеспечить многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий, поскольку это определенно наиболее логичный способ анализировать бизнес и организации. Не установлено минимальное число измерений, которые должны быть обработаны, поскольку оно также зависит от приложения, и большинство продуктов OLAP имеет достаточное количество измерений для тех рынков, на которые они нацелены.

INFORMATION (Информации) - это все. Необходимая информация должна быть получена там, где она необходима. Однако многое зависит от приложения. Мощность различных продуктов измеряется в терминах того, сколько входных данных они могут обрабатывать, но не сколько гигабайт они могут хранить. Мощность продуктов весьма различна - самые большие OLAP продукты могут оперировать, по крайней мере, в тысячу раз большим количеством данных по сравнению с самыми маленькими. По этому поводу следует учитывать много факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативная память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т.п.

Тест FASMI - разумное и понятное определение целей, на достижение которых ориентированы OLAP.

4. Классификация OLAP -продуктов.

Итак, суть OLAP заключается в том, что исходная для анализа информация представляется в виде многомерного куба, и обеспечивается возможность произвольно манипулировать ею и получать нужные информационные разрезы - отчеты. При этом конечный пользователь видит куб как многомерную динамическую таблицу, которая автоматически суммирует данные (факты) в различных разрезах (измерениях), и позволяет интерактивно управлять вычислениями и формой отчета. Выполнение этих операций обеспечивается OLAP -машиной (или машиной OLAP -вычислений).

На сегодняшний день в мире разработано множество продуктов, реализующих OLAP -технологии. Чтобы легче было ориентироваться среди них, используют классификации OLAP -продуктов: по способу хранения данных для анализа и по месту нахождения OLAP -машины. Рассмотрим подробнее каждую категорию OLAP -продуктов.

Классификация по способу хранения данных

Многомерные кубы строятся на основе исходных и агрегатных данных. И исходные и агрегатные данные для кубов могут храниться как в реляционных, так и многомерных базах данных. Поэтому в настоящее время применяются три способа хранения данных: MOLAP (Multidimensional OLAP ), ROLAP (Relational OLAP ) и HOLAP (Hybrid OLAP ). Соответственно, OLAP -продукты по способу хранения данных делятся на три аналогичные категории:

1. В случае MOLAP , исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе.

2. В ROLAP -продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД или в плоских локальных таблицах на файл-сервере. Агрегатные данные могут помещаться в служебные таблицы в той же БД. Преобразование данных из реляционной БД в многомерные кубы происходит по запросу OLAP -средства.

3. В случае использования HOLAP архитектуры исходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной. Построение OLAP -куба выполняется по запросу OLAP -средства на основе реляционных и многомерных данных.

Классификация по месту размещения OLAP -машины.

По этому признаку OLAP -продукты делятся на OLAP -серверы и OLAP -клиенты:

· В серверных OLAP -средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются отдельным процессом - сервером. Клиентское приложение получает только результаты запросов к многомерным кубам, которые хранятся на сервере. Некоторые OLAP -серверы поддерживают хранение данных только в реляционных базах, некоторые - только в многомерных. Многие современные OLAP -серверы поддерживают все три способа хранения данных: MOLAP , ROLAP и HOLAP .

MOLAP.

MOLAP - это Multidimensional On-Line Analytical Processing, то есть Многомерный OLAP. Это означает, что сервер для хранения данных использует многомерную базу данных (МБД). Смысл использования МБД очевиден. Она может эффективно хранить многомерные по своей природе данные, обеспечивая средства быстрого обслуживания запросов к базе данных. Данные передаются от источника данных в многомерную базу данных, а затем база данных подвергается агрегации. Предварительный расчет - это то, что ускоряет OLAP-запросы, поскольку расчет сводных данных уже произведен. Время запроса становится функцией исключительно времени, необходимого для доступа к отдельному фрагменту данных и выполнения расчета. Этот метод поддерживает концепцию, согласно которой работа производится единожды, а результаты затем используются снова и снова. Многомерные базы данных являются относительно новой технологией. Использование МБД имеет те же недостатки, что и большинство новых технологий. А именно - они не так устойчивы, как реляционные базы данных (РБД), и в той же мере не оптимизированы. Другое слабое место МБД заключается в невозможности использовать большинство многомерных баз в процессе агрегации данных, поэтому требуется время для того, чтобы новая информация стала доступна для анализа.

ROLAP.

ROLAP - это Relational On-Line Analytical Processing, то есть Реляционный OLAP. Термин ROLAP обозначает, что OLAP-сервер базируется на реляционной базе данных. Исходные данные вводятся в реляционную базу данных, обычно по схеме "звезда" или схеме "снежинка", что способствует сокращению времени извлечения. Сервер обеспечивает многомерную модель данных с помощью оптимизированных SQL-запросов.

Существует ряд причин для выбора именно реляционной, а не многомерной базы данных. РБД - это хорошо отработанная технология, имеющая множество возможностей для оптимизации. Использование в реальных условиях дало в результате более проработанный продукт. К тому же, РБД поддерживают более крупные объемы данных, чем МБД. Они как раз и спроектированы для таких объемов. Основным аргументом против РБД является сложность запросов, необходимых для получения информации из большой базы данных с помощью SQL. Неопытный SQL-программист мог бы с легкостью обременить ценные системные ресурсы попытками выполнить какой-нибудь подобный запрос, который в МБД выполняется гораздо проще.

Агрегированные/Предварительно агрегированные данные.

Быстрая реализация запросов является императивом для OLAP. Это один из базовых принципов OLAP - способность интуитивно манипулировать данными требует быстрого извлечения информации. В целом, чем больше вычислений необходимо произвести, чтобы получить фрагмент информации, тем медленнее происходит отклик. Поэтому, чтобы сохранить маленькое время реализации запросов, фрагменты информации, обращение к которым обычно происходит наиболее часто, но которые при этом требуют вычисления, подвергаются предварительной агрегации. То есть они подсчитываются и затем хранятся в базе данных в качестве новых данных. В качестве примера типа данных, который допустимо рассчитать заранее, можно привести сводные данные - например, показатели продаж по месяцам, кварталам или годам, для которых действительно введенными данными являются ежедневные показатели.

Различные поставщики придерживаются различных методов отбора параметров, требующих предварительной агрегации и числа предварительно вычисляемых величин. Подход к агрегации влияет одновременно и на базу данных и на время реализации запросов. Если вычисляется больше величин, вероятность того, что пользователь запросит уже вычисленную величину, возрастает, и поэтому время отклика сократиться, так как не придется запрашивать изначальную величину для вычисления. Однако, если вычислить все возможные величины - это не лучшее решение - в таком случае существенно возрастает размер базы данных, что сделает ее неуправляемой, да и время агрегации будет слишком большим. К тому же, когда в базу данных добавляются числовые значения, или если они изменяются, информация эта должна отражаться на предварительно вычисленных величинах, зависящих от новых данных. Таким образом, и обновление базы может также занять много времени в случае большого числа предварительно вычисляемых величин. Поскольку обычно во время агрегации база данных работает автономно, желательно, чтобы время агрегации было не слишком длительным.

· OLAP -клиент устроен по-другому. Построение многомерного куба и OLAP -вычисления выполняются в памяти клиентского компьютера. OLAP -клиенты также делятся на ROLAP и MOLAP . А некоторые могут поддерживать оба варианта доступа к данным.

У каждого из этих подходов, есть свои "плюсы" и "минусы". Вопреки распространенному мнению о преимуществах серверных средств перед клиентскими, в целом ряде случаев применение OLAP -клиента для пользователей может оказаться эффективнее и выгоднее использования OLAP -сервера.

Разработка аналитических приложений с помощью клиентских OLAP-средств – процесс быстрый и не требующий специальной подготовки исполнителя. Пользователь, знающий физическую реализацию базы данных, может разработать аналитическое приложение самостоятельно, без привлечения ИТ-специалиста .

При использовании OLAP-сервера необходимо изучить 2 разные системы, иногда от различных поставщиков, – для создания кубов на сервере, и для разработки клиентского приложения.

OLAP-клиент предоставляет единый визуальный интерфейс для описания кубов и настройки к ним пользовательских интерфейсов.

Итак, в каких случаях применение OLAP-клиента для пользователей может оказаться эффективнее и выгоднее использования OLAP-сервера?

· Экономическая целесообразность применения OLAP -сервера возникает, когда объемы данных очень велики и непосильны для OLAP -клиента, иначе более оправдано применение последнего. В этом случае OLAP -клиент сочетает в себе высокие характеристики производительности и низкую стоимость.

· Мощные ПК аналитиков – еще один довод в пользу OLAP -клиентов. При применении OLAP -сервера эти мощности не используются.

Среди преимуществ OLAP-клиентов можно также назвать следующее:

· Затраты на внедрение и сопровождение OLAP -клиента существенно ниже, чем затраты на OLAP -сервер.

· При использовании OLAP -клиента со встроенной машиной передача данных по сети производится один раз. При выполнении OLAP -операций новых потоков данных не порождается.

5. Принципы работы OLAP -клиентов.

Рассмотрим процесс создания OLAP-приложения с помощью клиентского инструментального средства (рис. 1).

Рисунок 1. Создание OLAP-приложения с помощью клиентского ROLAP-средства

Принцип работы ROLAP-клиентов – предварительное описание семантического слоя, за которым скрывается физическая структура исходных данных. При этом источниками данных могут быть: локальные таблицы, РСУБД. Список поддерживаемых источников данных определяется конкретным программным продуктом. После этого пользователь может самостоятельно манипулировать понятными ему объектами в терминах предметной области для создания кубов и аналитических интерфейсов.

Принцип работы клиента OLAP-сервера иной. В OLAP-сервере при создании кубов пользователь манипулирует физическими описаниями БД. При этом в самом кубе создаются пользовательские описания. Клиент OLAP-сервера настраивается только на куб.

При создании семантического слоя источники данных – таблицы Sales и Deal – описываются понятными конечному пользователю терминами и превращаются в «Продукты» и «Сделки». Поле «ID» из таблицы «Продукты» переименовывается в «Код», а «Name » - в «Товар» и т.д.

Затем создается бизнес-объект «Продажи». Бизнес-объект – это плоская таблица, на основе которой формируется многомерный куб. При создании бизнес-объекта таблицы «Продукты» и «Сделки» объединяются по полю «Код» товара. Поскольку для отображения в отчете не потребуются все поля таблиц – бизнес-объект использует только поля «Товар», «Дата» и «Сумма».

В нашем примере на базе бизнес-объекта «Продажи» создан отчет по продажам товаров по месяцам.

При работе с интерактивным отчетом пользователь может задавать условия фильтрации и группировки такими же простыми движениями «мышью». В этот момент ROLAP-клиент обращается к данным в кэше . Клиент же OLAP-сервера генерирует новый запрос к многомерной базе данных. Например, применив в отчете о продажах фильтр по товарам, можно получить отчет о продажах интересующих нас товаров.

Все настройки OLAP-приложения могут храниться в выделенном репозитории метаданных, в приложении или в системном репозитории многомерной базы данных. Реализация зависит от конкретного программного продукта.

Все, что включается в состав этих приложений, представляет собой стандартный взгляд на интерфейс, заранее определенные функции и структуру, а также быстрые решения для более или менее стандартных ситуаций. Например, популярны финансовые пакеты. Заранее созданные финансовые приложения позволят специалистам использовать привычные финансовые инструменты без необходимости проектировать структуру базы данных или общепринятые формы и отчеты.

Интернет является новой формой клиента. Кроме того, он несет на себе печать новых технологий; множество интернет-решений существенно отличаются по своим возможностям в целом и в качестве OLAP-решения - в частности. Существует масса преимуществ в формировании OLAP-отчетов через Интернет. Наиболее существенным представляется отсутствие необходимости в специализированном программном обеспечении для доступа к информации. Это экономит предприятию кучу времени и денег.

6. Выбор архитектуры OLAP-приложения.

При реализации информационно-аналитической системы важно не ошибиться в выборе архитектуры OLAP-приложения. Дословный перевод термина On-Line Analytical Process - «оперативная аналитическая обработка» - часто воспринимается буквально в том смысле, что поступающие в систему данные оперативно анализируются. Это заблуждение - оперативность анализа никак не связана с реальным временем обновления данных в системе. Эта характеристика относится к времени реакции OLAP-системы на запросы пользователя. При этом зачастую анализируемые данные представляют собой снимок информации «на вчерашний день», если, например, данные в хранилищах обновляются раз в сутки.

В этом контексте более точен перевод OLAP как «интерактивная аналитическая обработка». Именно возможность анализа данных в интерактивном режиме отличает OLAP-системы от систем подготовки регламентированных отчетов.

Другой особенностью интерактивной обработки в формулировке родоначальника OLAP Э. Кодда является возможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, т. е. самым понятным для корпоративных аналитиков способом». У самого Кодда термин OLAP обозначает исключительно конкретный способ представления данных на концептуальном уровне - многомерный. На физическом уровне данные могут храниться в реляционных базах данных, однако на деле OLAP-инструменты, как правило, работают с многомерными базами данных, в которых данные упорядочены в виде гиперкуба (рис. 1).

Рисунок 1. OLAP – куб (гиперкуб, метакуб )

При этом актуальность этих данных определяется моментом наполнения гиперкуба новыми данными.

Очевидно, что время формирования многомерной базы данных существенно зависит от объема загружаемых в нее данных, поэтому разумно ограничить этот объем. Но как при этом не сузить возможности анализа и не лишить пользователя доступа ко всей интересующей информации? Существует два альтернативных пути: Analyze then query («Сначала проанализируй - затем запроси дополнительную информацию») и Query then analyze («Сначала запроси данные - затем анализируй»).

Последователи первого пути предлагают загружать в многомерную базу данных обобщенную информацию, например, месячные, квартальные, годовые итоги по подразделениям. А при необходимости детализации данных пользователю предлагается сформировать отчет по реляционной базе, содержащей требуемую выборку, например, по дням для данного подразделения или по месяцам и сотрудникам выбранного подразделения.

Сторонники второго пути, напротив, предлагают пользователю, прежде всего, определиться с данными, которые он собирается анализировать и именно их загружать в микрокуб - небольшую многомерную базу данных. Оба подхода отличаются на концептуальном уровне и имеют свои достоинства и недостатки.

К достоинствам второго подхода следует отнести «свежесть» информации, которую пользователь получает в виде многомерного отчета - «микрокуба ». Микрокуб формируется на основе только что запрошенной информации из актуальной реляционной базы данных. Работа с микрокубом осуществляется в интерактивном режиме - получение срезов информации и ее детализация в рамках микрокуба осуществляется моментально. Другим положительным моментом является то, что проектирование структуры и наполнение микрокуба осуществляется пользователем «на лету», без участия администратора баз данных. Однако подход страдает и серьезными недостатками. Пользователь, не видит общей картины и должен заранее определяться с направлением своего исследования. В противном случае запрошенный микрокуб может оказаться слишком мал и не содержать всех интересующих данных, а пользователю придется запрашивать новый микрокуб , затем новый, затем еще и еще. Подход Query then analyze реализует инструментальное средство BusinessObjects одноименной компании и инструментальные средства платформы Контур компании Intersoft Lab .

При подходе Analyze then query объем данных, загружаемых в многомерную базу данных, может быть достаточно велик, наполнение должно выполняться по регламенту и может занимать достаточно много времени. Однако все эти недостатки окупаются впоследствии, когда пользователь имеет доступ практически ко всем необходимым данным в любой комбинации. Обращение к исходным данным в реляционной базе данных осуществляется лишь в крайнем случае, когда необходима детальная информация, например, по конкретной накладной.

На работе единой многомерной базы данных практически не сказывается количество обращающихся к ней пользователей. Они лишь читают имеющиеся там данные в отличие от подхода Query then analyze , при котором количество микрокубов в предельном случае может расти с той же скоростью, что и количество пользователей.

При данном подходе увеличивается нагрузка на ИТ-службы , которые кроме реляционных вынуждены обслуживать еще и многомерные базы данных. Именно эти службы несут ответственность за своевременное автоматическое обновление данных в многомерных базах данных.

Наиболее яркими представителями подхода «Analyze then query » являются инструментальные средства PowerPlay и Impromptu компании Cognos .

Выбор и подхода, и инструмента его реализующего, зависит в первую очередь от преследуемой цели: всегда приходится балансировать между экономией бюджета и повышением качества обслуживания конечных пользователей. При этом надо учитывать, что в стратегическом плане создание информационно-аналитических систем преследует цели достижения конкурентного преимущества, а не избежания расходов на автоматизацию. Например, корпоративная информационно-аналитическая система может предоставлять необходимую, своевременную и достоверную информацию о компании, публикация которой для потенциальных инвесторов обеспечит прозрачность и предсказуемость данной компании, что неизбежно станет условием ее инвестиционной привлекательности.

7. Сферы применения OLAP-технологий.

OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка (измерение) и одна колонка с цифрами (меры или факты) OLAP-инструмент, как правило, будет эффективным средством анализа и генерации отчетов.

Рассмотрим некоторые сферы применения OLAP-технологий, взятые из реальной жизни.

1. Продажи.

На основе анализа структуры продаж решаются вопросы необходимые для принятия управленческих решений: об изменении ассортимента товаров, цен, закрытии и открытии магазинов, филиалов, расторжении и подписании договоров с дилерами, проведения или прекращения рекламных кампаний и т.д.

2. Закупки.

Задача обратно противоположная анализу продаж. Многие предприятия закупают комплектующие и материалы у поставщиков. Торговые предприятия закупают товары для перепродажи. Возможных задач при анализе закупок множество, от планирования денежных средств на основе прошлого опыта, до контроля за менеджерами , выбирающими поставщиков.

3. Цены.

С анализом закупок смыкается анализ рыночных цен. Целью этого анализа является оптимизация расходов, выбор наиболее выгодных предложений.

4. Маркетинг.

Под маркетинговым анализом будем иметь ввиду только область анализа покупателей или клиентов-потребителей услуг. Задачей этого анализа является правильное позиционирование товара, выявление групп покупателей для целевой рекламы, оптимизация ассортимента. Задача OLAP в данном случае - дать пользователю инструмент быстрого, со скоростью мысли, получения ответов на вопросы, интуитивно возникающие по ходу анализа данных.

5. Склад.

Анализ структуры остатков на складе в разрезе видов товаров, складов, анализ сроков хранения товаров, анализ отгрузки по получателям и многие другие важные для предприятия виды анализа возможны при наличии в организации складского учета.

6. Движение денежных средств.

Это целая область анализа, имеющая множество школ и методик. OLAP-технология может служить инструментом реализации или усовершенствования этих методик, но никак не их заменой. Анализируются денежные обороты безналичных и наличных средств в р азрезе бизнес-операций , контрагентов, валют и времени с целью оптимизации потоков, обеспечения ликвидности, и т.д. Состав измерений сильно зависит от особенностей бизнеса, отрасли, методики.

7. Бюджет.

Одна из самых благодатных областей применения OLAP-технологий. Не даром ни одна современная система бюджетирования не считается завершенной без наличия в ее составе OLAP-инструментария для анализа бюджета. Большинство бюджетных отчетов легко строятся на основе OLAP-систем. При этом отчеты отвечают на очень широкую гамму вопросов: анализ структуры расходов и доходов, сравнение расходов по определенным статьям у разных подразделений, анализ динамики и тенденций расходов на определенные статьи, анализ себестоимости и прибыли.

8. Бухгалтерские счета.

Классический балансовый отчет, состоящий из номера счета и содержащий входящие остатки, обороты и исходящие остатки может быть отлично проанализирован в OLAP-системе. Кроме того, OLAP-система может автоматически и очень быстро вычислять консолидированные балансы многофилиальной организации, балансы за месяц, квартал и год, агрегированные балансы по иерархии счетов, аналитические балансы на основании аналитических признаков.

9. Финансовая отчетность.

Технологично построенная система отчетности есть ни что иное, как набор именованных показателей со значениями на дату, которые требуется сгруппировать и просуммировать в различных разрезах для получения конкретных отчетов. Когда это так, то отображение и печать отчетов наиболее просто и дешево реализуются в OLAP-системах. В любом случае система внутренней отчетности предприятия не так консервативна и может быть перестроена в целях экономии средств на технические работы по созданию отчетов и получения возможностей многомерного оперативного анализа.

10. Посещаемость сайта.

Лог-файл Интернет-сервера многомерен по природе, а значит подходит для OLAP-анализа. Фактами являются: количество посещений, количество хитов, время проведенное на странице и другая информация, имеющаяся в логе.

11. Объемы производства.

Это еще один пример статистического анализа. Таким образом, можно анализировать объемы выращенного картофеля, выплавленной стали, произведенного товара.

12. Потребление расходных материалов.

Представьте себе завод, состоящий из десятков цехов, в которых расходуются охлаждающие, промывочные жидкости, масла, ветошь, наждачная бумага - сотни наименований расходных материалов. Для точного планирования, оптимизации издержек требуется тщательный анализ фактического потребления расходных материалов.

13. Использование помещений.

Еще один вид статистического анализа. Примеры: анализ загруженности учебных аудиторий, сдаваемых в аренду зданий и помещений, использования залов для конференций и пр.

14. Текучесть кадров на предприятии.

Анализ текучести кадров на предприятии в разрезе филиалов, отделов, профессий, уровня образования, пола, возраста, времени.

15. Пассажирские перевозки.

Анализ количества проданных билетов и сумм в разрезе сезонов, направлений, видов вагонов (классов), типов поездов (самолетов).

Этим списком не ограничиваются сферы применения OLAP - технологий. Для примера рассмотрим технологию OLAP -анализа в сфере продаж.

8. Пример использования OLAP -технологий для анализа в сфере продаж.

Проектирование многомерного представления данных для OLAP -анализа начинается с формирования карты измерений. Например, при анализе продаж может быть целесообразно, выделить отдельные части рынка (развивающиеся, стабильные, крупные и мелкие потребители, вероятность появления новых потребителей и т.п.) и оценить объемы продаж по продуктам, территориям, покупателям, сегментам рынка, каналам сбыта и размерам заказов. Эти направления образуют координатную сетку многомерного представления продаж - структуру его измерений.

Поскольку деятельность любого предприятия протекает во времени, первый вопрос, который возникает при анализе, это вопрос о динамике развития бизнеса. Правильная организация оси времени позволит качественно ответить на этот вопрос. Обычно ось времени делится на годы, кварталы и месяцы. Возможно еще большее дробление на недели и дни. Структура временного измерения формируется с учетом периодичности поступления данных; может обуславливаться также периодичностью востребования информации.

Измерение «группы товаров» разрабатывается так, чтобы в максимальной степени отразить структуру продаваемой продукции. При этом важно соблюсти определенный баланс, чтобы, с одной стороны, избежать излишней детализации (количество групп должно быть обозримым), а с другой - не упустить существенный сегмент рынка.

Измерение «Клиенты» отражает структуру продаж по территориально-географическому признаку. В каждом измерении могут существовать свои ие рархии, например, в данном измерении это может быть структура: Страны – Регионы – Города – Клиенты.

Для анализа эффективности деятельности подразделений следует создать свое измерение. Например, можно выделить два уровня иерархии: департаменты и входящие в них отделы, что и должно найти отражение в измерении «Подразделения».

По сути, измерения «Время», «Товары», «Заказчики» достаточно полно определяют пространство предметной области.

Дополнительно, полезно разбить это пространство на условные области, взяв за основу вычисляемые характеристики, например, диапазоны объема сделок в стоимостном выражении. Тогда весь бизнес можно разделить на ряд стоимостных диапазонов, в котором он осуществляется. В данном примере можно ограничиться следующими показателями: суммами продаж товаров, количеством проданных товаров, величиной дохода, количеством сделок, количеством клиентов, объемом закупок у производителей.

OLAP – куб для анализа будет иметь вид (рис. 2):


Рисунок 2. OLAP – куб для анализа объема продаж

Вот именно такой трехмерный массив в терминах OLAP и называется кубом. На самом деле, с точки зрения строгой математики кубом такой массив будет далеко не всегда: у настоящего куба количество элементов во всех измерениях должно быть одинаковым, а у кубов OLAP такого ограничения нет. Куб OLAP совсем не обязательно должен быть трехмерным. Он может быть и двух- , и многомерным - в зависимости от решаемой задачи. Серьезные OLAP-продукты рассчитаны на количество измерений порядка 20. Более простые настольные приложения поддерживают где-то 6 измерений.

Должны быть заполнены далеко не все элементы куба: если нет информации о продажах Товара 2 Клиенту 3 в третьем квартале, значение в соответствующей ячейке просто не будет определено.

Однако куб сам по себе для анализа не пригоден. Если еще можно адекватно представить или изобразить трехмерный куб, то с шести- или девятнадцатимерным дело обстоит значительно хуже. Поэтому перед употреблением из многомерного куба извлекают обычные двумерные таблицы. Эта операция называется "разрезанием" куба. Аналитик как бы берет и "разрезает" измерения куба по интересующим его меткам. Этим способом аналитик получает двумерный срез куба (отчет) и с ним работает. Структура отчета представлена на рисунке 3.

Рисунок 3. Структура аналитического отчета

Разрежем наш OLAP – куб и получим отчет о продажах за третий квартал, он будет иметь следующий вид (рис.4).

Рисунок 4. Отчет о продажах за третий квартал

Можно разрезать куб вдоль другой оси и получить отчет о продажах группы товаров 2 в течение года (рис. 5).

Рисунок 5. Поквартальный отчет о продажах товара 2

Аналогично можно проанализировать отношения с клиентом 4, разрезав куб по метке Клиенты (рис. 6)

Рисунок 6. Отчет о поставках товаров клиенту 4

Можно детализировать отчет по месяцам или говорить о поставках товаров в определенный филиал клиента.

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:

  1. Перетащите параметры в область данных.
  2. Нажмите кнопку Сохранить как .
  3. Введите название и выберите тип отчета:
  • «Для всех пользователей» – отчет доступен всем пользователям.
  • «Только для меня» – отчет доступен только создателю.
  1. 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

Виды OLAP систем

В зависимости от метода хранения и обработки данных, все OLAP системы могут быть разделены на три основных вида.

К этим видам OLAP систем относятся:

1. ROLAP (Relational OLAP – реляционные OLAP системы) – этот вид OLAP системы работает с реляционными базами данных. Обращение к данным осуществляется напрямую в реляционную базу данных. Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Пользователи имеют возможность осуществлять многомерный анализ как в традиционных OLAP системах. Это достигается за счет применения инструментов SQL и специальных запросов.

Одним из преимуществ ROLAP является возможность более эффективно осуществлять обработку большого объема данных. Другим преимуществом ROLAP является возможность эффективной обработки как числовых, так и текстовых данных.

К недостаткам ROLAP относится низкая производительность (по сравнению с традиционными OLAP системами), т.к. обработку данных осуществляет сервер OLAP. Другим недостатком является ограничение функциональности из-за применения SQL.

2. MOLAP (Multidimensional OLAP – многомерные OLAP системы). Этот вид OLAP систем относится к традиционным системам. Отличие традиционной OLAP системы, от других систем, заключается в предварительной подготовке и оптимизации данных. Эти системы, как правило, используют выделенный сервер, на котором осуществляется предварительная обработка данных. Данные формируются в многомерные массивы – OLAP кубы.

MOLAP системы являются самыми эффективными при обработке данных, т.к. они позволяют легко реорганизовать и структурировать данные под различные запросы пользователей. Аналитические инструменты MOLAP позволяют выполнять сложные расчеты. Другим преимуществом MOLAP является возможность быстрого формирования запросов и получения результатов. Это обеспечивается за счет предварительного формирования OLAP кубов.

К недостаткам MOLAP системы относится ограничение объемов обрабатываемых данных и избыточность данных, т.к. для формирования многомерных кубов, по различным аспектам, данные приходится дублировать.


3. HOLAP (Hybrid OLAP – гибридные OLAP системы). Гибридные OLAP системы представляют собой объединение систем ROLAP и MOLAP . В гибридных системах постарались объединить преимущества двух систем: использование многомерных баз данных и управление реляционными базами данных. HOLAP системы позволяют хранить большое количество данных в реляционных таблицах, а обрабатываемые данные размещаются в предварительно построенных многомерных OLAP кубах. Преимущества этого вида систем заключаются в масштабируемости данных, быстрой обработке данных и гибком доступе к источникам данных.


Существуют и другие виды OLAP систем, но они в большей степени являются маркетинговым ходом производителей, чем самостоятельным видом OLAP системы.

К таким видам относятся:

  • WOLAP (Web OLAP). Вид OLAP системы с поддержкой web интерфейса. В этих системах OLAP есть возможность обращаться к базам данных через web интерфейс.
  • DOLAP (Desktop OLAP). Этот вид OLAP системы дает возможность пользователям загрузить на локальное рабочее место базу данных и работать с ней локально.
  • MobileOLAP. Это функция OLAP систем, которая позволяет работать с базой данных удаленно, с использованием мобильных устройств.
  • SOLAP (Spatial OLAP). Этот вид OLAP систем предназначен для обработки пространственных данных. Он появился как результат интеграции географических информационных систем и OLAP системы. Эти системы позволяют обрабатывать данные не только в буквенно-цифровом формате, но и в виде визуальных объектов и векторов.