siad curs 5 olap

7/28/2019 Siad Curs 5 Olap

1/28

3. SIAD BAZAT PE DATE

SIAD bazat pe date:

OLTP vs. OLAP Motoda de proiectare multidimensionala

Aplicatii back-end

Aplicatii front-end


2/28

Business Inteligence

Termenul de Business Inteligence acoper un ansamblu de

aplicaii i de tehnologii care asigur colectarea,

conservarea, analiza i interpretarea datelor complexe,

interpretare care ajut decidenii n luarea deciziilor, datele

fiind analizate dup mai multe dimensiuni

Termenul deBusiness Inteligencereprezint acele sistemecare ajut ntreprinderile s neleag care este situaia

actual punnd n eviden cauzele, i s previzionezeefectele viitoare ale deciziilor actuale.


3/28

Arhitectura SIAD bazat pe date

.EXTRACIA

INTEGRAR

E

CONSTRUCI

A

SG

EXPLOATAREA

non

expertR

EORGA

NIZAR

E

INTEROGAR

E

MD2

MD3

MD1

Depozitul dedate

S1

S2

S3

experi

- interogri- analize OLAP- data mining


4/28

Arhitectura SIAD bazat pe date

Sursele de date sunt numeroase, variate i autonome. Ele pot fi interne (bazele de producie) sau externe (internet, bazele de parteneri etc.)ntreprinderii.

Sistemele decizionale comportdou tipuri de spaii de stocare care sunt

depozitele de date i magaziile de date.Un depozit de date regrupeaz ntr-un format omogen date utile pentruasistarea deciziei provenind din surse interne (baze deproducie) si/sauexterne (baze de parteneri, internet etc.).

O magazie de date este o extragere de informaie dintr-un depozit de dateconstituit anterior, iorganizat de o manieradecvat astfel nct s

permit o analizrapid avnd ca scop asistarea lurii de decizii.Instrumentele de analiz permit s se manipuleze datele urmrind axelede analiz. Informaia este vizualizat prin intermediul interfeeiinteractive i funcionalededicatdecidenilorcare de obicei nu suntinformaticieni (directori, efi de servicii etc.)


5/28

Depozitul de date

Bill Inmon n cartea sa de referin Using the DataWarehouse [1994] definete depozitul de date ca ocolecie de date integrate, orientate subiect, nonvolatile,istorice, organizate ca suport pentru procesul de asistare adeciziei


6/28

OLTP (On-line Transactional

Processing)OLTP (On-line Transactional Processing) : Mediu de tratare a informaiei n care rspunsul trebuie dat

de o manierconsistenti ntr-un timp acceptabil. n acest

cadru modelul de date trebuie s asigure o minimizare aredundanelor n scopul prezervrii fiabilitii i coereneisistemului. Conceptul de integritate este o noiune cheientr-un astfel de mediu, ea reprezentnd un ansamblu deconstrngeri aplicate actualizrii bazei de date, permindastfel o cretere a coerenei acesteia.

Originea scopului de minimizare a informaiei decurge nprincipal din faptul c sistemele tranzacionaleefectueazactualizarea on-line eventual de-a lungul unui ansamblude aplicaii carepartajeazacelai model de date.


7/28

OLTP (On-line Transactional

Processing) ntr-un sistem tranzacional, concepia este orientat spre

proces, iar modelul de date trebuie s susin aceastorientare.

Interogrile sunt ntotdeauna previzibile. Din punctul de vedere al utilizatorului modelul de date este ntotalitate transparent; el fiind accesat n mod indirect prinintermediul aplicaiilor de obicei de tip pachet (aplicaiiinformatice predefinite) puse la dispoziia lor.

n acest context, datele sunt n general accesate prin chei, maiales prin chei primare.


8/28

OLAP (On-line Analytical Processing)

OLAP (On-line Analytical Processing) : Caracterizeaz arhitectura necesar implementrii unui

sistem informatic decizional. Se opune OLTP. Termenul OLAP desemneaz instrumentele de analiz care

se sprijin pe baze de date multidimensionale. Informaiile sunt puse la dispoziia utilizatorului dar

actualizarea lor nu se mai face on-line. Singureleactualizri efectuate n depozitul de date vor veni dinsistemele operationale prin intermediul procesului dencrcare.


9/28


Odat efectuat procesul de achiziie de date, problemaintegritii datelor din depozitul de date nu va mai putea fi

pus n discuie. Astfel devine evident introducerearedundanelor, ns acestea trebuie coordonate, bine

gestionate n procesul de alimentare.

O altcaracteristic a sistemelor decizionale este aceea cutilizatorul caut n mod frecvent s pun n relaieelemente care apriori nu au fost corelate.


10/28


Spre deosebire de sistemele tranzacionale, sistemele decizionalepachet (predefinite) sunt foarte rare, aceasta datorit faptului cun depozit de date are ca scop srspundcerinelorutilizatorilorn termeni de informaiii nu n termeni de tranzacii.

O altcaracteristic a unui sistem decizional este c de cele maimulte ori acesta trebuie spermit implementarea unui model dedate integrat avnd ca obiectiv transversabilitatea la nivel dentreprindere. Acest model se constituie de cele mai multe ori

ntr-o manier incremental, pe msura realizrii succesive deproiecte decizionale la nivelul ntreprinderii. n acest cadru,modelul de date va evolua de o manierconstantiregulat.


11/28

Modelarea Depozitelor de date

Studiile au identificat cinci axe care s permit calificarea

unui model de date decizional, iar acestea sunt [Le datawarehouse J.-M. Franco 1997] :

Primul obiectiveste asigurarea lizibilitii din punct devedere al utilizatorului final;

Al doilea i al treilea obiectivse refer la performane:

performane legate de ncrcarea depozitului de date;

performane legate de execuia interogrilor;


12/28


. Al patrulea obiectivse refer la administrareadepozituluiuna din dificultile ntlnite de multentreprinderi nu este aceea de a construi depozitul de dateci aceea de a-i asigura funcionarea;

Un ultim obiectiv este evolutivitatea ce permite cadezvoltarea unui depozit de date s se fac de o manier

incremental.


13/28


Modelele de date normalizate se caracterizeaz printr-o semanticslab din punct de vedere decizional. De obicei informaiileinteresante pentru utilizatori nu se regsesc n mod direct, eletrebuind s fie extrapolate, prin recalcularea dinamic la fiecareinterogare. Performanele obinute vor fi mediocre i chiarinacceptabile.


14/28


15/28

Modelarea dimensional a depozitului

de date Definiie :

Modelarea multidimensional const n a

considera un subiect de analiz ca un punct

ntr-un spaiu cu mai multe dimensiuni.

Datele sunt organizate n maniera de a pune

n eviden subiectul analizat i diferitele

perspective de analiz.


16/28

Modelarea conceptual a depozitului

de date

Conceptual, aceast modelare multidimensional

d natere conceptelor de fapti dimensiune[Kimball 1996]


17/28

Conceptul de fapt

Subiectul de analiz este reprezentat prin conceptul de fapt.Definiie : Faptelemodeleaz subiectul de analiz. O fapt reprezint msura

activitii determinat la intersecia tuturor informaiilor referitoare laactivitate.

Reprezentarea grafic la nivel conceptual a unei tabele de fapte se faceastfel:

Fig. Reprezentarea grafic a tabelei de fapte

Vnzri

CantitateValoare

Tabela defapte

Msuri ale activitii


18/28

Conceptul de dimensiune

Subiectul de analiz, adic fapta este analizat deseori urmrind

diferite perspective. Aceste perspective corespund uneicategorii utilizate pentru a caracteriza msurile activitiianalizate [Marcel 1998]. Aceste perspective le denumim ncontinuare dimensiuni.


19/28

Conceptul de dimensiuneDefiniie : Dimensiuneamodeleaz o perspectiv de analiz. O

dimensiune se compune din parametrii corespunzndinformaiilor care fac s varieze msurile activitii.

Reprezentarea grafic la nivel conceptual a unei dimensiunise face astfel:

Timp

IDTimp

ZiLun

TrimestruSemestru

An

Este mai fin


20/28

Ierarhia

Definiie :Ierarhiaorganizeaz parametrii unei dimensiuni dup o

relaie de tip este mai fin n conformitate cu nivelul lorde detaliu.

O dimensiune normal sa nu conina nicio ierarhie sau poatecontine una sau mai multe ierarhii naturale.


21/28

Modelul Star

Plecnd de la procesul analizat i perspectivele deanaliz a acestuia, este posibil s se stabileasc ostructur simpl care s corespund necesitilormodelrii multidimensionale.

Aceast structur este constituit din fapta(subiectul de analiza) care este aezat central idimensiuni.

Acest model reprezint din punct de vedere vizualo stea, vorbim astfel de modelul stea (star schema[Kimball 1996]).


22/28

Modelul Star

. TimpIDTimp

Zi

LunTrimestruSemestru

An

Vnzri

Cantitate

Valoare

Magazin

IDMagazin

Denumiremagazin

LocalitateJude

Regiuneara

Produs

IDProdus

Denumire prod.

Marc prod.Subcategorie

prodCategorie prod

Raion


23/28

Modelul Snow-flake

n modelarea entitate-asociere o relaie de tipul 1-nntre atributele aceleiai tabele oblig automat la

crearea unei noi tabele. n cadrul dimensiunilorexistena ierarhiilor, din punct de vedere alabordrii clasice oblig la crearea de noi tabele.

Normalizarea dimensiunilor va crea subdimensiuni

dnd natere la un nou tip de model de datedenumit fulg de nea (snow-flake).


24/28

Modelul Snow-flake

.Timp

IDTimp

Zi

LunTrimestruSemestru

An

Vnzri

CantitateValoare

Magazin

IDMagazinDenumiremagazin

Produs

IDProdus

Denumire prod.

Marc prod.Subcategorie

prodCategorie prod

Raion

Adres

IDLocalitateJude

Regiuneara


25/28

Modelul Multi-star

O alt tehnic de modelare, derivat din cele doutipuri de model amintite anterior este modelareamulti-star (constelaie).

Aceasta se caracterizeaz prin fuzionarea mai multormodele stari/sau snow-flake care utilizeazdimensiuni comune.

Deci un model n constelaie cuprinde mai multefapte i dimensiuni care pot fi partajate de dousau mai multe tabele de fapte sau doar de osingur tabel de fapte.


26/28

Modelul Multi-star

.

Serviciu

IDServiciu

Denumire serv.Subcategorie

serv.Categorie serv.

Vnzri serv

Valoare serv.

Magazin

IDMagazin

Denumiremagazin

LocalitateJude

Regiuneara

Timp

IDTimp

ZiLun

TrimestruSemestru

An

Vnzri prod.

CantitateValoare prod.

Produs

IDProdus

Denumire prod.Marc prod.Subcategorie

prodCategorie prod

Raion


27/28

Modelarea logic

La nivel logic mai multe posibiliti sunt disponibile pentru modelareamultidimensional. Exist posibilitatea s se utilizeze:

un sistem de gestiune de baze de date (SGBD) relaional; un SGBD orientat obiect.

Abordarea cea mai des utilizat const n a utiliza sisteme de gestiune abazelor de date relaionale. Modelul multidimensional este transpus demaniera urmtoare:

Fiecare fapt corespunde unei tabele, denumit tabel de fapte Fiecare dimensiune corespunde unei tabele, denumite tabel de

dimensiuni Tabela de fapte este constituit din atributele ce reprezint msurile

activitii i atributele chei externe ale fiecrei tabele de dimensiuni.

Tabelele de dimensiuni conin parametrii i cheia primar care permites se fac legtura cu tabela de fapte


28/28

Modelarea logic

Vnzri (IDProdus, IDMagazin, IDTimp,Cantitate, Valoare)

Timp (IDTimp, Zi , Lun, Trimestru, Semestru,An)

Magazin (IDMagazin, DenMagazin, Localitate,Jude Regiune, ar)

Produs (IDProdus, Denumire prod., Marc prod.,Subcategorie prod., Categorie prod., Raion)

siad curs 5 olap

Documents