Алгоритмы проектирования систем многомерного анализа данных, основанных на OLAP технологии

Алгоритмы проектирования систем многомерного анализа данных, основанных на OLAP технологии

Автор: Семченков, Сергей Юрьевич

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2010

Место защиты: Рязань

Количество страниц: 138 с. ил.

Артикул: 4830555

Автор: Семченков, Сергей Юрьевич

Стоимость: 250 руб.

Алгоритмы проектирования систем многомерного анализа данных, основанных на OLAP технологии  Алгоритмы проектирования систем многомерного анализа данных, основанных на OLAP технологии 

Оглавление
Введение.
Глава 1. Проблема адаптивного анализа данных в технологии
1.1 Цели и задачи развития технологии для автоматизированного проектирования многомерной обработки данных.
1.2 Понятия интерактивной аналитической обработки данных
1.3 Классификация систем.
1.4 Совместное использование и систем.
1.5 Современные подходы к формальному описанию систем
1.6 Программные реализации технологии автоматизированного проектирования систем аналитической обработки данных
1.7 Проблемы применения технологии для принятия
управленческих решений
Основные результаты.
Глава 2. Формальное описание адаптивных систем.
2.1 Основные понятия теории алгебраических систем и теории реляционных баз данных
2.2 Алгебраическое описание гиперкуба систем.
2.3 Операции над многомерными кубами
2.4 Декомпозиция данных в системах.
2.5 Регулярная структура систем автоматизированного проектирования аналитической обработки данных
2.6 Модель пользователя систем.
Основные результаты.
Глава 3. Автоматизированное проектирование и оптимизация многомерных структур в системах
3.1 Обзор основных архитектур систем.
3.2 Основные принципы реализации системы автоматизированного проектирования аналитической обработки данных.
3.3 Принципы реализации модуля декомпозиции данных в системах
3.4 Проектирование подсистемы построения регулярных структур
Основные результаты
Глава 4. Принципы программной реализации адаптивных систем автоматизированного проектирования многомерного анализа данных в программной системе I.
4.1 Средства визуализации в системе I.
4.2 Интерфейсы взаимодействия модулей в системе I.
4.3 Использование технологии клиентсервер в системе I
4.4 Практические результаты реализации алгоритмов
преобразований.
Основные результаты
Заключение.
Список литературы


Программное средство, разработанные автором диссертации, зарегистрировано в федеральном государственном учреждении «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам» (ФГУ ФИПС). Апробация работы. Основные результаты работы были представлены на двух международных, пяти всероссийских конференциях. МНТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань, РГРТА, г. МНТК «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань, РГРТУ, г. Всероссийская НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании». Рязань, РГРТУ, г. Всероссийская НМК «Методы обучения и организация учебного процесса в вузе». Рязань, РГРТУ, г. Всероссийская заочная НТК «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве». Нижний Новгород, г. Всероссийская НПК «Информационные технологии в науке, экономике и образовании». Бийск, Бийский технологический институт, г. Всероссийская НТК «Научная сессия ТУСУР-». Томск, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, г. Публикации. По теме диссертации было опубликовано научных работ, из них 7 тезисов докладов международных и всероссийских конференций, 4 статьи в межвузовских сборниках, 2 статьи в журналах из списка ВАК, одно свидетельство об официальной регистрации программы. Глава 1. СПГ1Р). В недавнем прошлом при стремительном росте числа реализаций информационных систем, прежде всего разрабатывались системы, предназначенные исключительно для оперативной обработки данных. На первых этапах автоматизации требуется структурировать процессы повседневной рутинной обработки данных [2]. На это ориентированы традиционные СОД. Для построения таких систем используются реляционные СУБД (РСУБД), такие как Oracle Database Server [3], Microsoft SQL Server [4] , MySQL [5], PostgreSQL [6] и другие. СОД строятся на основе OLTP (On-Line Transaction Processing - обработка транзакций в реальном времени) технологии. OLTP — способ организации БД, при котором система работает с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, и при этом клиенту требуется от системы максимально быстрое время ответа. К OLTP системам предъявляются следующие требования: 1) нормализованные модели данных; 2) возможность полного отката транзакции при возникновении ошибки; 3) обработка данных в реальном времени. Однако у такого подхода есть недостатки. Одна из проблем - это необходимость согласования данных в разных источниках информации. БД [7] как процесс копирования информации из одной базы в несколько других. Необходимо учитывать следующие особенности репликации. Репликация - это ресурсоемкий процесс, при котором большая нагрузка приходится на центральный процессор, оперативную память, сетевые каналы. При большом количестве информации временные затраты на репликацию зачастую бывают неадекватны полученным результатам даже при достаточном количестве системных ресурсов. В худшем случае репликация вовсе не проводится. В этом случае единый электронный источник данных отсутствует. Одна и та же информация вводится вручную в разные системы независимо. При этом согласованность данных затруднена, так как решающее значение здесь имеет «человеческий фактор». Отсутствие согласованности информации, в свою очередь, приводит к разрозненности данных при их дальнейшей обработке. В любом случае, одни и те же данные многократно повторяются в различных СОД. Еще один недостаток - существенное увеличение времени выполнения запроса при выполнении запросов, связывающих большое количество таблиц. Этот недостаток связан с нормализованными моделями данных, которые порождают сложные соединения таблиц и их полный просмотр. Зачастую медленно выполняются и потребляют много ресурсов запросы, в которых производятся сложные вычисления, особенно при использовании группировок и агрегатных функций. Таким образом, с ростом количества данных возникает следующее противоречие: информация есть и ее слишком много, в то же время она не структурирована, не согласована, разрознена, не всегда достоверна, её практически невозможно найти в СОД и получить. Па разрешение этого противоречия нацелена технология OLAP.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.430, запросов: 244