Автоматизация проектирования систем оперативной аналитической обработки данных : на примере информационно-аналитических систем в энергетике

• Автор: Щавелев, Леонид Вячеславович
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Иваново
• Количество страниц: 239 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Концепции хранения и анализа корпоративных данных
1.1. Хранилища (склады) данных
1.2. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений
1.3. Оперативная аналитическая обработка данных
1.3.1. Требования к средствам оперативной аналитической обработки
1.3.2. Классификация продуктов OLAP по способу представления данных
1.4. Интеллектуальный анализ данных
1.4.1. Классификация задач ИАД по типам извлекаемой информации
1.4.2. Классификация стадий ИАД
1.4.3. Классификация технологических методов ИАД
1.5. Взаимодополняемость OLAP и ИАД
1.6. Выводы по главе
2. Моделирование многомерных концептуальных представлений для реляционных баз данных
2.1. Основные понятия концепции виртуальной звезды
2.2. Многомерная информационная модель
2.2.1. Множество атрибутов
2.2.2. Множество уровней обобщения
2.2.3. Множество отрезков однородности
2.2.4. Множество областей однородности
2.2.5. Ограничения целостности многомерной информационной модели

2.3. Построение запросов к многомерной информационной модели
2.3.1. Вид запроса к многомерной информационной модели
2.3.2. Правила получения значений ячеек многомерной информационной модели
2.4. Выполнение запросов к многомерной информационной модели
2.5. Выводы по главе
3. Описание многомерных информационных моделей в аналитических метаданных
3.1. Таблица атрибутов
3.2. Таблица уровней обобщения
3.3. Таблица отрезков однородности получения значений
3.4. Таблица областей однородности получения значений
3.5. Таблица достаточных условий построения запросов
3.6. Таблица необходимых условий построения запросов
3.7. Выводы по главе
4. Структура корпоративной информационно-аналитической системы
4.1. Постановка задачи
4.2. Общий вид корпоративной информационноаналитической системы
4.2.1. ИнфоВизор-Загрузка
4.2.2. ИнфоВизор-Администратор
4.2.3. ИнфоВизор-Ре
4.2.4. ИнфоВизор-Аналитик
4.2.5. ИнфоВизор-Справочник
4.3. Выводы по главе
5. Программная реализация инструментальной системы оперативной аналитической обработки данных
5.1. Система ИнфоВизор-Аналитик
5.1.1. Общая структура системы
5.1.2. Использование системы ИнфоВизор-Аналитик
5.1.3. Реализация функционального ядра оперативной
аналитической обработки данных
5.2. Система ИнфоВизор-Администратор
5.3. Модули интеллектуального анализа данных
5.4. Технология формирования прикладных ИАС с помощью
разработанных программных средств
5.5. Выводы по главе
Заключение
Список литературы
Приложение 1. Руководство пользователя Intranet версии системы ИнфоВизор-Аналитик программного комплекса
ИнфоВизор
Приложение 2. Руководство пользователя Intranet версии системы ИнфоВизор-Администратор программного комплекса
ИнфоВизор
Приложение 3. Материалы о внедрении результатов диссертационной работы

де, неопределенные значения не всегда удаляются полностью, да и то лишь в том случае, когда за счет выбора порядка сортировки данные удается организовать в максимально большие непрерывные группы. Но порядок сортировки, чаще всего используемый в запросах, может не совпадать с порядком, в котором они должны быть отсортированы в целях максимального устранения несуществующих значений. Таким образом, при проектировании многомерной БД часто приходится жертвовать либо быстродействием (а это одно из первых достоинств и главная причина выбора именно многомерной СУБД), либо внешней памятью (хотя, как отмечалось, максимальный размер многомерных БД ограничен).
3. В настоящее время для многомерных СУБД отсутствуют единые стандарты на интерфейс, языки описания и манипулирования данными.
4. Многомерные СУБД не поддерживают репликацию данных, часто используемую в качестве механизма загрузки.
Следовательно, использование многомерных СУБД оправдано только при следующих условиях.
1. Объем исходных данных для анализа не слишком велик (не более нескольких гигабайт), то есть уровень агрегации данных достаточно высок.
2. Набор информационных измерений стабилен (поскольку любое изменение в их структуре почти всегда требует полной перестройки гиперкуба).
3.Время ответа системы на нерегламентированные запросы является наиболее критичным параметром.
4. Требуется широкое использование сложных встроенных функций для выполнения кроссмерных вычислений над