озділу чи групи аналітиків. p align="justify"> Сховище даних найчастіше реалізується у вигляді реляційної БД, що працює під управлінням досить потужною реляційної СУБД. Така СУБД повинна підтримувати ефективну роботу з терабайтними обсягами інформації, мати розвинені засоби обмеження доступу, забезпечувати підвищений рівень надійності і безпеки, відповідати необхідним вимогам щодо відновлення та архівації. p align="justify"> Шар аналізу даних
Для організації доступу аналітиків до даних сховища даних і вітрини даних використовуються спеціалізовані робочі місця, підтримують необхідні технології як оперативного, так і довготривалого аналізу. Результати роботи аналітиків оформляються у вигляді звітів, графіків, рекомендацій і зберігаються як на локальному комп'ютері, так і в загальнодоступному вузлі локальної мережі. p align="justify"> Аналітична діяльність в рамках корпорації досить різноманітна і визначається характером розв'язуваних завдань, організаційними особливостями компанії, рівнем і ступенем підготовленості аналітиків.
У зв'язку з цим сучасний підхід до інструментальних засобів аналізу не обмежується використанням якоїсь однієї технологи. В даний час прийнято розрізняти наступні основні види аналітичної діяльності:
- стандартна звітність;
- нерегламентовані запити;
- багатовимірний аналіз (OLAP);
- вилучення знань (data mining).
Кожна з цих технологій має свої особливості, певний набір типових завдань і повинна підтримуватися спеціалізованої інструментальної середовищем.
1.3.2 Клієнтські OLAP-засоби
Клієнтські OLAP-засоби являють собою програми, які здійснюють обчислення агрегатних даних (сум, середніх величин, максимальних або мінімальних значень) та їх відображення, при цьому самі агрегатні дані містяться в кеші всередині адресного простору такого OLAP-засоби .
Якщо вихідні дані містяться в настільній СУБД, обчислення агрегатних даних виробляється самим OLAP-засобом. Якщо ж джерело вихідних даних - серверна СУБД, багато з клієнтських OLAP-засобів посилають на сервер SQL-запити, що містять оператор GROUP BY, і в результаті отримують агрегатні дані, обчислені на сервері. p align="justify"> Як правило, OLAP-функціональність реалізована в засобах статистичної обробки даних (з продуктів цього класу на російському ринку широко поширені продукти компаній StatSoft і SPSS) і в деяких електронних таблицях. Зокрема, засобами багатовимірного аналізу володіє Microsoft Excel. За допомогою цього продукту можна створити і зберегти як файл невеликий локальний багатовимірний OLAP-куб і відобразити його двох-або тривимірні перетину. p ...
