Главная » SQL, Базы данных » Поддержка принятия решений

0

Системы поддержки принятия решений — это системы, которые служат для анализа деловой информации. Их назначение — помочь руководителям "выявить

тенденции, определить проблемы и предложить … разумное решение"  [22.9]. Подобные  системы  создаются  на  основе  таких  теорий,  как   исследование операций, теория поведения и научная теория управления, а также с помощью

методов  статистической  обработки.  Первые  теоретические  работы  в   этой области появились в конце 1940-х и начале 1950-х годов, т.е. задолго до того, как компьютеры приобрели широкое распространение. Основной идеей было и попрежнему остается накопление производственных операционных данных (см. главу 1) и приведение их к виду, в котором они могли бы  использоваться для анализа хода деловых процессов и корректировки  деловой активности в целях

направления   ее   в   разумное   русло.   По   очевидным   причинам    степень преобразования данных на первых порах была почти минимальной — обычно все сводилось к составлению простых итоговых отчетов.

В  конце  1960-х  и  начале  1970-х  годов  исследователи  Гарвардского  университета  и Массачусетского технологического института начали пропагандировать идею использования компьютеров в процессе выработки решений [22.26]. Сначала такое использование ограничивалось в основном автоматизацией генерации отчетов, хотя иногда предусматривались и элементарные аналитические возможности [22.6]-[22.8]. Первые компьютерные  системы сначала назывались автоматизированными  системами управления,  а позже  —  системами управления информацией. Но автор предпочитает  современный термин — системы поддержки принятия решений (decision support  system), поскольку "системами управления информацией" могут или должны считаться все информационные системы,  включая,  например,  систему  оперативной  обработки  транзакций  (On-Line Transaction Processing — OLTP),  поскольку в конечном счете все они используются в деловых процессах и  влияют  на управление ими. Поэтому в дальнейшем в этой главе будет применяться современная терминология.

В 1970-х годах велись также разработки нескольких языков запросов, и на их основе было создано несколько заказных (внутрифирменных) систем поддержки принятия решений. Они реализовывались с применением средств генерации отчетов, таких как язык RPG, или систем поиска данных, таких как Focus, Datatrieve и NOMAD. Эти системы были первыми из числа тех, которые позволяли соответствующим образом подготовленным конечным пользователям  получать непосредственный доступ к банкам данных на компьютере. Иначе  говоря, они позволяли пользователям формулировать производственные запросы к банкам данных и выполнять эти запросы, не ожидая помощи от информационно-технологического подразделения.

Естественно, то, что мы теперь называем банком данных (data store), в то время чаще всего представляло собой просто набор файлов — производственные данные хранились

или в отдельных файлах, или в нереляционных базах данных (реляционные системы еще только начинали разрабатываться). И даже в последнем случае данные извлекались из базы данных и копировались в файлы, прежде чем они могли быть обработаны системой поддержки принятия решений. Так продолжалось почти до начала 1980-х годов, пока для систем поддержки принятия решений вместо простых файлов не стали использоваться реляционные базы данных. На  самом деле, поддержка принятия решений, обработка

произвольных (ad hoc) запросов и выдача отчетов были первыми практическими задачами, в которых использовалась реляционная технология.

Хотя в настоящее время продукты SQL получили широкое распространение,  идея процесса извлечения, т.е. копирования данных из одной операционной среды в какуюлибо другую среду для последующей обработки, не утратила своей значимости. Скопированные данные пользователи могут обрабатывать каким  угодно способом, без вмешательства в операционную среду. И, разумеется, очень часто выполнение такой выборки данных обусловлено необходимостью поддержки принятия решений.

Из вышесказанного должно быть ясно, что поддержка принятия решений не является частью самой технологии баз данных. Это скорее область применения данной технологии (хотя и очень важная). Точнее, существует несколько  подобных областей применения, отдельных, но взаимосвязанных: хранилища  данных (data warehouse), магазины данных

(data mart), банки оперативных данных (operational data store), оперативная аналитическая обработка (online analytical processing — OLAP), многомерные базы данных и разработка данных. Все эти технологии поддержки принятия решений будут рассмотрены в следующих разделах. Но сразу же отметим — единственное, что объединяет упомянутые технологии, —

это то, что они редко следуют соответствующим логическим принципам  проектирования. К сожалению, на практике системы поддержки принятия решений не базируются на строгом научном фундаменте, что было бы весьма желательно, и часто становятся итогом разработки, которая продиктована исключительно текущими потребностями. В частности, наблюдается тенденция к  смещению акцентов в сторону физических, а не логических соображений (в действительности границы между физическими и логическими аспектами в области систем поддержки принятия решений часто очень расплывчаты). В основном именно поэтому в примерах данной главы будет использоваться язык SQL,  а не Tutorial D. Также в ней будет применяться "менее строгая" терминология  языка SQL

{строки, столбцы и таблицы вместо кортежей, атрибутов, значений отношения  и переменных отношения).  Мы будем также использовать термины логическая схема и физическая схема вместо терминов концептуальная схема и внутренняя схема, соответственно, которые были определены в главе 2.

План этой главы таков. В разделе 22.2 рассматриваются тенденции, связанные с практикой проектирования приложений поддержки принятия решений, которые мы считаем не совсем правильными. В разделе 22.3 описан наш собственный подход к трактовке тех же тенденций. Затем в разделе 22.4 обсуждаются вопросы подготовки данных (т.е. процесс получения оперативных данных в том виде, в котором они могут быть пригодными для выполнения задач поддержки принятия решений);  здесь же кратко рассказывается о

банках оперативных данных. В разделе 22.5 рассматриваются хранилища данных, магазины данных и многомерные схемы. В разделе 22.6 обсуждаются оперативная аналитическая обработка (OLAP) и многомерные базы данных. Раздел 22.7 посвящен разработке данных, а в разделе 22.8 описаны соответствующие средства SQL. Наконец, в разделе 22.9 представлено резюме.

Источник: Дейт К. Дж., Введение в системы баз данных, 8-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. — 1328 с.: ил. — Парал. тит. англ.

По теме:

  • Комментарии