деловой разведка

OLAP. Часть II. Разведка на местности Техническая библиотека CITForum.ru CITKIT.ru - все об Open Source Форумы Учебный центр Курилка Все новости / Все статьи Подписка на новости портала CITForum.ru Деловая газета - шквал(!) IT-новостей :: CITCITY.RU Первая полоса ИТ-Инфраструктура Телекоммуникации Безопасность BI Интеграционные платформы КИС IT-бизнес Ширпотреб Точка зрения 28.04.2008 Новости: 28.04 - Завершилась конференция "Корпоративные базы данных-2008"28.04 - Yahoo! превратится в социальную сеть28.04 - В России завели реестр владельцев баз персональных данных28.04 - Ученые добавят в ALT Linux поддержку якутского языка28.04 - У Firefox уже 29% европейского рынка Web-браузеров28.04 - Intel выпустила общедоступную бета-версию инструмента Mash Maker25.04 - Компьютер в викторианском стиле25.04 - Microsoft запустила мыльный проект25.04 - Canonical открывает Центр компетенции Ubuntu Linux в России25.04 - За три месяца Microsoft продала 40 миллионов копий Windows Vista25.04 - Сенаторы одобрили закон о лицензировании штамповки дисков25.04 - CNET Networks заключает партнерское соглашение с Yahoo25.04 - Вышел Linux-дистрибутив Ubuntu 8.04 «Hardy Heron»25.04 - Московское метро готово к оплате кредитками деловой разведка мобильниками25.04 - Скотланд-Ярд будет искать преступников в социальных сетях25.04 - Sun готовится открыть оставшиеся компоненты Java25.04 - Microsoft обнадежила пользователей XP25.04 - Контент деловой разведка оформление веб-сайтов могут быть признаны объектом авторского права24.04 - Начала работу конференция "Корпоративные базы данных-2008"24.04 - Мамут выкупил долю Вексельберга в "Корбине телеком"24.04 - У Google появились мобильные баннеры24.04 - Квартальная выручка Apple бьет рекорды24.04 - Квартальная прибыль Amazon.com выросла почти на треть24.04 - Microsoft причислила Skype к вредоносным программам24.04 - Зафиксирована очередная массированная хакерская атака24.04 - AMD начала поставки новых трехъядерных процессоров раньше времени24.04 - У Apple появятся свои процессоры24.04 - Почта России интересуется свободным софтом24.04 - Начал вещание мобильный телеканал «Спартак ТВ»24.04 - Microsoft представила веб-сервис Live Mesh Все новости Business Intelligence OLAP. Часть II. Разведка на местности Игорь Гордиенко, декабрь 2002 г. 16 января 2007 г Часть I. Старо как мир компьютерный Там их было всех сортов, Всех размеров, всех цветов… А. С. Пушкин, «Царь Никита деловой разведка сорок его дочерей» Среди прочих информационно-технологических изысков OLAP представляет собой нечто, имеющее глубокие корни, деловой разведка потому — накопленную историю, которая, естественно, не вкладывается в скупые строки журнала. Тем не менее, поскольку история поучительна, и, как она была бегло изложена в прежнем выпуске нашего журнала, нынешний охват местности OLAP просто неизбежен. По возможности постараюсь избегать разного рода строчек кодов, изображений с экрана деловой разведка прочей ерунды, которая не столько объясняет, сколько вносит ряби в страницы… Гиперкубы, мультикубы Есть множество логических путей для структурирования многомерных данных и, конечно же, ни один из них не является совершенным. Тем не менее, инструменты OLAP становятся все более изощренными, в своем бесконечном стремлении к этому совершенству. Простейшим взглядом на многомерные данные является их представление в декартовой системе координат, число которых деловой разведка определяется размерностью приложения данных. Можно говорить о пространстве данных, подчеркивая таким образом их скорее логическую, нежели физическую сущность. Реализация OLAP в таком чистом пространственном представлении — это деловой разведка есть самая основа всех прочих технологических измышлений. На самом деле многомерные массивы данных всегда неплотны: зачастую ячейки данных не определены на некоторых интервалах измерений. И наоборот: в некоторых зонах многомерного пространства, например, соответствующих во времени повышенной деловой активности, образуются кластеры деловой разведка уплотнения. Разработчики систем OLAP, естественно, стараются учитывать такие объективные особенности естественных процессов — технологически учесть неплотно заполненные деловой разведка кластеризованные пространства данных. Известны два принципиальных подхода к представлению многомерных данных: гиперкубы деловой разведка мультикубы. Каждый из подходов — это не только способ видения данных, но деловой разведка способ деловой разведка качество их обработки, в частности, эффективность процесса обработки. Рассмотрим каждый из подходов более подробно. Гиперкубы Некоторые, даже из больших систем OLAP, в основе представлены простыми единичными многомерными кубами, несмотря на то, что в нижележащих слоях могут действовать другие модели, предназначенные для эффективного сжатия деловой разведка хранения неплотных кластеризованных данных. Для таких систем характерна способность прямого ввода значений для любых комбинаций ячеек по любому из измерений — все элементы пространства данных имеют одну деловой разведка ту же размерность. Согласно подходу, который проповедует Найджел Пендс, ведущий автор сайта The OLAP Report, описанная только что структура деловой разведка называется гиперкубом (многомерным кубом) — вне каких-либо предположений относительно количества или свойств измерений. Термин не связан с применением каких-либо частных форматов представления значений. Он может быть применен по отношению как к многомерным, так деловой разведка к реляционным OLAP. Поставщики деловой разведка сторонники решений OLAP на основе гиперкубов подчеркивают такое их преимущество, как простота приложений деловой разведка видения данных для конечного пользователя. Примером современной системы на основе гиперкубов является Essbase. Не удивительно, что Comshare решилась работать совместно с Arbor в решении Essbase: сама она еще с 1981 года применяла именно этот подход в нескольких поколениях менее замысловатых OLAP-систем, восходящих к System W. С другой стороны, компания Thorn-EMI Computer Software, из которой вышли основатели Arbor, сама применяла подход на основе гиперкубов в своем изделии FCS-Multi. Таким образом, можно считать, что Essbase является логически (не технически) потомком System W в третьем поколении. Гиперкубы являются основой многих несложных решений OLAP, в частности, приложений реляционных OLAP, которые используют главную схему с единичной таблицей: эта таблица проявляется внешне для конечного пользователя как гиперкуб. На самом деле, к единичным гиперкубам в то или иное время обращались многие разработчики OLAP. Среди их решений такие, как уже упомянутая система Hyperion Essbase (а следовательно, деловой разведка FlintFox Analyzer, деловой разведка Comshare Decision), Temtec Executive Viewer, SAS CFO Vision, Hummingbird Software BI/Analyze, Cognos PowerPlay деловой разведка др. Известна разновидность подхода — обрамленный гиперкуб (fringed hypercube). Основу здесь представляет плотный маломерный гиперкуб, к частичным структурам которого могут быть пристыкованы дополнительные измерения. Среди примеров реализаций на основе этого видения — изделия Hyperion Enterprise, Cartesis CLIME, Comshare FDC. Мультикубы Другим, более распространенным, является подход, известный как мультикуб. В решениях OLAP, построенных на такой основе, разработчик приложений сегментирует исходную базу данных в набор многомерных структур, каждая из которых представлена в некотором множестве измерений из их общего для базы данных числа. Такие небольшие многомерные структуры для общности можно называть подкубами (subcubes), поскольку их названия различны почти в каждой из разработок OLAP: например, в Oracle Express, Pilot деловой разведка Lucent Technology Acumate это переменные, у Holos Crystal Analysis — структуры, у Applix iTM1 деловой разведка Microsoft OLAP Services — кубы, у Speedware Media — индикаторы. Примерами такого рода структур могут быть наборы переменных, например, учетные записи, представленные в том наборе измерений, которым ограничена полная характеристика. Поставщики деловой разведка сторонники систем, построенных на основе мультикубов, подчеркивают их главные достоинства: высокая степень гибкости в прикладных аспектах деловой разведка потенциально высокая эффективность обработки данных. Интересно, что апологеты этого подхода категорически не желают признавать подход на основе гиперкубов как некий частный (возможно, вырожденный) случай их концепции. Вообще говоря, такой ригоризм не имеет оснований, поскольку решения на основе гиперкубов тоже проводят структурирование массивов данных на подкубы, однако делают это подспудно, вне внимания деловой разведка видения конечного пользователя, тем самым облегчая ему работу. Обычно принято считать систему Express первым решением на основе мультикубов, что относит происхождение подхода более чем на десять лет назад. При желании можно усматривать происхождение понятия мультикубов гораздо раньше — именно такой подход был выражен в языке APL, знаменитом произведении Кена Айверсона, опубликованном еще в 1962 году. Решения типа ROLAP тоже могут базироваться на мультикубическом подходе — коль они способны оперировать с множеством таблиц, каждая из которых представляет свое множество измерений. Такими способностями обладают достаточно развитые системы ROLAP, среди которых известны решения от Computer Associates, IBM, MicroStrategy. Можно различать два типа мультикубов: блочные (block) деловой разведка серийные (serial). Структуры первого типа применяются в системах Business Objects, Gentia, Holos, Microsoft Analysis Services, Applix iTM1, второго типа — в Lucent Technologies Acumate, Oracle Express, Media, Pilot. В блочных мультикубах пространство измерений ортогонально, деловой разведка потому на уровне данных нет дополнительных измерений. Куб может быть задан в любом числе измерений, деловой разведка разницы между тем, что представляют такие измерения, например время, вовсе нет. В серийных мультикубах каждая переменная трактуется как отдельный куб, со своим отдельным набором измерений — зачастую как элемент во временной последовательности. Отмеченные особенности достаточно тонки, деловой разведка потому иногда трудно отнести систему к типу используемых мультикубов — блочных или серийных. Блочные мультикубы считаются более гибким видом структур, потому как они не дают ассоциаций о природе измерений деловой разведка позволяют оперировать с данными в униформальной манере. Однако иногда они не столь удобны для формирования отчетов, поскольку многомерные визуализаторы за один раз способны представить единственный блок. Этой проблемы не наблюдается в системах с серийными кубами. Есть решение этой проблемы, основанное на объединении блочных кубов в единые структуры, которые таковыми видны лишь конечному пользователю (на деле оставаясь физически деловой разведка логически в разных блочных кубах). Такой подход применен в системах Microsoft Analysis Services, Gentia, и, в частности, в Crystal Analysis Holos, в которой возможен «обзоры обзоров» (views of views), что является весьма уникальным решением. Что же лучше? Гиперкубы или мультикубы? На детский вопрос «кто победит — кит или слон?» ответа не найти. Известны эффективные решения на каждой из основ. Но в общем случае нужно заметить то, что уже звучало: гиперкубы обеспечивают простоту оперирования деловой разведка восприятия, деловой разведка мультикубы — гибкость деловой разведка эффективность. О видовом многообразии Немало недоразумений, некоторые из которых провоцированы целенаправленно, связано с архитектурными деловой разведка функциональными особенностями конкретных решений OLAP. В источниках деловой разведка технической документации можно обнаружить всевозможные порождения вроде ROLAP, HOLAP, MOLAP, DOLAP… Но деловой разведка этим дело не кончается: каждому из этих милых словечек в разных источниках придаются разные дефиниции. На самом деле существуют разные возможности деловой разведка механизмы (опции) хранения деловой разведка обработки данных в системах OLAP. Любой из поставщиков решений применяет некоторое подмножество из возможных опций, после чего начинается маркетинговая кампания: «только наша архитектура несет смысл деловой разведка пользу». Последнее, конечно же, лишено всякого смысла. Лишь несколько продуктов OLAP обладают возможностью работать в разных модальностях. И не случайно, что поставщики именно этих решений ведут себя гораздо более сдержанно на полях выкриков для публики. Несмотря на наличие множества тонких особенностей деловой разведка оттенков в разного рода реализациях OLAP, в принципе, есть лишь три способа хранить данные деловой разведка три подхода к обработке многомерных данных. То есть возможны девять базовых архитектур OLAP, из которых имеют практический смысл только шесть. Инсценировка данных Источниками большей части данных, поступающих в OLAP, являются другие информационные системы. Однако в некоторых приложениях, например в планировании, инвестировании, бюджетировании деловой разведка т. п., бывает целесообразно хранить данные непосредственно при системе OLAP. Когда данные исходят от других приложений, часто бывает нужно дополнительное пространство памяти, в котором эти данные будут дублироваться деловой разведка становиться доступными для непосредственного оперирования OLAP. Обычно такую дополнительную память называют хранилищем данных (data warehouses). Зачем вообще нужно подобное дублирование данных? Тому есть причины… Производительность. Приложения OLAP обычно весьма громоздки, и, одновременно, интерактивные процедуры анализа чрезвычайно вариабельны деловой разведка непредсказуемы. А поэтому требуется, чтобы доступ к данным был оперативен, что деловой разведка требует их хранения в обособленной оптимизированной структуре, гарантирующей развязку с данными в источниках — для их безопасности. Множественность источников. Большинство приложений OLAP питаются данными из нескольких разнородных источников, включая, возможно, внешние данные из Интернета, данные от прикладных задач, от корпоративных систем деловой разведка т. д. Процесс слияния этих данных в единый конгломерат может быть очень сложным: данные представлены в разных кодах деловой разведка форматах, имеют различную временную периодичность поставки, различный уровень доступности деловой разведка т. п. Примером тому может быть международная корпорация, в национальных подразделениях которой используются совершенно разные формы для работы с поставщиками деловой разведка заказчиками, разные формы бухгалтерской отчетности, разные системы ERP. Это особенно характерно, если подразделение возникло как приобретенная национальная компания, которая сохранила все особенности унаследованных информационных ресурсов. Очистка данных. Плачевным, но общим для корпоративных информационных систем свойством является наличие большого числа ошибочных данных, которые необходимо «вычистить», прежде чем они станут подходящими для анализа. Речь идет не столько об ошибках в кодировке данных, сколько о таких явлениях, как незаполненные поля или же противоречия данных в разных источниках. Например, многие компании привыкли анализировать свою деятельность в терминах вертикальных рынков своих клиентов. Это означает, что каждому покупателю (даже каждой сделке) должен быть присвоен некоторый промышленный код, что требует некоторых усилий, отдача от которых вовсе не ощутима. Понятно, что указывать такой код вовсе никому не хочется… Более того, вполне возможны умышленные искажения данных, в случаях, когда кому-то одни деловые акции кажутся более выгодными, чем другие. Согласование данных. Есть немало причин для того, чтобы согласовывать данные до их обработки OLAP. Важно, чтобы это происходило без влияния на внешние транзакционные системы, деловой разведка потому хранилище данных должно быть выделено. Вот некоторые причины необходимости согласования данных: национальные подразделения компании могут работать в разных системах отчетности, отличаться датами деловой разведка периодичностью отчетности; управленческие, операционные деловой разведка правовые аспекты деятельности компании могут покоиться на различных информационных структурах; межкорпоративные деловые транзакции могут выполняться в совершенно различных формах, что требует приведения их к единому знаменателю; некоторые данные (особенно обобщенные) могут требовать сокрытия или изменения по причине их конфиденциальности; исходные данные могут содержать поля, не подлежащие операционной обработке деловой разведка требующие (в конкретном случае) удаления (например, сведения о регионе проведения рекламной акции, демографические характеристики потребителей деловой разведка пр.). Фактор времени. Очень вероятно, что данные, поступающие из разных источников, обновляются по несовпадающим временным циклам. Скажем, цикл обновления может быть еженедельным, в другом случае — ежемесячным, в одном месте итог подводится в последний день месяца, в другом — в первый день месяца деловой разведка т. д. А потому нужно приводить данные к профилю на текущем моменте. История. Большинство приложений OLAP рассматривают время как одно из главных измерений, которое позволяет получать ценные результаты из анализа последовательностей событий. Для того чтобы это работало, следовало бы хранить данные многолетних наблюдений, чего, очень вероятно, не заложено в способностях операционных систем. Аннотирование. Операционные, по сути, фактографические, данные поневоле очень детализированы, деловой разведка принятие решений осуществляется на основе гораздо более абстрактной информации. В интересах эффективности процесса принятия решений разумно объединять деловой разведка согласовывать данные, переводя их на более высокий уровень обобщения. Естественно, проводить такие операции непосредственно в рабочих системах просто невозможно. Модификации данных. Если OLAP-приложение допускает ввод или изменение данных, то эти операции никоим образом не должны затрагивать оригинальные исходные данные в рабочих системах. Хранение активных данных Обоснованная необходимость хранения активных OLAP-данных, в эффективной конгломерированной форме отражающих исходные данные, заставляет задуматься о способе деловой разведка структуре их представления. В общем случае можно рассматривать три опции, хотя иногда границы между ними размыты, деловой разведка иногда решение предусматривает не единственную организацию хранилища. Следует обратить внимание, что сам термин «хранение» в настоящем контексте обозначает некоторую продолжительность существования данных в относительно стабильной форме, скажем, в течение сеанса работы пользователя или же рабочего дня группы пользователей, деловой разведка не просто для ничтожного периода времени, потребного для отработки единичного аналитического запроса. Итак… Реляционная база данных. Этот выбор очевиден, в частности, тогда, когда источниками или хранилищами данных являются реляционные базы, или же файловые системы операционных деловой разведка транзакционных компонентов имеют реляционное устройство. В большинстве случаев данные хранятся в ненормализованном представлении — в виде лучевых структур (звезды, снежинки) по причине производительности деловой разведка эффективности обработки данных. Обобщенные (аннотированные) данные могут храниться в агрегированных таблицах. Многомерная база данных. В этом случае активные данные хранятся в многомерной базе на сервере OLAP. В их составе могут быть данные из унаследованных систем, из реляционных баз данных, данных, введенных пользователями. Чаще всего такого рода база данных располагается на дисках, но случаются реализации в оперативной памяти (RAM), обеспечивающие повышенную производительность. Обычно возможна (иногда — обязательна) предобработка (precomputing) агрегированных данных деловой разведка сохранение результатов в форме некоторого многомерного массива. В некоторых случаях возможны параллельные операции чтения-записи, одновременно доступные многим пользователям. Но это исключения: обычно поддерживается режим «single-write/multi-read» или вообще «только чтение». Файлы клиентов. Относительно небольшие фрагменты активных данных могут храниться непосредственно в клиентских компьютерах. Они рассылаются по требованию системы OLAP, могут быть созданы деловой разведка организованы по запросам (возможно, через Web). Точно так же как в случае с многомерными базами, данные на компьютерах клиентов могут храниться на дисках либо в оперативной памяти. Обработка данных В общем-то, как это сейчас станет понятно, обработка многомерных данных вовсе не обязательно выполняется там же, где эти данные хранятся. SQL. Это далеко не очевидный подход к исполнению сложных многомерных процедур, даже если данные хранятся в реляционной базе. В SQL нет прямых возможностей для задания многомерных вычислений в единственном операторе, деловой разведка потому требуются циклические исполнения сложных запросов — для выполнения весьма тривиальных процедур. Тем не менее, это не останавливает разработчиков: они пытаются пристроить SQL хотя бы для исполнения подготовительных этапов поиска деловой разведка извлечения данных, которые затем передаются машине многомерных вычислений. Многомерная серверная машина. Такое решение самое очевидное деловой разведка популярное для OLAP-приложений, работающих по схеме «клиент-сервер». В этом случае производительность на вполне удовлетворительном уровне, поскольку объемы памяти велики, деловой разведка потому база данных деловой разведка машина обработки данных могут быть согласованны деловой разведка оптимизированы. Многомерная клиентская машина. Исходя из того, что клиентские компьютеры становятся все более мощными, большинство поставщиков решений OLAP старается переместить на эти компьютеры какую-то, если не большую, часть многомерной обработки данных. Ну, деловой разведка коль доступ к OLAP осуществляется через Web, то такое решение выглядит просто естественным. Вскрытие показало… По итогам 2001 года объем рынка OLAP достиг примерно 3,3 млрд. долларов. Что характерно для этого рынка, на нем присутствуют более 30 поставщиков решений, деловой разведка не отмечено какого-либо явного доминирования даже таких тяжеловесов, как Microsoft или Oracle. Несмотря на то, что история OLAP насчитывает более 30 лет, еще сравнительно недавно не было опубликовано сколько-нибудь полных обзоров состояния рынка этих систем. И только осенью прошлого года появился отчет, выполненный исследовательской организацией Survey.com, в котором с достаточной полнотой было раскрыто положение дел на рынке деловой разведка в практике использования OLAP1. Как показало исследование, внедрение систем OLAP в подавляющем большинстве случаев (85%) оценивается как успех (хотя 40% опрошенных назвали фактор цены «отпугивающим»), деловой разведка почти все из них планируют развивать OLAP деловой разведка приобретать более современные решения. Высок деловой разведка уровень удовлетворенности тех, кто использует OLAP — более 70% респондентов сообщили, что их проекты были успешно завершены деловой разведка достигли целей, поставленных деловой практикой. Лишь 3% ответов свидетельствовали о том, что цели внедрения OLAP достигнуты не были. Интересным открытием стал тот факт, что удовлетворенность пользователя существенно зависит от того, решение какого поставщика используется. Например, лишь 43% клиентов изделия Seagate Info выразили удовлетворенность в достижении ранее поставленных целей. Как противоположность, более 80% опрошенных выражали удовлетворение, когда они являлись счастливыми пользователями решений Oracle Express, MicroStrategy или Applix iTM1. Здесь будет уместно циничное, но не лишенное оснований замечание. Все эти приведенные цифры, возможно, ничего не значат. Дело в том, что, несмотря на высокий уровень удовлетворенности нынешними решениями, 40% опрошенных сообщили, что ранее они отказывались от предыдущих решений. В случаях с несколькими хорошо известными изделиями уровень отторжения достигал 56%. Вспомним хорошо известное правило внедрения информационных систем: главные проблемы кроются не в технологии, деловой разведка в организации. На самом деле покрытые шрамами бизнес-сражений ветераны могут удивляться, но 33% всех опрошенных объявили, что одной из трех главных проблем внедрения OLAP была внутренняя корпоративная политика. Как деловой разведка следовало ожидать, 32% ответов гласили о недостаточном качестве данных. Следующей по количеству откликов (24%) была проблема «цели изменились до окончания проекта [внедрения OLAP]». Высоко отмечались технические качества самих систем OLAP: чуть больше половины опрошенных относили проблемы такого рода к трем главным (если возникала хоть одна). И, напротив: на каждого опрошенного было отмечено 1,4 проблемы нетехнического характера, например, плохое администрирование, невозможность согласования условий проекта, отсутствие профессиональной подготовки персонала деловой разведка т. д. Наконец, 20% счастливчиков проблем вообще не наблюдали. Среди технических неурядиц с внедрением OLAP наиболее заметной является низкая производительность отработки запросов — почти каждый шестой из опрошенных считал это явление главной проблемой. В зависимости от конкретного решения негативные отклики на этот фактор варьировались в пять раз (!) — от лучших решений до худших. Больше всего проблем этого рода возникало у пользователей настольных решений деловой разведка ROLAP, деловой разведка серверные решения здесь показали себя в лучшем свете. Возможно, покажется странным, но аспект надежности программных средств OLAP почти не вызвал нареканий: только 5,6% опрошенных назвали его среди главных проблем. Даже среди тех, кто назвал этот аспект проблемным, лишь 7% заявили о том, что их не удовлетворяет решение в целом. Не является ли само отсутствие технических проблем подсознательным стимулом для иррациональной расточительности при покупках деловой разведка внедрениях систем OLAP? А ведь неумеренный пыл покупателей деловой разведка внедренцев к наращиванию мощности деловой разведка многообразия систем является серьезной проблемой. Как оказалось, остаются лежать неиспользованными на полках (shelfware) в компаниях в среднем 39% пакетов десяти самых популярных решений OLAP! Другими словами, из каждых пяти лицензированных пакетов три работают, деловой разведка два — отдыхают! Наибольшими энтузиастами покупать «впрок» считаются любители систем Cognos PowerPlay — в их среде доля «пакетов на полках» достигает до 62% от всех лицензированных изделий! В противоположность этому примеру, у покупателей Hyperion Essbase на полках лежат лишь 15% благоприобретенных пакетов. Несмотря на то, что горы коробок с неиспользуемыми программами OLAP растут, те, кто хоть раз клевал на эти приманки, оказались на крючке: 54% опрошенных сказали, что собираются делать закупки систем деловой разведка дальше, лишь 12% сообщили, что им вполне довольно того, что имеется. Выявлены существенные различия в эффективности маркетинга деловой разведка продаж разных изделий OLAP. Например, Hyperion Essbase является изделием, которое лидирует по относительному количеству оценочных установок — только 46% из тех, кто испытал изделие, решили купить его. А вот среди реальных покупок деловой разведка постоянных установок первенство держит Microsoft OLAP — 80% из тех, кто присматривался к этому решению, сделали свой следующий шаг. Курьезным фактом является то, что один из клонов Embasse, изделие IBM DB2 OLAP Server, вызывает решимость к приобретению лишь у 24% тех, кто оценивал это решение в среде самой DB2. В отличие от клиентов IBM, у потребителей изделий Oracle весьма высокий уровень лояльности не только к решениям OLAP, но деловой разведка к субкультуре компании вообще. Они не только склонны к приобретениям продукции Oracle, например Express или Discoverer, у них совершенно отличная манера поведения в других аспектах: только 47 процентов установок Express базируется на платформах Windows NT/2000 — по сравнению с 76% в случаях использования OLAP-решений, происхождения иного, чем от Oracle; 40% установок изделий Oracle до сих пор используют для работы в Web-браузеры Netscape — по сравнению с 14% в среде решений других поставщиков; только 20% установок Express используют Excel в качестве фронтально-терминального (front-end) интерфейса — по сравнению с 70% установок от иных поставщиков. Вообще, субкультура Oracle серьезно смещена в сторону Java для работы с Web деловой разведка склонна к использованию компьютеров, не ориентированных на операционные системы Windows. Что касается положения Microsoft, то нужно признать, что ей удалось отхватить изрядный кусок пирога OLAP. У системы Microsoft OLAP, выпущенной в начале 1999 года, сейчас больше пользователей, чем у какой-либо другой системы OLAP на рынке вообще. Характерным признаком является высокий процент предпочтения этого решения после его первичной оценки (большинство испытателей после первичной оценки даже не пытаются проверять решения других поставщиков). А вообще, главным фактором выбора Microsoft OLAP для клиента являются вовсе не ожидания высоких технических свойств, деловой разведка невысокая цена изделия. Тем не менее, пользователи Microsoft OLAP, так же как деловой разведка пользователи решений Oracle, не имеют особых претензий к эффективности деловой разведка производительности обработки данных. Типичная база данных, с которой работает Microsoft OLAP, весьма скромна по размерам. Но показательно то, что число пользователей, работающих с очень большими базами посредством Microsoft OLAP, превосходит число тех, кто работает с объектами примерных размеров посредством Essbase или Express! Учитывая более чем невысокую репутацию Microsoft как производителя надежных программных продуктов, примечательно то, что у пользователей OLAP особых нареканий в этом аспекте не возникает — по сравнению с откликами пользователей других решений. Какие бы ни были причины тому, но факт остается фактом: те, кто использует Microsoft OLAP, отмечают меньше технических проблем, чем пользователи какого-либо другого изделия. Это обстоятельство, в сочетании с невысокой ценой, делает пользователей Microsoft OLAP наиболее лояльными к своему выбору — среди всех пользователей систем OLAP. В течение нескольких лет многие аналитики были уверены в том, что приложения OLAP мигрируют в сторону использования через web-браузеры. Однако на самом деле это далеко не так. Оказывается, только 18% всех приложений используют исключительно технологии Web для доступа к OLAP. 28% опрошенных сообщили о том, что они вообще не рассматривают Web как среду для работы с OLAP. Медиана использования Web при доступе к OLAP располагается на уровне 40%. Наиболее привязаны к технологиям Web решения, предлагаемые MicroStrategy, в наименьшей мере — решение Applix, поставляемое iTM1. В этом нет ничего удивительного, поскольку ситуация полностью отвечает многолетним стратегиям каждой из компаний. Незначительное применение технологий Web отмечено также в решениях Seagate Info деловой разведка Hyperion Essbase. Нужно отметить сильную зависимость применимости технологий Web при доступе к OLAP от географии региона. Поскольку в составе респондентов преобладали представители компаний США, нужно полагать, что общие результаты использования Web следует считать завышенными для глобальной картины. Показательны данные, полученные при выяснении предпочтений пользователями OLAP конкретных механизмов реализации доступа через Web, то есть технологических решений более глубинного уровня — Java, ActiveX, DHTML, XML деловой разведка т. д. Оказалось, что у трети опрошенных особых-то предпочтений нет вообще. Эта группа по численности намного опережает ту, в которой были высказаны твердые предпочтения. Наиболее популярной оказалась технология Java, но этот показатель во многом объясняется уверенными предпочтениями пользователей решений Oracle. К сторонникам использования Java можно отнести деловой разведка клиентов решений Business Objects. В остальном — полный разнобой. Например, пользователи систем Brio обеспечены уникальными решениями поставщика, которые можно характеризовать как подключаемые (plug-in) модули. Клиенты Cognos PowerPlay работают на основе чистого HTML. Кое-кто предпочитает ActiveX. А вообще, как деловой разведка следовало ожидать, пользователи предпочитают не вникать во внутреннюю механику решений деловой разведка берут то, что предлагают поставщики. Странным открытием стало то, что только несколько опрошенных сообщили о том, что предпочитают XML или XSL, деловой разведка никто даже не упомянул о DHTML как о востребованной технологии. И это несмотря на то, что последние перечисленные технологии в настоящее время рассматриваются как наиболее перспективные большинством разработчиков OLAP. При сохранении общей тенденции движения к технологиям Web, этот процесс оказался куда менее стремительным, чем еще недавно предсказывали аналитики рынков OLAP. Общая же картина такова, что большинство пользователей OLAP вполне удовлетворено своим выбором конкретных решений (см. табл. 2). Одновременно заметно, что многие звезды, ярко сиявшие в былые годы, потускнели. К таковым можно отнести известные изделия таких разработчиков, как Gentia, Holos, SAP, SAS Institute. Волюнтаристски завершая затянувшуюся повесть, которой деловой разведка конца нет, могу сказать одно: OLAP — это о том, как с удовольствием для себя рассматривать деловой разведка понимать весьма сложные массивы деловой разведка процессы на разнородных данных, для того чтобы делать из этих зрелищ самостоятельные выводы. Список главных продуктов на рынке деловой разведка их поставщиков приведен в таблице 3. Советы потребителю решений OLAP не следует жадничать деловой разведка тотально скупать пакеты OLAP — в среднем каждая компания в США (вообще использующая инструменты такого рода) уже накупила решений OLAP столько, что 64% из них остаются неиспользованными самые совершенные деловой разведка сложные решения OLAP порождают проблем гораздо больше, чем их недорогие деловой разведка не столь изысканные аналоги услуги консультантов от поставщиков деловой разведка специалистов из компаний по решению проблем информационных технологий обойдутся недорого, но будут куда полезнее, чем словоблудие алчных парней из универсальных фирм высокого полета вроде тех, которые еще недавно были известны как «Big Five» (и куда это подевалась Arthur Andersen?) всегда нужно проверить деловой разведка испытать решение деловой разведка изделие — до того как его приобрести; иначе уровень лояльности к решению останется тем же, который был до покупки при воплощении проектов OLAP лучше держаться подальше от администраторов — их вредоносность для дела куда выше, нежели любые технические огрехи 1Pendse, Nigel. The OLAP Survey. — Survey.com, San Jose, CA, 2001. В исследовании были опрошены более 650 респондентов из 45 стран. На США пришлись 72% всех опрошенных, на Европу — 21%, остальной мир — 7%. ИД "Компьютерра" Комментарии Александр, понедельник, 10 декабря 2007 г. 22:48:42: Статья интересна. Но 2001-го года очень много воды утекло. По моему мнению, основные изменения: а) XMLA, стандартизация MDX б) Роль Microsoft в) Появление Pentaho (а это симптом) Я-не-просто-стар, суббота, 17 ноября 2007 г. 07:37:55: >>>> Юлия, воскресенье, 25 марта 2007 г. 01:34:05: >>>> Очевидно, статья была написана в 2002 году - наверное, с тех пор что-то изменилось... Вполне допустимое предположение. Я-не-просто-стар, суббота, 17 ноября 2007 г. 07:34:53: >>>>>Борис, среда, 29 августа 2007 г. 17:05:25: >>>>>. Но поистине безграничная глупость топ-менеджеров, которые мечтают о "табло, где всё видно". Мда ! Ностальгическая слеза прошибла по прочтению. «Как молоды мы были, ...». «Я не просто стар, я ...». Учился когда-то на АСУПщика. Преподаватель АСУПа, Костенко Юрий Трофимович, порекомендовал купить десятитомник «Внутрифирменные методы управления за рубежом». Купил. До сих пор помню идею тех времён – «комната принятия решений». Табло, пульт управления, стул/кресло - всё. Отображаются разрезы показателй деятельности фирмы. Там деловой разведка фото было. Табло в текстовом режиме. Мораль: руководители не умнеют деловой разведка умные программисты «разводят» их деловой разведка на эту тему. И будут разводить ! Шутка: разработчики ОЛЯП сожалеют, что мы живем в трехмерном мире. Борис, среда, 29 августа 2007 г. 17:05:25: Золотые слова про организацию - "главные проблемы кроются не в технологии, деловой разведка в организации" Почему-то все рвутся внедрять дорогие решения, сложные структуры. Ну, внедренцев софта понять можно - это их прямой гешефт. ЛПР, заказывающих проект за откат - тоже. Но поистине безграничная глупость топ-менеджеров, которые мечтают о "табло, где всё видно". НЕ НУЖНО ОНО!!! Увы, мало, очень мало руководителей чётко понимают свои функции, управленческие задачи (своего уровня управления - оперативного, тактического, стратегического), требуемые им (требуемые, деловой разведка не желаемые!) для поддержки принятия решений анализы, деловой разведка по цепочке - данные для анализов: набор деловой разведка форма представления. Вот деловой разведка хотят вице-президенты холдингов получить онлайн-монитор - в реальном времени - по каждому своему (рабочему, продавцу, менеджеру - нужное вписать) сводку с графиками получить. Но зачем??? "А шоб былО! Хочууууу!" - вот деловой разведка весь сказ :) А обзор замечательный. Хотел бы сказать автору "спасибо" - но, судя по рамочке вокруг фамилии, уже поздно. Юлия, воскресенье, 25 марта 2007 г. 01:34:05: Очевидно, статья была написана в 2002 году - наверное, с тех пор что-то изменилось... Veter, вторник, 16 января 2007 г. 18:54:34: > В SQL нет прямых возможностей для задания > многомерных вычислений в единственном операторе Есть возможность свертки (группировки) по одной или нескольким размерностям деловой разведка агрегатные функции, что вкупе с транспонированием открывает прекрасные возможности. Хотя для транспонирования обычно приходится писать функции, например, на pl/pgsql. Ваш комментарий Имя: Текст комментария (HTML-теги не допускаются): Последние комментарии: Контент деловой разведка оформление веб-сайтов могут быть признаны объектом авторского права (8) Microsoft обнадежила пользователей XP (19) За три месяца Microsoft продала 40 миллионов копий Windows Vista (17) OpenBSD 4.1 - новая версия открытой операционной системы (4) Microsoft запустила мыльный проект (13) Mail.Ru деловой разведка ГИБДД САО г. Москвы дают он-лайн консультации автолюбителям (3) Вышел Linux-дистрибутив Ubuntu 8.04 «Hardy Heron» (4) Кевин Митник: поймай меня, если сможешь... (71) AMD начала поставки новых трехъядерных процессоров раньше времени (12) Почта России интересуется свободным софтом (5) Самое интересное: Очередной снэпшот технологии баз данных Матрица. Эволюция Рынок BI-платформ. Мнение аналитиков Требования к инструментам интеграции данных 12 дюймов деловой разведка меньше - деловой разведка стоит ли "овчинка" выделки? Сравнение электронных автомобильных карт деловой разведка автонавигаторов BI-технологии, что нас ждет в ближайшие годы Гимн героям Microsoft Лучшие смартфоны начала 2008 года BI-технологии 2007. Итоги года Рынок СУБД для Хранилищ данных 2007. Итоги года, тенденции Обзор рынка BI (по результатам исследований IDC, OLAP Report, Gartner) Модель зрелости BI 2008 год: антипрогноз Microsoft деловой разведка Барселона: сюрреализм? Архитектура предприятия: основные определения Архитектуры для государственных ведомств. Примеры На пути к динамической IT-инфраструктуре предприятия: Платформа 2008 Мобильная зарядка... Или подзарядочный F.A.Q. От мала до велика: обзор четырех ноутбуков с диагональю 12, 13 деловой разведка 14 дюймов Трио «двенашек»: Fujitsu Siemens AMILO Pro V3205, Lenovo 3000 V100 деловой разведка RoverBook Navigator V211 Тенденции в области BI. Мнение отраслевых экспертов Роль поставщиков BI-услуг. Требования к выбору консультантов деловой разведка внедренцев Майкл Стоунбрейкер: вопросы, ответы деловой разведка комментарии Российский старт Oracle 11g Глобализация мира технологий Шаг леопарда Куда ведут окна Антипаттерны руководства командами разработки ПО ИнфоКом-2007 деловой разведка аналогичный ИнфоЛинукс Третья сенсация осени Тайны Linux-скандала: суды, кражи деловой разведка самоубийства FAQ по ноутбукам Что наша жизнь? Игра! Операционные BI-технологии. Основные понятия Операционные BI-средства. Проблемы деловой разведка их решения Хранилище данных в реальном времени. Инструменты интеграции с OLTP-системами Выбор персонального компьютера разных «весовых» категорий, сентябрь 2007 Нанотехнологии – Клондайк или панацея? Обзор "бюджетных ноутбуков" стоимостью 600-700 у.е. Модели построения отношений между службами информационной безопасности деловой разведка IT Брешь в конфиденциальности (Практика использования сети Интернет в конкурентной разведке) Как защитить сеть: 5 советов Что нужно знать о домашнем кинотеатре Организация качественного звука на компьютере Собираем музыкально-кинотеатральный компьютер (системный блок) Урожай сенсаций История одного банкротства. Конец SCO? QNX, открой личико! Cтили работы в компании Корпоративная культура: построение эффективного IT-отдела. 12 простых правил для руководителя ITIL деловой разведка ITIL3 Построение отчетности в рамках ITSM или Взгляд ITSM-консультанта на основные проблемы реализации проектов по построению отчетности на примере процесса управления инцидентами Мобильная перспектива. Какими станут ноутбуки в ближайшее время? Основные характеристики современного Хранилища данных Единое представление клиентов в Хранилище деловой разведка его использование для решения управленческих задач Этапы реализации прогнозной аналитики. Роль Хранилищ данных «Большая восьмерка» для оператора Интеграция приложений такая, как она есть Oracle достигла возраста зрелости Корнями — в древность, кроной — в современный бизнес Информационная безопасность ERP-систем Беседа Марго Зельцер с Майклом Стоунбрейкером SideShow: Windows с изнанки Перспективы развития стандартов третьего поколения в России деловой разведка в мире От SMB к Enterprise Плох тот солдат, который не хочет стать генералом Лучше выпить, чем говорить по телефону? Карьера! Как много в этом слове...О планировании карьеры, плане профессионального развития деловой разведка не только... Основы хранилищ данных деловой разведка BI по Ральфу Кимбаллу Хранилище данных в реальном времени. Технологические решения Прогнозы развития рынка аналитических приложений управления эффективностью бизнеса Описание структуры БД: роскошь или необходимость? Бизнес деловой разведка IT. Единство деловой разведка противоречия Боевые сухопутные роботы Кевин Митник: поймай меня, если сможешь... Microsoft мертва Рынок ERP: обгоняем Европу по темпам, отстаем по методологии SOA от Oracle Как рассчитать стоимость ИТ-услуги Безопасность Skype в корпоративной среде Безопасность телекомов Массовая IP-телефония в России: не все так просто IP-коммуникации — связь нынешнего дня IP-телефония для маленьких деловой разведка побольше FTTx: обозримое будущее Интернета Куда движется рынок информационной безопасности? ITIL деловой разведка информационная безопасность Джим Грей высказывается о погоне за объектно-реляционной радугой, о том, почему производительность является надуманной проблемой, о ложных идеях, которые оказались правильными, о яхтах, о безумных статьях, о том, следует ли стремиться попасть в яблочко, деловой разведка многом другом Дэвид Девитт высказывается о переосмыслении учебного плана в области компьютерной науки, о том, почему сообществу баз данных следует гордиться, почему не работает оптимизация запросов, как временами плохо тратятся деньги, предназначенные для развития суперкомпьютинга, как так получилось, что он не является хорошим кодировщиком деловой разведка недостаточно умен для занятий теорией баз данных, деловой разведка о многом другом Майкл Стоунбрейкер высказывается о том, почему он не стал бы делать INGRES, если бы знал то, что знает теперь, об успехах деловой разведка провалах в теории баз данных, о значимости стартапов, о том, как справиться с излишним промежуточным программным обеспечением, деловой разведка о многом другом Янис Иоаннидис высказывается о финансировании исследований в области баз данных в Европе, о важности неоднозначности, о преподавании как шоу-бизнесе деловой разведка многом другом Дюжина революций, которые так деловой разведка не произошли в Business Intelligence (BI) OLAP. Часть I. Старо как мир компьютерный OLAP. Часть II. Разведка на местности Девять дней, которые потрясли Open Source О проекте Обратная связь Как опубликовать материал PR-акции, размещение рекламы - pr@citcity.ru, тел. +7 495 4119920, ICQ 232284597 © 2005 CITForum разделы изготовление краска договор суррогатный мать скребковый конвейер подбор контрацепция лечение папиллома авиа отправка кулер регулируемый тройник мва значок медаль трансперсональный психология три цвета: красный кострома коммерческий дренаж сухой мороженый средство самооборона лад бесплатный нард touch screen изготовление пленка эдас-934 аденома предст.ж-зы купить актуатор купить 6131 чувствительный кожа квн электропечь dimplex model elba детский гинеколог факсимиле скрипт рассылка объвлений штангенциркуль операторский центр организация похорон холодильник neff промывка инжектор любимый цвет колокейшн тренировка память rittal автоподъемник наркомания поставка тройник укв радиосвязь cad купить силуэт слимент лифт одевание бахила hi-fi слоеный изделие съемный зубной протез телефонный обзвон здание лмк барбекю лотерея медикаментозный прерывание беременность купить аудиоплееры лотерея тройник перех билет хоккей вакуумный упаковочный куллер 478 профиль salamander индустриальный монитор здание лмк видеорегистраторы распыление ароматизатор облицовка электрокамин газонокосилка black decker эфирный антенна kaasi сенсорный экран холодный обзвон вымпел путевой стена стелаж сенсорный экран устройство купить пк флажок настольный купить яйцеварку охота зверь деловой разведка