siad curs 6 tabele de fapte

Upload: cristina-stefanov

Post on 29-Oct-2015

96 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

siad - tabele de fapte

TRANSCRIPT

  • 3. SIAD BAZAT PE DATE

    SIAD bazat pe date:OLTP vs. OLAP Motoda de proiectare multidimensionalaAplicatii back-endAplicatii front-end

  • Conceptul de fapt

    Subiectul de analiz este reprezentat prin conceptul de fapt.Definiie :Faptele modeleaz subiectul de analiz. O fapt reprezint msura activitii determinat la intersecia tuturor informaiilor referitoare la activitate.Reprezentarea grafic la nivel conceptual a unei tabele de fapte se face astfel:

    Fig. Reprezentarea grafic a tabelei de fapte

  • Tabela de FapteO tabel de fapte regrupeaz toi indicatorii referitori la un subiect de analiz care partajeaz acelai ansamblu de dimensiuni i care nu pot fi dedui din ali indicatori [Le data warehouse J.-M. Franco 1997].n tabela de fapte sunt stocate date istorice referitoare la procesul operational din cadrul unei organizaii, care face obiectul analizeiTabela de fapte este cea mai mare ca volum de date dintre toate tabelele unui depozit, devenind tabela dominant a acestuia..

  • Tabela de Fapte - normalizareaTabela de fapte este foarte important deoarece de modul n care este proiectat depinde volumul de date ce va fi stocat n depozit. Pentru a reduce volumul de date stocate, tabela de fapte trebuie s ating un grad nalt de normalizare.

  • Tabela de Fapte - granularitatea

    Granularitatea faptelor reprezint gradul de detaliere a acestora. Faptele pot avea acelai grad de detaliere ca cel existent n sursele de date sau pot avea un grad detaliere mai agregat. Avnd n vedere faptul c aplicaiile decizionale se construiesc de o manier incremental, utiliznd acelai depozit, pentru a se evita apariia unor situaii neplcute n viitor la integrarea unor noi aplicaii, se recomand ca tabela de fapte s menin granularitatea cea mai fin posibil.

  • Tabela de Fapte - granularitateaDecizia ca tabela de fapte s conin agregri ale datelor existente n sursele de date trebuie foarte bine analizat.

    Granulitatea este important pentru c pe de o parte ea determin dimensiunile principale ale modelului i pe de alt parte determin volumul bazei de date.

  • Tabela de Fapte - aditivitateaFaptele sunt numerice i n general aditive i valorificate de o manier continu [Kimball 1997]. Msurile sunt numerice i aditive pentru a permite agregarea indicatorilor pe ierarhii (se pot aduna, se poate calcula un minim, maxim sau medie). analize OLAP Msurile sunt valorificate de o manier continu, adic aceasta poate lua orice valoare ntr-un interval de valori, Proprietatea de continuitate este utilizat n principal pentru a pune n eviden diferena dintre o msur i un parametru al unei dimensiuni care conin valori discrete i care descriu o caracteristic mai mult sau mai puin constant. Faptele nu trebuie s conin informaii descriptive ci numai informaii numerice.

  • Tabela de Fapte - aditivitateaDei aditivitatea este o proprietate important, nu ntotdeauna aceasta poate fi respectat. Astfel pot fi ntlnite situaii n care fapta s fie semi-aditiv sau chiar non-aditiv. Fapta semi-aditiv se caracterizeaz prin faptul c ea poate fi adiionat doar numai dup anumite dimensiuni iar fapta non-aditiv nu poate fi deloc adiionat. Faptele semi-aditive se refer n general la stocuri sau solduri de conturi, la contorizarea unor indicatori (ex. numr clieni, numr produse etc.) iar faptele non-aditive se refer la indicatori calculai ca raport ntre ali indicatori.

  • Tabela de Fapte - aditivitateaProblema faptelor semi-aditive, n cazul msurilor de contorizare, apare atunci cnd granularitatea depozitului este mai ridicat dect cea a surselor de date, adic datele din depozit sunt rezultatul unei agregri. n aceast situaie se va recurge la scaderea granularitatii putandu-se ajunge pana la aceeai granularitate a datelor existenta n sursele de date. In cazul faptelor semi-aditive aplicaiile destinate utilizatorilor finali trebuie s conin o avertizare a utilizatorilor pentru a nu se adiiona msura semi-aditiva pe acele ierarhii pe care nu poate fi aditionata.

  • Tabela de Fapte - exemplu.

  • Tabela de Fapte - exemplu.Marjabrut = Profitbrut / CostprodusMarjabruta este non aditiv deoarece aceasta se calculeaza ca ratie a sumelor si nu ca suma a raiilor.

  • Tabela de Fapte - exempluSoluia nlocuirea in model a atributului Marjabrut cu Costprodus care este aditiv iar marja sa o calculam prin interogarea depozitului.

  • Tabela de Fapte - exempluTotalCantitate, TotalValoare, NrClienti i Costprodus sunt perfect aditive pe ierarhia timp. TotalCantitate, TotalValoare i Costprodus sunt perfect aditive i pe ierarhia categorie produs. NrClieni nu este ns aditiv pe ierarhia categorie produs deci el este semi-aditiv. Astfel trebuie s avem grij ca aplicaiile destinate utilizatorilor finali s nu conin o astfel de agregare sau s avertizm utilizatorii s nu adiioneze msura NrClienti pe iererahia categorie produs. Se poate recurge la scaderea granularitatii pana la nivelul documentului de lucru..

  • Tabela de Fapte - exemplu

    Pe lng indicatorii de analiz, tabelele de fapte pot conine i cmpuri de date auxiliare. Acestea sunt utilizate pentru a calcula diverse durate care sunt interesante pentru procesul de analiz. Aceste atribute sunt non-aditive. Spre exemplu dac se dorete s se analizeze durata de staionare a unui produs n stoc, adic durata scurs de la achiziia sa i pn la vanzare se poate introduce cmpul data ultimei achiziii..

  • Tabela de Fapte - exemplu.

  • Tabele de fapte fr masuriO categorie aparte de tabele de fapte o constituie tabelele de fapte fr masuri. Uneori exist procese ale activitii care dei nu prezint fapte msurabile sunt interesante pentru procesul de analiz, deci trebuie s fie cuprinse n depozitul de date. Pentru reprezentarea acestor procese n depozitul de date sunt create tabele de fapte speciale denumite tabele de fapte fr masuri. Acestea pot fi mprite n dou mari categorii i anume : tabelele de urmrire a evenimentelor i tabelele de acoperire.

  • Tabelele de urmrire a evenimentelorTabelele de urmrire a evenimentelor au ca scop contorizarea evenimentelor rezultate din prezena simultan a mai multor dimensiuni n acelai loc i n acelai timp. Urmrirea acestor evenimente poate fi util pentru procesul de analiz chiar dac ea nu implic nici un indicator msurabil. Stabilirea frecvenei apariiei evenimentului n funcie de diferite criterii induse prin intermediul parametrilor dimensiunilor asociate poate fi util procesului de analiz.

  • Tabelele de urmrire a evenimentelor.

  • Tabelele de acoperireTabelele de acoperire spre deosebire de cele de urmrire a evenimentelor au ca scop de a pune n eviden ceea ce nu s-a ntmplat mai degrab dect ceea ce s-a ntmplat. Tabelele de acoperire in evidena tuturor instanierilor unor dimensiuni care la un moment dat sunt supuse unor stri, explicnd astfel componenta de acoperire din denumirea lor. Acestea au ca scop final punerea n eviden a neparticiprii unor instanieri a unor dimensiuni, care se afl ntr-o anumit stare, la anumite procese ale activitii care vizeaz i dimensiunile n cauz, prin comparaie cu tabela fapte corespunztoare activitii respective. .

  • Tabelele de acoperireUn exemplu clasic este tabela de urmrire a produselor aflate n promoie.

  • Tabelele de acoperirePrin comparaie cu tabela aferent activitii de vnzare se pot determina produsele aflate n promoie dar care nu au fost vndute. Pentru a facilita interogarea datelor, tabela de acoperire conine un atribut care s marcheze existena unei anumite stri care va lua ntotdeauna valoarea 1 sau adevrat

  • Tabelele de acoperire.