sisteme de asistare a deciziei

7/29/2019 sisteme de asistare a deciziei

1/49

PRELUCRAREA ANALITIC ADATELOR ON-LINE

O categorie de instrumente software care

permit decidentilor s neleag esenadatelor printr-un acces rapid, consistent iinteractiv la o mare varietate de perspective

asupra acestoraSintetizarea, analiza si consolidareadinamica a unor volume mari de datemultidimensionale


2/49

tehnologie de agregare a datelor stocate n depozite ntr-oabordare multidimensional care asigur acces rapid la

informaiile necesare decidenilor ntr-o manier consistent,

interactiv i foarte flexibil.

Numele tehnologiei OLAP - introdus n 1993 de ctre E. F. Codd,n articolul:

Punerea la dispoziia analitilor a unui instrument de procesareanalitic on-line: un mandat pentru tehnologiile informaionale.

OLAP

On-Line Analytical Processing


3/49

testul FASMI(Fast Analysis Shared Multidimensional Information)

Fast rapiditate (capacitatea de a livra informaiile n timputil de ordinul secundelor)

Analysis analiz (capacitatea de a efectua analize numerice

i statistice prin aplicaii predefinite sau create ad-hoc de ctreutilizator.

Shared partajat(utilizat n regim concurent de mai muliutilizatori, fapt ce impune asigurarea securitii i

confidenialitii datelor )

MultidimensionalCaracteristica esenial a OLAP

Information Acces la orice date i informaii relevantepentru analiz, oriunde s-ar gsi i n orice volum


4/49

OLAP

Se refera la o varietate de activitati realizatede obicei de utilizatorii finali in cadrulsistemelor on-line ( generare interogari,reintorogari ad-hoc, reprezantari vizuale,analiza si reprezentarea multidimensionalaa datelor)

Modelarea, analiza si vizualizarea unorseturi mari de date intr-o perspectivamultidimensionala


5/49

OLAP - DDOLAP transform volumul imens de

date stocate i gestionate n depozite ninformaii utile procesului de decizie.

DDacumuleaza informatii cu caracter istoric cuscopul de a furniza raspunsuri la intrebari de tipul: CINE? CE? UNDE? CAND?

OLAPanalizeaza datele agregate in perspectivemultidimensionale pentru a putea raspunde laintrebari suplimentare de tipul DE CE? CE AR FI

DACA (WHAT IF)?


6/49

OLTP OLAP

Procesareatranzactiilorprelucrari simplepentru operatiirepetitive

Rapoarte predefinite

Examinarea datelor sia relatiilor complexedintre acestea

Se pot formula ad-hocinterogari specifice

Asigura continuitate inanaliza


7/49

Cerinele funcionale ale sistemelor

OLAP:

OPRTUNITATE

prelucrarea datelor pentru analiz

acces rapid la date

calcule rapide

ACURATEE

INTELIGIBILITATE


8/49

Tehnicile utilizate de OLAP

simpla navigaie n BDselecia datelor

analize complexe incluznd modele i serii temporale.posibilitatea de a construi scenarii

Principalele caracteristici ale OLAP

Perspectiv (view) multimensional asupra datelorCapacitate de calcul intensivOrientare n timp (time intelligence)


9/49

Perspectiva multidimensional asupra datelor

Capacitatea de a integra mai multe aspecte ale activitiintreprinderii privite din diferite perspective: timp, locaie,

produs, bani, persoane, etc.

Fiecare dimensiune poate avea mai multe nivele: dimensiunea temporal se poate divide n ani, luni,

trimestre, sezoane, etc

dimensiunea geografic n emisfere, continente, ri,regiuni, orae, etc

dimensiunea produs poate avea subdimensiuni de genul:categorie, clas, fel, etc.


10/49

Conceptul dimensiune este utilizat n sensul de aspect

Dimensiunile sunt complet independente

- posibile criterii de agregare a datelor- nivelele unei dimensiuni formeaz o ierarhie (criterii de

agregare)- IERARHIE o grupare de atribute dimensionale care

urmeaza o directie de agregare

Perspectivele multidimensionale asupra datelor sunt numitehipercuburi de date, prin extinderea noiunii de cub tridimensional

la cub n-dimensional sau hipercub.

mar

feb

ian

C1 C2 C3P1

P3P2


11/49

Capacitatea de a efectua calcule intensive- abilitatea de a aplica algoritmi compleci asupra datelor

structurate n hipercub,

- implic- posibilitatea de adresare multidimensional direct alocaiilor (cuburile unitare)

- optimizarea timpului de rspuns.

Orientarea n timp (time intelligence)abilitatea de exploatare a acestei dimensiuni universale,necesar pentru comparaii i judeci de valoare n orice analizeconomic.

Timpul este preluat din datele tranzaciilor.Pe baza acestor date primare se fac agregri pe luni, semestre,

sezoane, ani, decenii, etc.Dimensiuni mai puin obinuite:

- perioada curent,- perioada precedent,- aceeai perioad a anului trecut, etc.


12/49

ClientZonaOrg.vnz

Clasa clieni

Perioada

ProdusProductorCateg. Produs

Timpul mic de rspuns, critic pentru asistarea deciziei este un factor

important de succes al OLAP, realizat prin tehnici inteligente de optimizare.


13/49

P1 P2 P3 P4 Pn ProduseTimp Categorii de

roduse

aproviztransport

depozitare

Clieni

Client1

Client2

Client3

Client4

Client n

regie


14/49

Profit

Timp

AnulLuna

Produs

ProducatorCategorie

Client

ZonaOrg_vanzClasa cl

ScenariiPlanificat

EstimatRealizat

Moneda

LeuEuroDolar

MsuriProfitMarja comCostul vnzarilor


15/49

Business Intelligence

ANALYSIS

DATAWAREHOUSE

OLAPHypercube


16/49

Modelarea datelor este un pas important n procesul dedezvoltare a unui depozit de date pentru c permite vizualizareastructurii nainte de a fi construit.

Modelul multidimensional hipercubul - este nsdificil de vizualizat n toate dimensiunile i trebuie

prezentat desfurat n seciuni sau proieciitridimensionale pentru a putea fi neles

seciunea este o felie transversal din cub,

identificat prin coordonatele seciunii

proiecia este o seciune care centralizeazatele de pe toate dimensiunile suprimate


17/49

Vizualizarea datelor on-line

se face n seciuni sau proiecii tridimensionale

Datele din celule pot fi prezentate numai n seciuni sau proieciitransversale bidimensionale (forma clasic a tabelelor pivot).

Intuitiv, hipercubul poate fi imaginat ca unset de tabele pivot grupate pe dimensiuneacomun.

n mod abuziv, hipercubul este considerat un set de cuburitridimensionale distincte.

Pot exista i hipercuburi distincte, chiar dac au dimensiunicomune, dar cu alte msuri.


18/49

Selecia produce un cub cu acelai numr de dimensiuni, setul de membri pe

fiecare fiind restrns prin enumerarea membrilor selectai, prin intervale sauprin condiii puse asupra msurilor. Exemple de selecii:

alfa

beta

1 2

mn

alfa

gama

1 2 3n

p

n

alfa

beta

ama

1 2 3m

beta

2 31

3

beta

gama


19/49

Proiecia realizeaz restrngerea dimensiunilor unui cub la un numrprecizat de axe. Dimensiunile suprimate conduc la nsumarea msurilor ncelulele corespunztoare membrilor din dimensiunile vizibile. Pentruexemplificare, prezentm un cub tridimensional proiectat pe cele trei plane:

mar

feb

ian

C1 C2 C3P1

P3P2

P2P1

P3

mar

feb

ian

P1

C1 C2 C3

P2

P3

mar

feb

ian

C1 C2 C3

all

all

all


20/49

Un plan se poate proiecta ntr-un vector i un vector ntr-un cubelementar care sintetizeaz tot hipercubul (la nivelul allrdcinaierarhiilor).

Proieciile pe un plan difer de feele cubului din acel plan prinaceea c msurile nscrise n proiecii sunt sumele msurilor aflate pedimensiunile din adncime iar msurile nscrise n fee sunt msurile

corespunztoare primului membru din fiecare dimensiune dinadncime.

P1

C1 C2 C3

P2

P3

C1 C2 C3

all all

all

all


21/49

Pentru modelare, hipercubul se prezint n forma tabelar cu coloanepentru msuri i rnduri pentru combinaiile de dimensiuni.

Dimensiuni Msuri

Anul Luna Agent Client Produs

Cantitate Valoare Cost

marfa

Chelt

transp

Alte

chelt

1999 1 AAA Alexa Ciment 100 33000 20700 500 2341999 1 AAA Alexa Var 30 5000 4300 120 57

2001 10 XXX YETA Vopsea 400 132000 82800 780 560


22/49

Suprapuse peste depozitele de date, bazele de datemultidimensionale utilizate de OLAP stocheazstraturi de date agregate pe diverse criterii ierarhicedate statistice precalculate pe fiecare nivel de agregare.

Analiza datelor, de tip numeric sau statistic

predefinit de creatorul aplicaiei definita de utilizatorul final n cadrul unor interogri ad-hoc.

Aplicaiile construite cu tehnologia OLAP asigur :

analiza rapid a informaiei multidimensionale distribuit n

locaii multiple i accesibil n acelai timp unui numr mare de

utilizatori.

OLAP utilizeaz n acest scopbaze de date multidimensionale


23/49

n plan fizic, hipercubul poate fi stocat ntr-o tabl

- coloane n care sunt stocate msurile- identificatori de rnduri (chei) formai din toate combinaiile

posibile de valori ale dimensiunilor.

Utilizarea indecilor pentru acces rapid nu este de prea mare ajutorntruct cheia este format din multe caracteristici iar cmpurile devaloare sunt puine i numerice.

Tabela de indeci este aproape la fel de mare ca i tabla iniial.

Accesul direct rapid este asigurat prin tabele bitmap.

Bazele de date dedicate datelor modelate ca hipercuburi sunt

bazele de date multidimensionale


24/49

Baze de date multidimensionale

Structura datelor - n care sunt stocate msurile activitiipreluate din tabela de fapte a depozitului de date (cantiti, valori,contoare, etc), date care sunt prezentate utilizatorului n celuleletabelelor pivot.

Cant Val Nr_linii_fct

Structura metadatelor - n care sunt stocate dimensiunile imembrii acestora precum i structurile ierarhice ale dimensiunilor,toate informaiile care apar pe axele cuburilor i sunt prezentateutilizatorului ca nume de rnduri i coloane n tabelele pivot.


25/49

Ierarhii alternative ale dimensiunii TIMP

Nivelele sunt numerotate de la rdcin (nivelul 0) spre frunze (nivelulmaxim). Fiecare ierarhie are setul ei de nivele chiar dac anumite ramurisunt comune.

Anul

Sezonul

Semestrul

TrimestrulSptmna

Luna

Data calendaristic

Ziua

IerarhiaAnotimp

Ierarhia

Calendar

IerarhiaSapte_zile


26/49

Nivel Ierarhia Calendar Ierarhia Anotimp Ierarhia Sapte_zile

0 Timp Timp Timp1 Ani Ani Sptmna2 Semestre Sezoane Ziua3 Trimestre Luni Data calendaristic4 Luni Date calendaristice5 Date calendaristice

Pe fiecare nivel se stocheaz membrii dimensiunii respective. Rdcinacomun reprezint nivelul de agregare maxim (cu unicul membru implicitall). Exemple de seturi de membri pentru fiecare nivel:

Subdimensiune Set de membri Nr. de membriTimp all 1Anul 1997,1998,1999,2000,2001 5

Semestrul I,II 2Trimestrul 1,2,3,4 4Luna Ian,feb,mar,apr, ,dec 12Sptmna 1,2,3,.56 56Ziua Luni, mari, miercuri, joi. 7Data calendaristic 1,2,3,..31 31


27/49

Arborele ierarhiei Calendar a dimensiunii timp, nivele i membri

1 7 1 8 1 2000 2001

I

1

II

2 3 4

ian feb dec oct nov dec

1 31 1 31

anul

semestrul

trimestrul

luna

data


28/49

Ierarhiile alternative ale dimensiunii CLIENT

Zona

Statut

Judet

LocalitateCategorie

Client

Subctg

IerarhiaFormaJuridica

IerarhiaClasificare

IerarhiaGeografie

all


29/49

Pentru navigaia pe o structur arborescent, sistemele de gestiune ofer

operatori ierarhici.- Children- Parents- Ascendent- Descendents

Pentru exploatarea datelor, sistemele de gestiune ofer operatorirelaionali pe hipercuburi.

Selecia, Proiecia, Reuniunea, Intersecia, Diferena, Produsulcartezian, Diviziunea, Join,

Din punct de vedere fizic, datele sunt stocate ntr-un fiier cu accesdirect.Accesul la o anumit nregistrare se face pe baza adresei fizice absolute

sau relative a nregistrrii obinute prin exploatarea tabelelor bitmapconstruite la crearea structurii de date.


30/49

timp agent client produs

anul luna ziua echipa numeagent

zona Loc Numeclient

familie categ Denprod

ADRESA

1997

2001

ian

1 31Ech1

Ech2

Ag1

Ag2

Est

Sud

Buc

Iasi

Cl1

Cl2

li

Medicam

lactate

fainoase

Lapte

Unt

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 1 1 1 13 1 1 1 1 1 1

4

1 1 1 1 1

Masca de bii pentru interogarea:Medicamentele vndute de echipa 1 de ageni n Iai n ianuarie 2001.

Vor fi selectate din tabela de msuri nregistrrile care au un bit 1 npoziia corespunztoare biilor 1 din masc.


31/49

Structura metadatelor este de tip ierarhicfiecare dimensiune fiind stocat ntr-o structur

arborescentcu o singur rdcin (all) imultiple ramuri care pot avea frunze comune (ierarhii

alternative)

Fiecare nivel n ierarhie are un nume i un set de membri.Ierarhiile alternative au de asemenea nume pentru a putea fidistinse ntre ele.

Toate ierarhiile au cel puin un nivel comun, nivelul frunze,care este cel mai sczut nivel de centralizare.

Structura n care se stocheaz datele este o structur cu accesdirect prin tabele bitmap care sunt exploatate prin mti.


32/49

Operaii OLAP

asupra hipercubului

Proiectarea hipercubului trebuie s in seama denivelul de detaliu necesar la analiz, nivel de detaliudenumit granularitate i care exprim numrul demembri ai unei dimensiuni.

Dac granularitatea din start este prea mare (grupede clieni sau structuri organizatorice de ageni), datelesunt prea centralizate i nu se poate face o analiz fin.


33/49

OLAP ajusteaz nivelul de granularitate prin exploatarea

ierarhiilor dimensiunilor efectund comasri i descompuneri alemsurilor prin procedurile denumite-roll-up (consolidarea)-drill-down.(parcurgerea in jos)

Aceste proceduri deplaseaz proiecia cubului n sus i n jos penivelele ierarhice ale fiecrei dimensiuni (zoom in; zoom out)efectund de fiecare dat centralizri ale msurilor stocate la cea maimic granularitate dup criteriile ierarhice cerute.

Operaia drill-down ofer mai multe detaliiOperaia roll-up ofer date mai sintetice - datele sunt agregate pe

structuri de tip ierarhie


34/49

CLIENTI

zona localitate nume_client

Gamma 2 2 3 2 2 1 2 3 3 2 1 2 3 2

Unirea 6 6 6 9 9 6 10 11 8 8 11 8 9 9 2 9 9 8 14 6 9 6 10 8 9 8 8 9 8 8 6 6 9 9 6 4 12 9 9 4 9 4 2

Flamingo 5 2 3 5

Maniak 1 2 3 2 3 6 2 2 3 2 3 2 3 2 2 2 6 1

Saprox 48 8 24 24 24 24 30 1 6 2 4 8 24 8 12 26 6 48 24 4 6 2 4 5 1 5 4 24 18 74 48 18 54 24 30 24 24 24 26 18 18 36 18 48 18 3 2 4 24 24 3 6 54 54 12 33 24 10 18

Tehnikon 22 3 6 6 5 5 5 11 5 6 3 5 6 5 8 11 20 25 21 10 2 25 10 20 5 6 25 20 15 30 20 20 20 11 12 2 11 5 2 2 5 16 5 2 2 5 5 2 6 30 30 2 12 5 6 7

Alfa 56 30 12 12 24 36 6 6 24 3 6 3 6 24 6 12 12 6 6 6 18 42 76 6 3 66 54 30 55 15 18 24 6 22 6 6 6 30 6 6 36 6 4 6 6 18 4 78 66 6 30 62

Gullit 3 3 3 1 3 2 2 3 2 2 3 2 1 2 1 3 3 2 5 2 5 5 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 5 5 3 3 2 3

Larghit 12 12 12 6 12 6 6 5 12 6 12 12 18 12 6 6 6 6 12 6 6 12 12 6 12 12 6

Phoenix 1 3 2 3 2 2 2 2 2 2 1 2 3 3 3 5 2 2 5 5 1 3 3 3

B aca u Ju ly 20 2 8 6 10 10 6 4 10 2 6 6 6 8 8 12 13 12 10 13 10 20 21 4 6 20 15 18 18 6 11 12 4 8 4 4 4 10 3 4 8 2 4 6 6 4 6 9 9 17 18 10 6 21

Beta 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

MedFarm 6 7 5 40 5 7 5 8 7 8 10 2 2 3 5 5 5 5 15 14 7 2 20 5 1 8 5 5 1 5 1 8 4 7 1 3 11 8 3 2 3 7

Megaimpex 2 72 4 19 54 80 38 56 79 39 57 76 43 53 36 46 29 58 105 51 54 89 65 80 96 80 53 55 25 49 53 67 3 29 49 42 49 71 83 70 87 41 80 6

MiRo 8 24 24 24 48 18 24 18 18 24 24 48 18 24 24 48 48 18 24 18 18 48 18 18 18 24 24 36 36 24 12 24 24

Televita 4 2 2 2 2 3 2 7 3 9 3 3 1 1 5 3 7 5 4 6 2 2 5 2 4 4 3 3 2 8 7 3 2 3

Galicia 5 5 6 3 1 3 5 4 3 3 1 5 8 5 3 3 3 6 6 3

Oriana 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 2 0 1 1 0 1 0 1 1 0

Laur 4 2 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 2 4 4 2 4 4 2 2 4 2 2 4 2 2 4 4

Orient 6 9 6 9 6 2 6 9 4 5 6 4 5 4 2 3 4 7 4 4 5 5 6 5 7 4 6 2 4 4 8 2 2 2 4 2 6 6 2 7 7 7 3 5 2 4

Qunta 20 18 20 24 10 28 36 12 32 12 8 8 34 20 24 10 20 24 28 4 20 30 34 7 28 34 5 6 20 18 18 18

Nike 4 1 11 4 4 10 10 6 3 9 1 2 4 2 3 9 4 3 7 5 4 4 4 14 9 2 2 12 12 6 6 3 10 3 5 4 3 2 3 8 2 11 5 2 2 4 5 6 2 17 15 8 1 7 2

Rolenko 48 45 59 65 29 13 183 61 18 27 38 15 40 16 78 48 96 72 43 96 61 5 44 40 71 29 15 43 20 116 8 15 48 48 96 96 34 48

Alltrans 6 3 6 20 10 22 22 15 6 6 10 6 4 10 10 6 20 20 3

Farmec 3 3 3 3 2 2 3 13 1 5 2 2 3 3 2 5 5 2 3

Furnica 2 4 2 4 7 9 2 6 5 2 5 2 4 2 2 7 3 4 7 8 3 6 2 2 4 3 2 1 1 2 2 2 1 4 7 3 1 12 12 5

LiliKon 27 11 10 10 25 11 15 5 6 6 4 15 26 19 10 8 18 15 30 5 10 4 26 20 10 16 10 11 5 5 16 10 6 14 1 6 26 6 6 6 16 10 6 20 20 26 6

Monterey 3 3 3 3 3 6 2 2 2 2 3 2 3 3 3 3 1 2 2 3 5 1 2 5 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 5 5 1 2 5 5 1 3 5 2 3

Romena 2 2 2 2 2 2 2 1 2 0 0 2 2 2 2 0 0 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2 0 2 2 2 3 2 2 2

Romtrans 5 5 9 5 5 5 3 1 5 10 3 8 5 3 3 5 3 5 5 3 10 10 5 10 10 10

Silikon 18 12 12 36 97 108 30 24 36 12 18 48 12 24 24 24 12 18 36 152 12 12 24 24 24 12 30 30 18 24 72 12 72 5 24 12 12 108 144 6 6 6

Varango 9 5 3 7 4 8 4 2 4 12 4 6 5 2 10 4 6 42 20 2 20 20 2 16 9 4 2 5 6 1 2 6 2 4 30 6 2 2 10 4 8 10 4 2 13 23 4 9 8 2 2

ViaMala 8 6 6 12 6 9 6 6 11 8 12 11 7 6 13 7 6 9 15 12 8 6 13 12 16 6 6 6 11 6 6 8 10 11 16 7 8

Dalia 21 7 3 3 5 10 3 9 8 2 4 12 2 8 8 5 1 19 3 6 8 12 2 12 17 8 6 2 4 5 4 7 4 5 2 7 1 12 6 2 3 10 5 2 31 33 4 3 6 4 1

Delta 2 2 2 4 4 6 6 2 2 2 4 6 2 4 2 2 7 2 2 2 2 2

Giurgiu Blachino 3 1 3 1 3 2 5 1 2 3 3 5 6 6 3 1 5 5 2 1 1 6 6 6 12 3 3

Arad Antiqua 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5

Formosa 2 2 2 3 2 2 2 3 2 5 2 2 2 2 2 5 4

Omega 5 5 5 3 5 3 7 2 5 3 15 15 4

Haco 2 5 5 2 2 3 3 3 2 5 3 3 3 3 2 5 3 5 5 3 2

Pronto 6 1 2 12 6 12 12 6 12 6 24 12 1 2 12 12 6 1 2 12 1 2 24 2 4 12 6 6 6 12 12 6 6 6 6

PsYcho 42 33 3 20 47 88 35 30 65 10 30 50 30 10 52 38 26 38 10 4 12 5 36 35 96 2 13 72 73 13 9 3 5 52 53 32 25 26 19 76 45 97 1 0 3 4 51 1 52 1 53 43 19 51 3 3

TranSStereo 2 6 4 7 3 1 2 3 2 2 2 6 1 1 1 1 4 1 2

Iasi

Suceava

Brasov

Constanta

Galati

Cluj

Sibiu

PRODU

SE

Bucuresti

Craiova

Oradea

Timisoara

ALL

CENTRU

EST

SUD

VEST

denumire P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P24 P25 P26 P27 P28 P29 P30 P31 P32 P33 P34 P35 P36 P37 P38 P39 P40 P41 P42 P43 P44 P45 P46 P47 P48 P49 P50 P51 P52 P53 P54 P55 P56 P57 P58 P59 P60 P61 P62

PRODU

SEcategorie

produsalte dulciuri fainoase lactate alte igiena parfumuri imbracaminte incaltaminte jucarii

familie produs accesorii alimente alte cosmeticehainede

casahainede

searahaine de zi lenjerie cizme pantofi sandale alte

ALLPR

ODU

SE

CLIENTI

zona loca lita te nume_client

Gamma

Unirea

Flamingo

Maniak

Saprox

Tehnikon

Alfa

GullitLarghit

Phoenix

B a ca u J u ly 8 21

Beta

MedFarm

Megaimpex

MiRo

Televita

Galicia

Oriana

Laur

Orient

Qunta

Nike

Rolenko

Alltrans

Farmec

Furnica

LiliKon

Monterey

Romena

Romtrans

Silikon

Varango

ViaMala

Dalia

Delta

Giurg iu Blachino 2

Arad Antiqua

Formosa

Omega

Haco

Pronto

PsYcho

TranSStereo

ALL

CENTRU

Brasov

Cluj

Sibiu

EST

Constanta

Galati

Iasi

Suceava

SUD

Bucuresti

Craiova

VEST

Oradea

Timisoara 52 328 77 46

370

50 241 354 351 160 2 46 179 201 206 456 43

16 8 3 2 5 14 7 5 7 5 4 45

21 46 12

5 5 10 5 10 13 8 5 20 5 3 10

6 16 59 33 39 16 21 20 33 22 91 1

67 547 61 111 51 2 33 360 124 274 163 265 299 599 13

8 3 11 8 16 10 3 7 6 24

5 307 195 8 8 9

6

92 180 168 127 178 201 99 261 322 2

6 172 45 57 10 4 6 79 54 47 71 112 51 109 79 4

5 5 6 18 2 4 6 13 3 5 20 3

18 548 112 161 119 267 363 221 270 239 266 254 343 477 39

22 44 18 20 60 61 35 36 33 20 25 22 75

57 193 42 31 29 65 183 142 123 96 73 106 76 245 65

82 185 48 63 40 213 244 171 120 2 02 94 138 119 294 26

1852 11 18 13 56 2

PRODUSE

23 28 17 4433 29 22

denumire P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P24 P25 P26 P27 P28 P29 P30 P31 P32 P33 P34 P35 P36 P37 P38 P39 P40 P41 P42 P43 P44 P45 P46 P47 P48 P49 P50 P51 P52 P53 P54 P55 P56 P57 P58 P59 P60 P61 P62categorie

produsa lt e d ul ci ur i f ai no as e l ac ta te a lt e i gi en a p ar fu mu ri

haine decasa

haine deseara

haine de zi lenjerie cizme pantofi alte

familie produs accesorii alimente alte cosmetice imbracaminte incaltaminte jucarii

ALL

sandale

PRODUSE

Roll-up & Drill down

CLIENTI

zona localitate nume_client

Gamma

Unirea

Flamingo

Maniak

Saprox

Tehnikon

Alfa

Gullit

Larghit

Phoenix

B a ca u Ju l y

Beta

MedFarm

Megaimpex

MiRo

Televita

Galicia

Oriana

Laur

Orient

Qunta

Nike

Rolenko

Alltrans

Farmec

Furnica

LiliKon

Monterey

Romena

Romtrans

Silikon

Varango

ViaMala

Dalia

Delta

Giurgiu Blachino

Arad Antiqua

Formosa

Omega

Haco

Pronto

PsYcho

TranSStereo

139 643 82 767

PRODU

SE

57 4 98 52 637 988 935

ALL

88

43Timisoara

Oradea

VEST

1056 1346 14SUD

Bucuresti

Craiova

794 69 704

2107 2145

Suceava

Iasi

Galati51 1777 152 1168 69

Constanta

EST

1112 1095 93Cluj

CENT

RU

Brasov

Sibiu

denumire P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P24 P25 P26 P27 P28 P29 P30 P31 P32 P33 P34 P35 P36 P37 P38 P39 P40 P41 P42 P43 P44 P45 P46 P47 P48 P49 P50 P51 P52 P53 P54 P55 P56 P57 P58 P59 P60 P61 P62

categorie

produsa lt e d ul ci ur i f ai no as e l ac ta te a lt e i gi en a p ar fu mu ri

hainede

casa

hainede

searahaine de zi l enjerie c izme pant ofi alt e

familie produsaccesorii alimente alte cosmetice imbracaminte incaltaminte jucarii

ALL

PRODU

SEsandale

CLIENTI

zonalocalitatenume_clientGam

maUnire

aFlami

ngoMania

kSapro

xTehnikon

Alfa

GullitLarghitPhoenix

Bacau J u ly

BetaMedFarmMegaimpex

MiRoTelevitaGaliciaOriana

LaurOrientQunta

NikeRolenko

AlltransFarmecFurnicaLiliKonMontereyRomenaRomt

ransSiliko

nVaran

goViaM

ala

Dalia

DeltaGiurgi

u

Blachi

no

AradAntiquaFormosaOmega

HacoProntoPsYchoTranSSter

Suceava

Cluj

Sibiu

ALL

CENTRU

Brasov

EST

SUD

Bucuresti

Orad

ea

Timis

oara

PRODUSE

18681

Craiova

VEST

Constanta

Galati

Iasi

denumire P1 P2 P 3 P4 P5 P6 P7 P 8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 P21 P22 P23 P24 P25 P26 P27 P28 P29 P30 P31 P32 P33 P34 P35 P36 P37 P38 P39 P40 P41 P42 P43 P44 P45 P46 P47 P48 P49 P50 P51 P52 P53 P54 P55 P56 P57 P58 P59 P60 P61 P62

categorie

alte d u l ci u r i f a i n oa s e l a ct a t e a lte ig i e n a p a r f um u r ihainede

casa

hainede

searah a i n ed e z i l e n j er i e c izme p antofi alte

familie

a cc es or ii a li me nt e a lte c osmetice imbracaminte incaltaminte jucarii

ALL

PRODUSE sandale


35/49

Un alt grup de operaii pe care OLAP le poate executa suntsecionarea (slicing)

defalcarea (dicing) - schimbarea perspectiveiSecionarea este posibilitatea de a selecta pentru

vizualizare doar un membru al unei dimensiuni(un plandin cubul tridimensional). Seciunea respectiv apare ca o tabel pivotcu valorile dimensiunilor pe laturi i cu menionarea valorii alese

pentru dimensiunea suprimat.

Vnzrile n anul 1999 pe clieni i produse

Aracet Ciment Gips Var Vopsea

Alexa 350 270Bloon 240 107 56Bogza

VoxYeta 760 850


36/49

Defalcarea (dicing) nseamn proiectarea unei

dimensiuni pe o alt dimensiune, n general una dindimensiunile din prim plan se combin cu o dimensiune din adncime.

Procesul se mai numete i imbricarea dimensiunilor.

Vnzrile ctre clieni n anul 1999 pe produse i ageni

Aracet Ciment Gips Var Vopsea

Agent1

Agentn

Agent1

Agentn

Agent1

Agentn

Agent1

Agentn

Agent1

Agentn

Alexa 150 100 100 170 100 300

Bloon 120 120 107 56Bogza

Vox

Yeta 320 160 280 250 350 250


37/49

Dimensiunile unui cub pot fi private, ceea ce nseamn c aparin unuisingur cub sau pot fi utilizate n comun de mai multe cuburi (provenind dindepozite cu schema tip constelaie).

Fiecare membru al unei dimensiuni poate avea anumite proprietiasociate care se stocheaz n atribute specifice ale nivelului ierarhiei.

De exemplu, anumite zile din an sunt srbtori; calitatea respectiv va fievideniat pentru zilele care o ndeplinesc.

Noi membri ai dimensiunii respective pot fi adugai respectnd anumitereguli, mai ales dac este o dimensiune comun mai multor cuburi.

Proiectarea structurilor depozitelor de date i cuburilor OLAP esteun proces care continu pe parcursul ntregii viei a aplicaiei,

dimensiunile cuburilor fiind strns legate de detaliile activitii precumclieni, produse, etc.Orice nou client sau nou produs va implica o modificare de structur.


38/49

Domenii de utilizare ale OLAPInstrumentele OLAP i aplicaiile construite cu aceast tehnologie i

gsesc multiple domenii de utilizare n activitatea ntreprinderilor: vnzri ,marketing , finane , producie.

departamentele financiar i contabilitate- construirea bugetelor- analiza performanelor financiare- modelare financiar;

departamentul vnzri- analize complexe ale vnzrilor- previziuni;

departamentul marketing- cercetri i analize de pia,- analize ale campaniilor publicitare,- analiza clienilor i a segmentelor de pia.

Activitatea de producie- planificarea operaiilor,- asigurarea i controlul calitii produselor- analiza rebuturilor- optimizarea raportului cost-performan


39/49


40/49

Caracterisitici

Baze de

date

relaionaleOLTP

Baze de date

relaionaleDatawarehouse

Baze de date

multidimensionaleOLAP

Operaia tipic Actualizare Raportare Analiz

Nivelul de analizcerut

Sczut Mediu Ridicat

Ecrane Neschimbat Definit deutilizator

Definit de utilizator

Volum de date petranzacie

Mic Mic/Mare Mare

Nivel de detaliu date Detaliu Detalii,Sumarizare

nsumate

Vechimea datelor Curente Istorice icurente

Istorice, curente,previzionate

Orientare nregistrare nregistrare Matrice


41/49

Tipuri de sisteme OLAP

MOLAP

datele sunt organizate in cuburi care potfi privite din mai multe perspective

procesul de interogare este foarte rapid,deoarece consolidarile au fost deja facute

date financiare


42/49

Data

Warehouse

Serverul bazei de date

relaionale i/sausistemelor motenite

Motorul

MOLAP

Instrumente deacces ale

utilizatorului final

Cerere de date

Set de rezultate

ncrcare

Stratul bazei de date

Serverulbazei de date

multidimensionale

Crearea si stocarea

cuburilor de date

BDM

Stratul de prezentareStratul aplicaiilor


43/49


ROLAP

Perspective multidimensionale adhoc prininterogari complexe pe structuri relationale

Date care au foarte multe atributedescriptive, greu de plasat in cuburi de date


44/49

Serverul bazei de

date relaionale

Server ROLAPanalitic

Instrumente de accesale utilizatorului final

Stratul bazei dedate

Stratul deprezentare

Cerere de date

Set de rezultatemultidimensionale

(crearea n moddinamic a cuburilor de

date)

Set de rezultate

Cereri SQLcomplexe

Stratul logiciiaplicaiilor

Crearea cuburilorde date in mod

dinamic

Vederemultidimensional


45/49

HOLAP


46/49

Serverul bazei dedate relaionale

Server

MOLAP

Instrumente deacces aleutilizatorului final

Stratul bazei de date silogicii aplicaiilor

Stratul deprezentare

Cerere de date

Set de rezultate

ncrcare

Limbajul SQL

Set de rezultate


47/49

MOLAP ROLAP HOLAP

Structurile de date sunt limitate nceea ce privete capacitatea lor de a

susine mai multe domenii desubiecte i de a furniza accesul ladate detaliate

Dezvoltarea de produsemiddleware, pentru a

facilita dezvoltarea deaplicaii multidimensionale

Arhitectura are carezultat o redundan

a datelor semnificativi poate cauzaprobleme pentrureelele care susinmuli utilizatori

Navigarea i analiza datelor suntlimitate, deoarece datele suntproiectate n concordan cucerinele determinate anterior. Poatefi necesar reorganizarea fizic adatelor, pentru a susine n mod

optim noile cerine.

Dezvoltarea unei opiunide creare a structurilorpersistentemultidimensionale, cufaciliti de asisten nadministrarea acestor

structuri.

Abilitatea fiecruiutilizator de a construiun cub de datepersonalizat poateduce la lipsa coereneidatelor ntre

utilizatoriiProdusele MOLAP necesit un setdiferit de abiliti i instrumentepentru construirea i ntreinereabazei de date, prin aceasta crescndcostul i complexitatea susinerii.

Numai o cantitatelimitat de date poatefi ntreinut n modeficient.


48/49


DOLAPSGBD relational proiectat pentru a gazdui

structuri OLAP si pentru a permite calculeOLAP

WOLAPdate OLAP accesibile prin intermediul unuibrowser Web


49/49


Desktop OLAP

instrumente OLAP simple, ieftine darfoarte flexibile pentru analize si prezentarimultidimensionale ale datelor descarcate

clientilor din baze de date relationale saumultidimensionale

sisteme de asistare a deciziei

Documents