СУЩНОСТЬ И ОСНОВНЫЕ виды СОВРЕМЕННЫХ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ, Общее понятие информационно-аналитической системы, Функции, назначение и сфера применения ИАС — Комплексная автоматизация в энергосбережении

Информационно-аналитическая поддержка бизнеса

хочу все знать

информационно-аналитическая поддержка бизнеса

Развитие современного бизнеса невозможно без организации его информационно-аналитической поддержки, являющейся основным элементом в системе принятия решения. С одной стороны, информация становится легко доступной благодаря современным средствам автоматизации и доступу в Интернет, с другой стороны, ее обилие и возможная противоречивость представляют большую проблему для адекватной оценки сложившейся ситуации. Поэтому определение минимального числа параметров, позволяющих выстроить информационное пространство, и разработка способов его обновления и актуализации являются одними из основных элементов информационно-аналитической

поддержки бизнеса.

Информационные потоки, которые используются в системе принятия решения, можно разделить на два типа: внутренние и внешние.

К внешней информации относится правовая, финансовая, статистическая, периодическая (текущие новости) и т.д. Внутренние информационные потоки отражают специфику функционирования рассматриваемого объекта. Для обеспечения этих двух потоков, оперативного обновления и обеспечения доступа к информации разрабатывается схема мониторинга, представляющая собой концепцию по сбору, хранению, фильтрации, объединению, анализу и представлению информации с целью адаптации принимаемых решений к реальной ситуации. Может возникнуть вопрос: «Зачем нужна информационно-аналитическая поддержка, ког-

КарминскийА.М.

докт. техн. наук, профессор кафедры «Экономика и организация производства» МГТУ им. НЭ. Баумана

Помазкин Д.В.

канд. экон. наук

да можно использовать набор статистических данных?». Однако в условиях быстроменяющихся ситуаций ведения бизнеса, что характерно для переходной экономики, использование методов прогнозирования временных рядов не всегда приводит к правильным результатам, поскольку часто собранные статистические данные соответствуют другим начальным условиям. В связи с этим возрастает роль моделирования в прогнозировании. Однако сложность построения адекватных математических моделей, в первую очередь, связана не с разработкой математического аппарата, а с построением согласованного набора исходных данных.

В чем сложность подготовки исходной ин-мации? При прогнозировании, как править исходных данных являются экзоген-менными и представляются в виде временных рядов, построенных при помощи экспертных оценок. В случае большого набора параметров часть оценок может оказаться противоречивой как на этапе согласования исходных данных, так и в процессе решения задачи, т.е. могут вступать в противоречие с промежуточными результатами. Поэтому корректировка исходных данных является важной задачей.

Одним из интересных подходов к согласованию исходных данных являются инвариантные характеристики, или, иными словами, зависимые комбинации, в которых набор исходных данных соответствует определенным условиям. Определить существование инвариантных характеристик в условиях рассматриваемой задачи можно аналитическои поддержки при помощи информации, например, представленной в виде временных рядов, получаемых при помощи мониторинга, построенного на базе информационно-аналитической поддержки.

целью информационно-

является упорядочение ведения бизнеса за счет

систематизации бизнес-процессов

Рис. 1. Структура бизнес-процесса принятия решения

Целью информационно-аналитической поддержки является упорядочение ведения бизнеса за счет систематизации бизнес-процессов. Рассмотрим структуру бизнес-процесса принятия решения, которая приведена на рис. 1.

Как видно из рисунка, структура бизнес-процессов принятия решения имеет обратные связи и включает в себя три основных этапа:

— подготовку исходной информации;

— моделирование и анализ;

— подготовку и реализацию принятия решения. На первом этапе происходит выбор источников информации, актуализация полученной информации и занесение ее в базы данных с целью построения набора статистических

данных, обновления и корректировки исходной информации, используемой при моделировании.

Второй этап включает в себя непосредственное построение или уточнение математических моделей, описывающих рассматриваемый бизнес-процесс, а также проведение анализа полученных результатов.

На последнем этапе формируется решение, которое может корректироваться с учетом изменения структуры исходных данных. Представленная структура достаточно универсальна и может применяться в следующих задачах:

— финансового планирования;

— бизнес-планирования;

— логистики;

— планирования производства. Рассмотрим более подробно каждый из этапов.

В последнее время на первом этапе все большую популярность приобретает концепция информационного хранилища (ИХ) — Data Warehouse [1], основными особенностями которой являются:

— ориентация учетной политики на предметную область, предусматривающая сбор данных о некотором предмете (бизнес-объекте) в согласованной, единой (несмотря на различные источники) и удобной для использования в управленческом анализе форме;

— интегрированность, предполагающая согласованное хранение данных в едином информационном хранилище;

— неизменность после внесения данных в информационное хранилище и доступность только в режиме чтения;

— поддержание хронологии и соответствующей структуризации в течение длительного периода (обычно нескольких лет).

часто задача обновления

данных сводится не к поиску интервала периодического обновления информации, а к построению способа обновления информации

первоначальные оперативные

образом обработанная информация

Особо следует отме- в информационном хранилище,

тить, что в информаци- _

онном хранилище, как как правило, представлены не

правило, представлены не первоначальные оперативные данные, а

определенным образом данные, а определенным

обработанная информация. Прежде чем загрузить данные в информационное хранилище, их подвергают

согласованию (представлению в едином формате), фильтрации (включая проверку адекватности), дополняют недостающей общесистемной информацией (например, временным шкалированием) и, иногда, агрегируют. Удобство и эффективность работы аналитиков с информационным хранилищем определяются тем, насколько удачно решены перечисленные выше взаимосвязанные вопросы, включая структуризацию информации, связанную с построением классификаторов в виде иерархически упорядоченных метаданных. Типичной формой представления информации для управления бизнесом является информация о бизнес-процессах (например, о поставках материалов и комплектующих, сбыте, производстве и их компонентах) в виде управляемых и оцениваемых параметров бизнеса, зависящих от продукции фирмы, подразделений (центров ответственности, центров прибыли и сервис-центров), клиенто ставщиков и конкурентов, рынков предост ления услуг, регионов, времени. Аналитический механизм предоставления информации должен сопровождаться возможностью ее детализации в разрезе каждого из индикаторов с использованием процедур свертки-развертки (drill down — drill up), т.е. возможностью детализации по предварительно сформированному иерархическому классификатору понятий для каждого из зафиксированных аспектов представления информации в информационном хранилище. Учитывая, что технология Data Warehouse яв-

ляется достаточно сложной и дорогостоящей, в ряде случаев целесообразно использовать витрины данных — Data Marts, или информационные оболочки, которые могут эффективно применяться в различных задачах экономического мониторинга.

Рассмотрим основные элементы, из которых состоит информационная оболочка. Прежде всего, это многоуровневая информационная среда, отражающая реалии вчерашнего и сегодняшнего дня. Сюда можно отнести разного рода юридические, нормативные и статистические данные, описывающие сложившуюся ситуацию. Схема поддержания и своевременного обновления данных является наиболее важным элементом этого участка. Очевидно, что существует разумный интервал периодического обновления, при котором издержки сопровождения будут минимальны, с сохранением актуальности информации. Тем не менее, часто задача обновления данных сводится не к поиску этого интервала, а к построению стимулирующего или нормативного способа обновления информации. Задача мониторинга состоит в том, чтобы не только знать, что происходит сегодня, но и попробовать заглянуть в будущее. Для этого строится проекция или прогноз сегодняшних событий. При построении прогноза самым главным элементом являются предположения относительно поведения тех или иных переменных, определяющих действие изучаемой системы в будущем. Поэтому вторым не менее значимым элементом мониторинга является предоставление воз-предположения относительно можности построения

согласованного набора предположений.

__Проверка предположе-

переменных, определяющих ний на непротиворечивость занимает центральное место на данном этапе работы, поскольку правильно вы-

при построении прогноза самьм

главным элементом являются

поведения тех или иных

действие изучаемой системы

в будущем

бранный набор исходных данных существенно ограничивает (сжимает) пространство решений. Последним элементом этой цепи является анализ и выводы на базе полученных при моделировании результатов. Объединение перечисленных выше элементов в единую технологическую цепочку и образует информационное пространство. Рассмотрим его свойства.

Во-первых, это гибкая структура информационного массива, позволяющая вносить корректировку и легко импортировать информацию, во-вторых, это интерфейс, позволяющий осуществить доступ к информации, в-третьих, самоконтроль и проверка результатов анализа и выводов.

На сегодня наиболее удобным инструментальным средством для сопровождения подобных задач являются технологии мультимедиа, позволяющие развивать подобные информационные проекты с дальнейшим размещением в Интернете. Как показывает опыт разработки и внедрения подобных систем, данная технология наилучшим образом подходит для мониторинга экономических задач с большим набором исходной информации, используемой для построения предположений при моделировании и большом числе анализируемых параметров, полученных в результате расчетов. В качестве примера можно привести недавно подготовленные мультимедийные диски, посвященные социально-экономическим последствиям распространения ВИЧ/СПИДа в России и положению детей в РФ.

Литература

1. АМ. Карминский, СА Карминский, ВП. Нестеров, БВ. Черников Информатизация бизнеса: концепции, технологии, системы. — М: Финансы и статистика, 2004-

Karminskij A.M.

The Doctor of Technical science The professor

The faculty « Economy and the industrial engineering » N.E.Bauman Moscow State Technical University

Pomasckin D.V.

The candidate of economic science

_I want to know everything

_Informational and analytical

_support of business

The development of modern business is impossible without the informational and analytical support that is without a basic element in the decision-making system. On the one hand the information becomes available due to the modern computer-aided facilities and access to the Internet, on the other hand, its abundance and probable discrepancy represent the big problem at an adequate estimation of an existing situation. Therefore definition of the minimal number of the parameters, allowing creating an informational space, and development of ways of its updat-

basic elements of informational and analytical support of business.

Персональная система отчетности

Программы “Контур OLAPBrowser” и “Контур Стандарт” можно использовать для создания персональной системы подготовки отчетности.

С помощью “Контур OLAPBrowser” руководители, менеджеры и аналитики смогут самостоятельно создавать единичные мобильные отчеты из источника, просматривать и анализировать готовые отчеты.

“Контур Стандарт” позволит напрямую обращаться к источнику данных и выпускать интерактивные отчеты в режиме on-line.

  1. Состав и назначение систем Аналитической Платформы Контур

В состав АПК входят программы:

  • “Контур Дизайнер кубов” для проектирования мобильных отчетов из различных информационных систем и настройки сценариев пакетного создания отчетов.
  • “Контур Генератор кубов” для пакетного создания мобильных отчетов по заданным сценариям из различных информационных систем.
  • “Контур OLAPBrowser” для выпуска мобильных отчетов через Интранет/Интернет, в локальной сети и на ПК.
  • “Контур Стандарт” для выпуска отчетов в режиме on-line из информационных систем.

Системы «Контур Дизайнер Кубов», «Контур Генератор Кубов» и «Контур OLAPBrowser» используются в едином промышленном цикле работы с микрокубами.

«Контур Дизайнер кубов» – система для проектирования мирокубов и сценариев их генерации. Она предоставляет визуальную среду для описания корпоративных источников данных, запросов к источникам, структуры микрокубов и сценариев генерации. Все выполненные настройки сохраняются в репозитории метаданных или приложении системы.

Про бизнес:  Налоговые инструменты стимулирования инвестиционной активности населения в России – тема научной статьи по экономике и бизнесу читайте бесплатно текст научно-исследовательской работы в электронной библиотеке КиберЛенинка

Репозиторий (приложение) представляет собой файл в формате XML. Из репозитория сценарии генерации микрокубов можно сохранять в виде отдельных файлов XML-формата. Сценарий используется системой «Контур Генератор кубов» для генерации микрокубов.

«Контур Генератор кубов» – программа для массовой генерации микрокубов по заданным сценариям. Читая сценарий, «Контур Генератор кубов» выполняет запрос к базе данных, создает микрокуб и наполняет его данными. На основе одного сценария может быть создан один куб или пакет кубов.

Чтобы выполнять массовую генерацию кубов, в сценарии определяются мастер-поля. Например, в сценарии «Продажа товаров» можно задать мастер-поле «Наименование покупателя». Тогда «Контур Генератор» кубов создаст столько микрокубов, сколько указано покупателей в этом поле. В каждом кубе будет храниться информация по продажам товара одному покупателю.

«Контур Генератор кубов» является утилитой командной строки и может принимать внешние параметры. Они позволяют передавать сценарию дополнительные условия фильтрации для выборки данных, которая помещается в кубы. Например, передавая сценарию параметр «Дата», можно генерировать кубы с данными за разные периоды.

«Контур Генератор Кубов» может запускаться системным планировщиком по заданному расписанию или внешними системами по событию. Например, Web-сервер предоставляет пользователю страницу запросов на генерацию микрокубов. Введенные параметры сценария передаются программе, она запускается и создает кубы.

Просмотр и OLAP-анализ информации микрокубов в корпоративной сети и в сети Интернет обеспечивает программа «Контур OLAPBrowser».

«Контур OLAPBrowser» – специализированный броузер для просмотра и OLAP-анализа микрокубов в Интернет, локальной сети, на пользовательском компьютере и обычной работы в Интернет. Программа предлагается в трех редакциях, ориентированных на различных пользователей:

  1. «Контур OLAPBrowser. Аналитик» – редакция системы с расширенными возможностями для опытных пользователей, поддерживает: просмотр микрокубов, OLAP-анализ, создание и редактирование микрокубов.
  2. «Контур OLAPBrowser. Обозреватель» – система для конечных пользователей информации: руководителей и менеджеров. Обеспечивает просмотр и OLAP-анализ готовых микрокубов.

Технология работы с микрокубами представлена на рисунке 3.

Рисунок 3. Технология работы с микрокубами.

Стандартный алгоритм работы с системами АПК Контур

  1. Проектирование структуры микрокуба и сценариев генерации в системе «Контур Дизайнер Кубов»:

o Создание приложения.

o Описание баз данных.

o Описание взаимосвязи источников данных.

o Построение запросов к модели данных.

o Проектирование структуры микрокуба и настройка OLAP-интерфейсов для просмотра данных микрокуба.

o Создание сценария генерации микрокубов.

  1. Генерация микрокубов по сценарию с помощью программы «Контур Генератор Кубов».
  2. Просмотр и OLAP-анализ микрокубов в системе «Контур OLAPBrowser» и «Контур Стандарт».
  1. Понятие микрокуба.

Микрокуб Контур – это мобильный контейнер аналитических отчетов и данных для анализа. В микрокубе хранятся данные, выгруженные из корпоративных информационных систем, алгоритмы расчета вычисляемых показателей и формы OLAP-отчетов. Данные в микрокубе подготовлены для многомерного анализа и оперативного получения показателей в различных аналитических разрезах.

Микрокубы – это эффективный способ информационно-аналитического обеспечения различных специалистов и подразделений организации. В микрокубы можно поместить информацию из бухгалтерских и ERP-систем, Хранилищ данных, специализированных баз данных подразделений, Web-сайта и других корпоративных источников.

Микрокубы – это удобное средство информационного взаимодействия с удаленными подразделениями компании и внешними организациями. В виде микрокубов филиалы могут получать из Центрального офиса управленческую и аналитическую отчетность, информацию о корпоративных клиентах и пр.

Размещая микрокубы на Web-сайте или корпоративном портале, можно обеспечить доступ к данным удаленным участникам бизнеса. В микрокубах можно предоставлять информацию клиентам организации, например многоуровневые электронные прайс-листы, выписки по счетам клиентов и др.

Микрокубы – это новое качество информационного сервиса. Информационные агентства и электронные биржи могут публиковать на своих сайтах микрокубы с аналитическими обзорами, проспектами биржевых индексов, котировками ценных бумаг различных эмитентов, акций, облигаций и векселей, биржевые курсы валют и др. В результате подписчики будут обеспечены информацией и современными инструментами ее анализа.

Применяя микрокубы, можно наладить эффективный информационных сервис в корпоративной сети и в Интернет.

Основные принципы организации микрокуба:

  1. OLAP-машина расположена на стороне клиента. Это необходимо для использования мощности персональных компьютеров и для исключения центрального сервера, требующего постоянного обслуживания и монополизирующего информацию.
  2. Данные и OLAP-машина автономны. Многомерная база данных не является неотъемлемой и неотделяемой частью OLAP-системы и может свободно перемещаться и обрабатываться произвольной системой, оснащенной стандартной OLAP-машиной.
  3. Данные и метаданные расположены в одном файле. Это позволяет отображать данные универсальными программами и исключает необходимость инсталляции и настройки конкретного приложения пользователем.
  4. В одном файле сохраняется одна база данных, неограниченное количество алгоритмов расчета вычисляемых полей и неограниченное количество форм отчетов. В результате появляется универсальный контейнер аналитического приложения.
  5. Не существует ограничений на способы отображения и манипуляций данными. Кроме динамической таблицы данные могут отображаться в виде неограниченного количества диаграмм, настройки которых также сохраняются в едином файле-контейнере.
  6. Объем файла должен быть минимальным. Это необходимо для передачи его по Интернет и электронной почте и исключает хранение в файле предварительно рассчитанных агрегатов, поскольку приводит к эффекту “взрывного роста данных”.
  7. Использование всех средств доставки данных. OLAP-машина может получать данные в виде потока по распространенным протоколам – file, html, ftp.
  1. Назначение и принципы работы системы «Контур Стандарт».

Система «Контур Стандарт» использует современную технологию оперативной аналитической обработки бизнес-данных OLAP. На сегодняшний день OLAP – это самый мощный вид табличного генератора отчетов. Система позволяют получать произвольные экранные отчеты для интерактивного анализа и распечатывать отчеты на бумаге.

Систему можно использовать для анализа в различных предметных областях: управление снабжением по данным ERP-системы, анализ продаж по данным CRM-системы, финансовый анализ по показателям обязательной отчетности и т.д.:

O руководители могут оперативно получать интересующие показатели.

O менеджеры отделов продаж и закупок – контролировать динамику продаж, текущее состояние счетов клиента и складских запасов.

O специалисты службы маркетинга – решать такие задачи как сегментирование клиентской базы, анализ спроса, оценка потребительского интереса по данным о посещаемости сайта компании (click-stream анализ).

O аналитики – реализовать индивидуальную модель оценки различных аспектов деятельности организации, и пр.

«Контур Стандарт» можно эксплуатировать практически в любой сфере, где требуется анализировать числовые данные и получать множество представлений одного набора данных в разных отчетах. Инструменты OLAP-анализа позволяют огромные массивы деловой информации показать в аналитических отчетах в виде наглядной картины состояния бизнеса.

Принципы работы системы «Контур Стандарт»

Система «Контур Стандарт» – инструмент анализа данных различных информационных систем и генерации отчетов. Обеспечивает доступ к локальным таблицам и популярным СУБД, позволяет выполнять запросы к БД и выпускать отчеты с интересующими показателями.

«Контур Стандарт» относится к классу OLAP-клиентов со встроенной OLAP-машиной. То есть система не хранит данные, а обращается с запросами к имеющимся источникам данных, выполняет промежуточные вычисления в памяти клиентского компьютера и отображает полученные результаты в OLAP-интерфейсах.

С помощью «Контур Стандарт» можно анализировать данные информационных систем, как в режиме реального времени, так и в off-line режиме. Для этого OLAP-система «Контур Стандарт» поддерживает две модели доступа к данным: ROLAP (Relational OLAP) и MOLAP (Multidimensional OLAP).

  1. ROLAP. Программа обеспечивает прямой доступ к реляционным БД. «Контур Стандарт» в режиме on-line обращается к БД, получает плоские выборки, преобразует их в многомерное представление и отображает данные в аналитических интерфейсах.

Описание источников данных, запросов и пользовательских интерфейсов сохраняются в файле OLAP-приложения.

ROLAP-архитектура используется для анализа корпоративных данных в режиме реального времени. Например, on-line анализ требуется для управления риском ликвидности, когда есть необходимость постоянно получать актуальную информацию.

  1. MOLAP. «Контур Стандарт» позволяет сохранять данные, полученные из реляционной БД, в многомерную локальную базу данных и предоставляет интерфейс для их просмотра. В терминах АПК файл, который содержит локальную базу данных и OLAP- интерфейс для работы с ней, называется микрокубом. MOLAP-технология значительно ускоряет процесс получения аналитических показателей. При этом работа ведется в режиме off-line от корпоративных БД.

MOLAP-архитектура используется для информационной поддержки удаленных пользователей, например, для обмена данными с филиалами или для размещения информации на Web-сайтах, а также для организации работы с популярными запросами к корпоративным БД.

Работа в ROLAP-архитектуре

Создание OLAP-приложения в «Контур Стандарт» заключается в последовательном описании трех взаимосвязанных слоев: слоя источников данных, слоя бизнес-объектов и слоя интерфейса:

  1. Описание источников данных – это создание «словаря», в котором в терминах предметной области описывается физическая структура хранения данных для анализа: таблицы и их поля.

Например, описание физической таблицы Product с полями ID и Name хранится в словаре как источник Продукты с полями Код и Товар, а таблицы Deal с полями Product ID, Date и Amount – как источник данных Сделки с полями Код продукта, Дата и Сумма.

  1. Создание бизнес-объектов (запросов) – это описание произвольных SQL-запросов к источникам данных. Оно выполняется без программирования путем выбора полей для отображения, связывания таблиц по ключевым полям, установки условий фильтрации данных и т.д.

Так, например, при описании бизнес-объекта Продажи из списка полей источников данных Продукты и Сделки для отображения выбираются поля Товар, Дата и Сумма, а сами таблицы связываются по ключу Код продукта.

Слой источников данных и слой бизнес-объектов составляют словарь объектов предметной области, который скрывает от пользователя реальную структуру хранения данных в базе.

  1. Описание пользовательских интерфейсов (отчетов) – это первоначальная настройка аналитических отчетов, которая выполняется на основании запросов. Она заключается в определении состава запрашиваемых из источника данных полей для анализа, их расположения в отчете и алгоритмов работы с данными.

Например, при создании OLAP-таблицы «Отчет о продажах» строками назначаются Товары, колонками Даты, а значениями на пересечениях строк и колонок – Суммы продаж (рис. 2).

Рисунок 2. Структура OLAP – таблицы

Все настройки сохраняются в файле OLAP-приложения, который можно использовать в других копиях и редакциях программы.

Работа в MOLAP-архитектуре

OLAP-отчет можно сохранить в микрокуб для работы в off-line режиме и передачи удаленным пользователям. «Контур Стандарт» позволяет сохранять в микрокубах единичные отчеты.

Про бизнес:  Акция Тинькофф «Приведи друга» - условия и бонусы

Для массового производства микрокубов и работы с ними предназначены специализированные системы Аналитической платформы Контур: «Контур Дизайнер кубов», «Контур Генератор кубов» и «Контур OLAPBrowser».

Редакции системы «Контур Стандарт»

Система «Контур Стандарт» имеет несколько редакций, ориентированных на различных пользователей:

«Контур Стандарт. Дизайнер» – полнофункциональная редакция системы, предназначенная для специалистов, которые будут выполнять настройку на источники данных, и конечных пользователей аналитической информации. Включает следующие функции:

  • создание OLAP-приложений (настройка источников данных, построение запросов и отчетов).
  • доступ к базам данных в режиме on-line.
  • выпуск динамических отчетов для выполнения OLAP-анализа.
  • сохранение полученных данных в локальных микрокубах. Локальные микрокубы можно смотреть как в системе «Контур Стандарт», так и в других системах АПК.

«Контур Стандарт. Аналитик» – система для анализа данных с использованием готовых приложений. Обеспечивает аналитика следующей функциональностью:

  • доступ к базам данных в режиме on-line.
  • выпуск динамических отчетов для выполнения OLAP-анализа.
  • настройка новых отчетов на основе имеющихся в приложении запросов.
  • сохранение данных в локальных микрокубах.

«Контур Стандарт. Обозреватель» – система для просмотра и анализа готовых отчетов.

Обеспечивает пользователя следующей функциональностью:

  • доступ к базам данных в режиме on-line.
  • выпуск динамических отчетов для выполнения OLAP-анализа.
  1. Работа с системой «Контур Стандарт»

Работа с системой «Контур Стандарт» организуется в два этапа:

  1. Создание OLAP-приложения – пакета аналитических отчетов для конечного пользователя: руководителя, аналитика, маркетолога и т.д. Для этого используется система «Контур Стандарт» в редакции «Дизайнер».
  2. Анализ и выпуск отчетов с помощью готового OLAP-приложения. Для этого может применяться система «Контур Стандарт» в редакциях «Дизайнер», «Аналитик», «Обозреватель» или «Инспектор».

OLAP-приложение (файл формата *.caf) – отдельный программный ресурс (репозиторий метаданных), в котором хранятся настройки источников данных, запросов к источникам данных и аналитические отчеты. Создание OLAP-приложения состоит в последовательном описании этих настроек.

Источники данных – локальные таблицы и реляционные БД автоматизированных систем, в которых хранятся корпоративные данные для анализа (таблицы MS Excel, БД бухгалтерских или ERP-систем, Хранилищ данных и т.д.). «Контур Стандарт» поддерживает прямой доступ к локальным таблицам (Dbase и Paradox) и к таблицам и хранимым процедурам реляционных СУБД (MS SQL, Oracle, Sybase, MS Access и т.д.).

Запросы – SQL-запросы к источникам данных, описываемые в системе на уровне правил объединения таблиц источников данных по ключевым полям, условия фильтрации данных и набора возвращаемых полей. Результатом выполнения запроса является плоская выборка данных, отображаемая в отчетах.

Отчеты – пользовательские интерфейсы для анализа данных. В «Контур Стандарт» можно создать 4 вида отчетов:

  • Таблица.
  • Тренд.
  • Кластерный анализ.
  • OLAP-отчет.

Все пользовательские отчеты могут быть проиллюстрированы графиками, распечатаны, выгружены в офисные приложения (MS Excel, MS Word, html-формат) или сохранены в csv-формате.

Таблицы – плоские списочные отчеты, сопровождаемые графиками. Пользователь может быстро перерисовывать графики, фильтруя значения измерений и управляя фактами и измерениями по осям. Это позволяет оперативно менять «точку зрения» на анализируемые данные в поисках зависимостей и тенденций.

Тренды – отчеты, отражающие изменение показателей во времени и динамику этих изменений. Особенно эффективно использование трендов для изучения сезонных колебаний и прогнозирования тенденций.

Кластерный анализ – интерфейс, позволяющий объединять объекты в группы (кластеры) по заданным признакам, сравнивать группы, выявлять среди них крупные (наиболее влиятельные) и мелкие (наименее влиятельные). Этот интерфейс полезен, например, при создании приложений для маркетингового анализа.

OLAP-отчеты – управляемые динамические OLAP-таблицы, которые сопровождаются синхронной диаграммой (графиком). OLAP-отчет может содержать данные, полученные по запросу как из БД, так и из локального микрокуба (рис. 4).

Рисунок 4. OLAP – отчет

OLAP-таблица – таблица, автоматически суммирующая данные (факты) в различных разрезах (измерениях) и позволяющая интерактивно управлять вычислениями и формой отчета. Измерения отображаются в названиях строк и столбцов таблицы, соответствующие им факты и итоги (агрегированные факты) – в ячейках таблицы.

Колонки и строки являются инструментами управления таблицей. Пользователь может перемещать их, фильтровать, сортировать, детализировать/обобщать и выполнять другие OLAP-операции. При этом таблица автоматически вычисляет новые итоги (агрегаты). Управляя OLAP-таблицей, можно из одного набора данных сформировать множество отчетов.

В OLAP-таблице можно условно выделить несколько рабочих областей (рис. 4):

Область активных измерений – строки и столбцы OLAP-таблицы.

Область неактивных измерений (фильтры) – область, содержащая измерения, не отображенные в OLAP-таблице, но влияющие на представленные в ней данные.

Область фактов – таблица с числовыми данными, над которыми выполняются вычисления.

Диаграмма – синхронное с OLAP-таблицей графическое представление данных. Диаграмма строится по расположенным в крайнем левом положении элементам динамической таблицы, то есть по крайне левому измерению-строке, измерению-колонке и фактам (крайне левому или по всем).

Стандартный алгоритм работы с системой «Контур Стандарт»

  1. Создание нового OLAP-приложения:
  • Создание файла OLAP-приложения.
  • Описание источников данных.
  • Построение запросов к данным.
  • Настройка пользовательских отчетов.
  1. Анализ данных и выпуск отчетов.

Создание приложения

Работа в системе начинается с создания файла нового приложения Продажи (рис. 5).

Рисунок 5. Создание приложения.

Для создания приложения в поле Каталог локальных таблиц необходимо указать название папки, в которой хранятся локальные таблицы.

Далее должны быть описаны все источники данных, которые будут использоваться в системе. Для описания источника данных нужно указать доступ к источнику данных: для локальных таблиц это имя и путь к таблице.

Описание источников данных

Описание источников выполняется в закладке «Источники данных», которая вызывается из меню Сервис по команде Источники данных.

Закладка «Источники данных » (рис. 6) разделена на две части. Левая часть закладки предназначена для описания источников данных, здесь отображается таблица, содержащая перечень источников данных.

Правая часть закладки предназначена для описания структуры источника данных, и содержит перечень полей текущего источника данных.

Рисунок 6. Описание источников данных приложения

При необходимости можно переименовать таблицы источников данных и поля и присвоить им названия в терминах предметной области.

Построение запроса к источникам данных

Запрос – это SQL-запрос к источнику данных. В «Контур Стандарт» запрос описывается на уровне правил объединения таблиц источников данных по ключевым полям, условий фильтрации данных и набора возвращаемых полей.

В одном приложении может быть описано неограниченное количество запросов для получения данных, которые в виде плоских выборок отображаются в аналитических отчетах.

Готовые запросы удобно хранить в тематических папках. Для хранения запросов приложения нужно создать папку и дать ей название.

Создание запросов выполняется в закладке «Запросы», которая вызывается из меню Сервис по команде Запросы.

Закладка «Запросы» состоит из двух частей (рис. 7). В левой части отображается заданная пользователем иерархическая структура тематических папок. Причем, папка любого уровня может содержать произвольное количество SQL-запросов к источнику данных.

В правой части закладки «Запросы » отображается перечень запросов, хранящихся в текущей папке.

Рисунок 7. Создание запросов.

Для построения запроса к данным необходимо указать:

  1. Название запроса.
  2. Список полей запроса.
  3. Условия запроса:
  • Связи между таблицами – источниками данных, если запрос выполняется к нескольким источникам данных (рис. 8).
  • Условия фильтрации данных и правила сочетания условий фильтрации, которые можно задать с помощью логических операторов.
  1. Краткое описание запроса.

Рисунок 8. Создание связи между таблицами

Создание пользовательских отчетов

Пользовательские отчеты или аналитические интерфейсы системы «Контур Стандарт» предназначены для интерактивного анализа данных. В системе для анализа можно создать 4 вида отчетов:

  1. OLAP-отчет – для получения различных информационных срезов на базе одного отчета.
  2. Кластерный анализ – для оценки групп показателей.
  3. Тренд – для исследования динамики показателей.
  4. Таблица – для быстрого построения различных графиков и диаграмм.

Создание всех отчетов Приложения выполняется в закладке «Отчеты», которая вызывается командой меню Отчеты. Готовые отчеты удобно хранить в тематических папках.

Закладка «Отчеты» состоит из двух частей (рис. 9). В левой части отображается заданная пользователем иерархическая структура тематических папок. Причем, папка любого уровня может содержать произвольное количество отчетов любого типа.

В правой части закладки «Отчеты » отображается перечень отчетов, хранящихся в текущей папке. Работа пользователя с отчетами осуществляется с использованием команд локального меню, вызываемого по правой кнопке мыши, или с помощью следующих кнопок:

  • Создание OLAP-отчета из базы данных.
  • Создание OLAP-отчета из микрокуба.
  • Создание тренда.
  • Создание таблицы.
  • Создание интерфейса кластерного анализа.

OLAP-отчеты – это интерфейсы для OLAP-анализа данных из БД или микрокубов. OLAP-отчет включает динамическую таблицу и синхронную диаграмму. В таблице автоматически суммируются числовые данные в различных разрезах и рассчитываются итоговые показатели. С помощью OLAP-отчетов можно быстро посмотреть на одни и те же данные с разных «точек зрения».

Рисунок 9. Создание OLAP-отчета

Для создания OLAP-отчета необходимо указать:

  1. Запрос, на основании которого будут поступать данные из источников.
  2. Название отчета.
  3. Поля, которые будут являться строками и столбцами (активными измерениями), фильтрами (неактивными измерениями) и фактами (анализируемыми числовыми значениями) OLAP-таблицы (рис. 10).
  4. Факты, вычисляемые по встроенным алгоритмам или рассчитываемые по формулам, старшие временные периоды и др.
  5. Заголовок диаграммы.
  6. Действия, которые допустимо производить над данными таблицы.
  7. Поля детализации данных.
  8. Краткое описание OLAP-отчета.

Рисунок 10. Определение измерений таблицы и настройка OLAP-отчета

OLAP – таблица позволяет интерактивно управлять вычислениями и формой отчета. Инструментами управления динамической таблицей являются ее элементы – колонки и строки. Пользователь может перемещать их, удалять, фильтровать и выполнять другие OLAP-операции.

OLAP-отчеты можно применять для прикладного анализа практической любой направленности, если требуется обобщение, детализация или “другой” взгляд на одни и те же данные.

После создания и настройки OLAP – отчета можно произвести выгрузку данных отчета в форматы MS Word, MS Excel, html (рис. 11).

Рисунок 11. OLAP – отчет в Microsoft Excel.

Таблицы – это плоские списочные отчеты, сопровождаемые графиками. В таблице можно быстро строить различные графики и диаграммы (рис. 12). Это позволяет оперативно менять «точку зрения» на анализируемые данные в поисках зависимостей и тенденций.

Для создания таблицы необходимо указать:

  1. Запрос, на основании которого будут поступать данные из источников.
  2. Список полей таблицы из полей запроса. Для таблицы не задается явное разделение элементов на измерения и факты. При работе с такой таблицей можно быстро отображать отношения фактов и измерений в виде отдельных графиков.
  3. Поля таблицы, для которых нужно рассчитать итоговые значения.
  4. Название отчета.
  5. Краткое описание интерфейса «Таблица».
Про бизнес:  СГА ответы Комбат бесплатно - 4758.02.01;МТ.01;1

Для управления данными таблицы используются следующие операции:

  1. Сортировка данных таблицы – кликните левой кнопкой мыши на заголовке измерения таблицы. В результате данные будут отсортированы в порядке возрастания. Заголовок того столбца, по которому проведена сортировка, выделяется подчеркиванием.
  2. Установка фильтра на значения измерений таблицы – кликните правой кнопкой мыши на заголовке измерения таблицы и из локального меню выберите команду Фильтр. В окне «Фильтрация» задаются условие фильтра.

Для снятия фильтра необходимо выбрать из локального меню команду Удалить фильтр.

Рисунок 12. Таблица

Основное полезное свойство интерфейса «Таблица» – это возможность перестраивать график, меняя измерения, которые откладываются по его осям. Таким образом, можно анализировать зависимость факта от различных измерений и других фактов.

Кластерный анализ.

Интерфейс кластерного анализа позволяет объединять объекты в группы (кластеры) по заданным признакам для сравнительного анализа (рис. 13).

Рисунок 13. Интерфейс кластерного анализа

Для создания интерфейса кластерного анализа необходимо указать:

1.Запрос, на основании которого будут поступать данные из источников.

  1. Поле запроса, по которому будут группироваться (агрегироваться) факты.
  2. Поле запроса, которое будет являться анализируемым фактом.
  3. Алгоритм агрегации фактических значений.
  4. Название отчета.
  5. Краткое описание интерфейса «Кластерный анализ».

При необходимости можно откорректировать названия элементов интерфейса.

Интерфейс кластерного анализа предназначен для проведения сравнительного анализа групп объектов, объединенных по заданным признакам.

В интерфейсе кластерного анализа используйте следующие механизмы фильтрации:

  1. «Все записи » – отображение всех записей таблицы кластерного анализа.
  2. «Большие К %» – отображение первых записей с наибольшим значением факта, сумма которых составляет К % от общей суммы.
  3. «Первые записи » – отображение первых N-записей с наибольшим значением факта.
  4. «Последние записи » – отображение последних N-записей с наименьшим значением факта.
  5. «Фильтр по значениям » – отображение записей, отсортированных по введенному значению факта (больше или меньше данного значения).
  6. «Разбить на N групп » – разделение итоговой суммы факта на N-значений.

После применения фильтров графическая иллюстрация синхронно перестраивается в соответствии с данными таблицы.

С помощью кластерного анализа можно выявить наиболее или наименее влияющие на какой-либо показатель группы. Этот интерфейс полезен при создании приложений для маркетингового анализа. Например, с его помощью можно выполнять сегментирование товарной продукции, то есть определять наиболее и наименее выгодные группы товаров в разрезе потребителей и регионов.

Тренд (отчет изменений)

Тренд – это отчет, отражающий изменение показателей во времени и динамику этих изменений.

Трендовая модель, изучающая явление во времени, полезна при оценке сезонных колебаний, прогнозирования тенденций и др.

Период и глубина исследований выбирается пользователем. В зависимости от данных можно анализировать динамику показателя по дням, месяцам, кварталам и годам. При необходимости изменения показателя можно показать в процентах.

Отчет изменений строится на основе выборки, критериями которой являются: одно измерение, один факт и дата. Интерфейс отчета состоит из следующих блоков (рис. 14):

Рисунок 14. Тренд.

  1. Панель инструментов – предназначена для настройки параметров отчета измерений.
  2. Отчет изменений – таблица, отображающая итоговые показатели за период и изменения между ними.
  3. Темпы изменений – таблица, отображающая динамику изменений показателей (первая производная).
  4. Графическое представление данных отчета.

В графическом интерфейсе тренда отображается три графика:

  1. Первый график строится по абсолютным значениям показателя в определенные моменты времени и показывает, как изменялось значение показателя – увеличивалось или уменьшалось.
  2. Второй график строится по значениям изменений показателя за периоды между двумя соседними моментами времени и определяет направление развития показателя. С точки зрения математики график – это первая дискретная производная, а с точки зрения физики – скорость изменений показателя от периода к периоду.
  3. Третий график строится по величине изменений скорости и показывает изменение интенсивности развития показателя. С точки зрения математики график – это вторая дискретная производная от значений показателя, а с точки зрения физики – ускорение изменения на каждом интервале времени. Именно этот график и является трендом.

Для настройки отчета изменений укажите (рис. 15):

  1. Запрос, на основании которого будут поступать данные из источников.
  2. Поле запроса, которое будет являться измерением

Рисунок 15. Настройка тренда.

  1. Поле запроса, которое будет использовано в качестве измерения Дата.
  2. Поле запроса, которое будет являться фактом, и изменения значений которого будут анализироваться.
  3. Алгоритм агрегации факта.
  4. Название отчета изменений.
  5. Краткое описание отчета изменений.

При необходимости можно откорректировать названия элементов интерфейса. Для этого нужно нажать кнопку «Изменить наименование».

Готовое приложение вы можете передать конечному пользователю. Это делается путем передачи пользователю caf-файла и инструкции по настройке приложения на источники данных.

Приложение может использоваться локально, одним пользователем – в этом случае его следует разместить на компьютере пользователя. Чтобы сделать приложение доступным группе пользователей, файл приложения надо разместить на каком-либо разделяемом ресурсе.

У клиента может возникнуть задача разграничения прав доступа для различных пользователей приложения.

Разграничение прав доступа может быть реализовано несколькими способами.

Если приложение использует локальные таблицы, то возможны два варианта.

Первый вариант – ограничить доступ пользователей к локальным таблицам средствами операционной системы. При этом при запуске отчета, использующего закрытые для пользователя таблицы, пользователь получит сообщение о том, что источник данных недоступен.

Второй вариант – сделать копии приложения для различных групп пользователей с разными правами, оставив для каждой группы пользователей свой набор отчетов.

Если же приложение настроено на реляционную базу данных, доступ пользователя к базе будет контролироваться средствами СУБД. При первом обращении пользователя к базе данных из системы Контур Стандарт можно запрашивать login и пароль пользователя, и далее доступ к данным базы предоставлять в соответствии с правами этого пользователя.

  1. Пример анализа продаж по данным БД “Northwind” с помощью «Контур Стандарт»

Проиллюстрируем теорию примером. Создадим отчет для анализа продаж с помощью “Контур Стандарт”. Данные о продажах представим в разрезе товаров, покупателей и менеджеров. Учтем также географический и временной факторы. В качестве источника данных используем БД “Northwind”, предлагаемую в составе MS SQL Server и MS Access.

На первом этапе настройки OLAP-приложения определим путь к БД “Northwind” и в терминах предметной области опишем ее структуру (таблицы и отдельные поля этих таблиц). Описывая таблицы, выберем только те поля, которые нам необходимы для анализа.

Для анализа продаж воспользуемся таблицами:

  • Products (Товары): ProductID (Код товара), ProductName (Наименование товара), CategoryID (Группа товаров).
  • Categories (Группы товаров): CategoryID (Код группы товаров), CategoryName (Группа товаров).
  • Employees (Сотрудники): EmployeeID (Код сотрудника), LastName (Сотрудник).
  • Customers (Покупатели): CustomerID (Код покупателя), CompanyName (Компания), Region (Регион), Country (Страна), City (Город).
  • Orders (Договора): OrderID (Договор), OrderDate (Дата), EmployeeID (Сотрудник), CustomerID (Покупатель).
  • Order Details (Детали договора): OrderID (Договор), ProductID (Товар), Quantity (Количество), Discount (Скидка).

Далее создаем запрос – “выборку” в терминах “Контур Стандарт”. Здесь описываются отображаемые поля, связи таблиц по ключевым полям, условия фильтрации. Таким образом, запрос описывает алгоритмы генерации SQL-запросов к источникам данных.

Перечислим отображаемые в запросе поля таблиц: “Группа товаров”, “Наименование товара”, “Сотрудник”, “Регион”, “Страна”, “Город”, “Компания”, “Дата”, “Скидка” и “Количество”. В этот список входят все информативные поля, используемые при анализе. Поля-идентификаторы не включены в список, т.к. в отчетах они фигурировать не будут.

Запрос объединяет данные нескольких таблиц. Поэтому необходимо указать связи таблиц по ключевым полям, например (рис. 16).

Рисунок 16. Настройка выборки данных – добавление связей между таблицами.

Соединим таблицы Покупатели и Договора по полю «Код покупателя», таблицы Договора и Сотрудники по полю «Код сотрудника», таблицыТовары и Детали договора по полю «Код товара», таблицы Договора и Детали договора по полю «Код договора», таблицы Товары и Группы товара по полю «Код группы товара».

Вместе с описанием источников данных запросы образуют семантический слой, скрывающий от пользователя реальную структуру БД. Этот семантический слой (метаданные) используется оптимизированным генератором SQL-запросов для создания первичной агрегированной плоской выборки записей.

Если SQL-запрос будет выполняться сервером, то в запрос будет автоматически включено выражение GROUP BY, чтобы заставить сервер выполнить предварительную агрегацию. Если это запрос к локальным таблицам, то предварительная агрегация выполнится самой OLAP-машиной.

Далее на базе сформированной выборки создадим отчет. Он представляет собой пользовательский интерфейс, который позволяет интерактивно управлять структурой данных динамической таблицы, графической иллюстрацией и печатью отчетов.

В терминах “Контур Стандарт” отчет, содержащий динамическую таблицу, называется «срез». При настройке среза из списка полей выборки добавляем необходимые для отчета «факты» и «измерения». При добавлении поля «факта» пользователь выбирает один или несколько алгоритмов его агрегации: сумма, количество и т.д.

В этом примере в отчете будут использоваться все поля выборки (рис. 17). Измерение «Дата» разложим на периоды: год, квартал, месяц, дата.

Результат настройки отчета можно увидеть в режиме «предварительный просмотр». На практике отчеты обычно оперируют меньшим количеством измерений. При анализе более 7-8 измерений человек с трудом воспринимает информацию. Поэтому, в режиме «предварительный просмотр» настроим внешний вид отчета, удобный для восприятия и оценки информации.

Например, перенесем в область «неактивных» измерений – вверху таблицы – измерения, которые будем использовать для фильтрации таблицы, а не для вычисления итогов продаж по ним (рис. 17): “Страна”, ”Регион”, ”Город”, ”Компания”, “Год”, ”Квартал”, ”Дата” и ”Группа товаров”.

Рисунок 17. Редактирование отчета в режиме «предварительный просмотр».

Таким образом, мы получили отчет о продажах товаров по месяцам в разрезе менеджеров. Для изменения ракурса анализа пользователь в процессе работы с отчетом может вернуть любое измерение в таблицу – «открыть» измерение.

На этом процесс создания приложения закончен. Все настройки сохраняются в файле OLAP-приложения.

Оцените статью
Бизнес Болика