Л. Партыка, И. И. Попов системы управления базами данных
жүктеу/скачать 4,64 Mb.
|
Голицына О Л Партыка Т Л Попов И И Системы
- Бұл бет үшін навигация:
- Глобальное хранилище данных.
| Витрина данных. Витрина данных (Data Mart) — это набор тематически связанных баз данных, которые содержат информацию, относящуюся к отдельным аспектам предметной области (рис. 2.29). По сути дела витрина данных — это облегченный вариант хранилища данных, содержащий только тематически объединенные данные. Витрина данных существенно меньше по объему, чем корпоративное хранилище данных, и для его реализации не требуется особо мощная вычислительная техника.
Глобальное хранилище данных. Все более популярной становится идея совместить концепции хранилища и витрины данных в одной реализации и использовать хранилище данных в качестве единственного источника интегрированных данных для всех витрин данных. Тогда естественной становится такая трехуровневая архитектура системы (рис. 2.30): сфера детализированных данных. Это область действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно-поисковые системы, обеспечивающие интерфейс Рис. 2.29. Структура корпоративной информационно-аналитической системы (ИАС) Рис. 2.30. Архитектура системы многомерного интеллектуального анализа данных конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными базами данных транзакционных систем, так и над общим хранилищем данных;
сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP). Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данных могут собираться в БД звездообразного вида либо агрегация информации может производиться на лету в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД; сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов. Метаданные должны содержать описание структур данных хранилища, структур данных, импортируемых из разных источников, сведения о периодичности импортирования, методах загрузки и обобщения данных, средствах доступа и правилах представления информации, оценки приблизительных затрат времени на получение ответа на запрос. жүктеу/скачать 4,64 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|