Введение. 
Особенности реализации OLAP-систем

С появлением первых ЭВМ наступил этап информатизации разных сторон человеческой деятельности. Если раньше человек основное внимание уделял веществу, затем энергии, то сегодня можно без преувеличения сказать, что наступил этап осознания процессов, связанных с информацией. Вычислительная техника создавалась прежде всего для обработки данных. В настоящее время современные вычислительные системы и компьютерные сети позволяют накапливать большие массивы данных для решения задач обработки и анализа. К сожалению, сама по себе машинная форма представления данных содержит информацию, необходимую человеку, в скрытом виде, и для ее извлечения нужно использовать специальные методы анализа данных.

Большой объем информации, с одной стороны, позволяет получить более точные расчеты и анализ, с другой — превращает поиск решений в сложную задачу. Неудивительно, что первичный анализ данных был переложен на компьютер. В результате появился целый класс программных систем, призванных облегчить работу людей, выполняющих анализ (аналитиков). Такие системы принято называть системами поддержки принятия решений — СППР (DSS, Decision Support System).

Таким образом, СППР — это системы, обладающие средствами ввода, хранения и анализа данных, относящихся к определенной предметной области, с целью поиска решений.

Основная задача СППР — предоставить аналитикам инструмент для выполнения анализа данных. Необходимо отметить, что для эффективного использования СППР ее пользователь-аналитик должен обладать соответствующей квалификацией. Система не генерирует правильные решения, а только предоставляет аналитику данные в соответствующем виде (отчеты, таблицы, графики и т. п.) для изучения и анализа, именно поэтому такие системы обеспечивают выполнение функции поддержки принятия решений.

Архитектуру СППР можно разделить на следующие подсистемы.

Подсистема ввода данных. В таких подсистемах, называемых OLTP (Online transaction processing), выполняется операционная (транзакционная) обработка данных. Для реализации этих подсистем используют обычные системы управления базами данных (СУБД).

Подсистема хранения. Дня реализации данной подсистемы используют современны СУБД и концепцию хранилищ данных.

Подсистема анализа. Данная подсистема может быть построена на основе:

• ? Подсистемы информационно-поискового анализа на базе реляционных СУБД и статических запросов с использованием языка структурных запросов SQL (Structured Query Language);
• ? Подсистемы оперативного анализа. Для реализации таких подсистем применяется технология оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-line analytical processing), использующая концепцию многомерного представления данных;
• ? Подсистемы интеллектуального анализа. Данная подсистема реализует методы и алгоритмы Data Mining («добыча данных»).

В нашей работе мы подробно рассмотрим технологию оперативной аналитической обработки данных OLAP, приведем примеры коммерческих продуктов, а также построим OLAP-куб.