Применение OLAP технологий как инструмент для бизнес-аналитики

Применение OLAP технологий как инструмент

для бизнес-аналитики

Основная разница между  фактами и информацией заключается  в том, что данные мы получаем и  принимаем к сведению, а информацию можем использовать с пользой. Грубо  говоря, информация – это проанализированные и систематизированные данные. Благодаря  вовремя полученной информации многим фирмам удается выстоять как в  условиях финансового кризиса, так  и при жесточайшей конкуренции. Мало собирать факты и иметь все  нужные данные. Нужно еще уметь  их анализировать. Для облегчения труда  людей, призванных принимать важные бизнес-решения, были разработаны различные системы поддержки. Именно с этой целью были разработаны различные комплексные системы, позволяющие анализировать большие массивы разнородных данных и превращающие их в информацию, полезную для бизнес-пользователя. Новая область бизнес-аналитики направлен на повышение управления процессами бизнес-систем, путем использования хранилищ данных и  технологий.

Рынок информационных систем для бизнеса предлагает сегодня  разнообразный выбор решений, помогающих предприятию организовать управленческий учет, обеспечить оперативное управление производством и сбытом, осуществлять эффективное взаимодействие с заказчиками  и поставщиками.

Отдельную нишу на рынке  бизнес-систем занимают аналитические программные продукты, предназначенные для поддержки принятия решений на стратегическом уровне управления предприятием. Главное отличие таких инструментов от систем оперативного управления состоит в том, что последние обеспечивают управление предприятием в "режиме функционирования", то есть выполнения вполне определенной производственной программы, в то время как аналитические системы стратегического уровня помогают руководству предприятия вырабатывать решения в "режиме развития".

Масштабы проведенных изменений могут быть различными от глубокой реструктуризации до частичного обновления технологий на отдельных производственных участках, но, в любом случае, лица, принимающие решения рассматривают альтернативы развития, от которых зависит судьба предприятия в долгосрочной перспективе.

Какой бы мощной и развитой ни была информационная система предприятия, она не может помочь в решении  этих вопросов, во-первых, потому, что  настроена на стационарные, устоявшиеся  бизнес-процессы, во-вторых, в ней  нет, и не может быть информации для  принятия решений относительно новых  областей бизнеса, новых технологий, новых организационных решений.

Благодаря технологии обработки  и анализа данных OLAP (On-Line Analytical Processing), любая организация может почти мгновенно (в течение пяти секунд) получить необходимые для работы данные. OLAP можно определить вкратце пятью ключевыми словами.

FAST (Быстрый) – это означает, что время поиска и выдачи необходимой информации занимает не более пяти секунд. Самые простые запросы обрабатываются за секунду, и лишь немногие сложные запросы имеют время обработки более двадцати секунд. Чтобы достичь такого результата, используются различные методы, от особых форм хранения данных до обширных предварительных вычислений. Таким образом, вы можете за минуту получить отчет, на подготовку которого ранее требовались дни.

ANALYSIS (Аналитический) говорит,  что система может произвести  любой анализ, как статистический, так и логический, и затем сохраняет  его в доступном виде.

SHARED (Разделяемый) означает, что система обеспечивает требуемую конфиденциальность, вплоть до уровня ячейки

MULTIDIMENSIONAL (Многомерный) – является основной характеристикой OLAP. Система должна полностью поддерживать иерархии и множественные иерархии, так как именно таким образом логичнее всего вести анализ и бизнеса, и деятельности организаций.

INFORMATION (Информационная). Нужная  информация должна быть доставлена  туда, где она необходима.

При работе организации всегда скапливаются данные, связанные со сферой ее деятельности, которые порою  хранятся в совершенно разных местах, и свести их воедино и непросто, и долго. Именно для того, чтобы  ускорить получение данных для проверки возникающих бизнес-гипотез, и была разработана технология интерактивной аналитической обработки данных или OLAP. Основное назначение таких OLAP – систем – быстро отвечать на произвольные запросы пользователей. Такая необходимость часто возникает при разработке какого-то важного бизнес-проекта, когда разработчику необходимо возникшую рабочую гипотезу. Чаще всего нужная пользователю информация должна быть представлена в виде некоей зависимости – например, как зависит объем продаж от категории товара, от региона продаж, от времени года и так далее. Благодаря OLAP он имеет возможность сразу же получить необходимые данные в нужной компоновке за выбранный период.

Интерактивная технология OLAP позволяет преобразить огромные кипы отчетов и массу данных в  полезную и точную информацию, которая  в нужное время поможет работнику  принять обоснованное деловое или  финансовое решение.

Кроме этого, благодаря OLAP повышается эффективность обработки, а большие  объемы отсортированной (агрегированной) информации пользователь может получить почти мгновенно. Благодаря OLAP пользователь может четко видеть, насколько  эффективно работает его организация, имеет возможность быстро и гибко  реагировать на внешние изменения, имеет возможности свести к минимуму финансовые потери своей организации. OLAP предоставляет точную информацию, которая повышает качество принимаемых решений.

Единственным недостатком  систем бизнес-анализа является их высокая стоимость. Создание персонального информационного хранилища требует и времени, и больших денег.

Применение OLAP – технологии в бизнесе позволяет оперативно получить необходимую информацию, которая, по желанию пользователя, может быть представлена в привычном виде –  отчетов, графиков или таблиц.

Процедуры системной интеграции бизнес-структур основаны на использовании совместных решений ERP, CRM и SCM. Во многих случаях системы поставляются разными производителями, а импортируемые данные должны пройти процедуру согласования данных и представления в виде гетерогенных данных. В бизнес среде предполагается однозначное требование - полный анализ данных, предполагающий просмотр консолидированных отчетов с разных точек зрения.

Различные производители  имеют разные механизмы представления  данных. Процедура гетерогенного  представления подразумевает извлечение, трансформирование и загрузку (ETL). Например, в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services проблема консолидации данных реализована с помощью Data Source Views – видов источников данных, описывающих аналитические модели представления.

Бизнес приложения на основе OLAP технологий, примеры продуктов. Наиболее часто встречаются следующие применения OLAP технологий:

Анализ данных.

Задача, для которой изначально использовались и до сих пор остаются самыми популярными OLAP средства. Многомерная модель данных, возможность анализировать значительные объёмы данных и быстрый отклик на запросы делают подобные системы незаменимыми для анализа продаж, маркетинговых мероприятий, дистрибуции и других задач с большим объёмом исходных данных.

Примеры продуктов: Microsoft Excel Pivot Tables, Microsoft Analysis Services, SAP BW, Oracle Essbase, Oracle OLAP, Cognos PowerPlay, MicroStrategy, Business Objects.

Финансовое планирование-бюджетирование.

Многомерная модель позволяет  одновременно вводить данные и легко анализировать их (например, план факт анализ). Поэтому ряд современных продуктов класса CPM (Corporate Performance Management) используют OLAP%модели. Важная задача – многомерный обратный расчёт (backsolve, breakback, writeback), позволяющий рассчитать требуемые изменения детальных ячеек при изменении агрегированного значения. Это инструмент для анализа «что-если» (what-if), т.е. для проигрывания различных вариантов событий при планировании.

Примеры продуктов: Microsoft PerformancePint, Oracle EPB, Oracle OFA, Oracle Hyperion Planning, SAP SEM, Cognos Enterprise Planning, Geac.

Финансовая консолидация.

Консолидация данных согласно международным стандартам учёта, принимая во внимание доли владения, различные валюты и внутренние обороты – актуальная задача в связи с ужесточающимися требованиями проверяющих органов (SOX, Basel II) и выходом компаний на IPO. OLAP технологии позволяют ускорить расчёт консолидированных отчётов и повысить прозрачность всего процесса.

Примеры продуктов: Oracle FCH, Oracle Hyperion FM, Cognos Controller.

Хранилища данных и On-Line Analytical Processing (OLAP) технологии 
являются важными элементами поддержки принятия бизнес решений, которые все чаще становится неотъемлемой частью любой отрасли. Применение OLAP технологий как инструмент для бизнес-аналитики дает больше контроля и своевременного доступа к стратегической 
информации, которое способствует эффективному принятию решений. 
Это предоставляет возможность для моделирования реальных прогнозов и более эффективное использование ресурсов. OLAP позволяет организации более оперативно реагировать на требованиям рынка.

Список литературы:

1. Erik Thomsen. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems Second Edition. Wiley Computer Publishing John Wiley & Sons, Inc., 2002.
2. OLAP council white paper, http://www.olapcouncil.org/research/whtpaply.htm
3. Gerd Stumme and Bernhard Ganter. Formal Concept Analysis _ Mathematical Foundations.