ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ


Проблема интеграции данных


Любая крупная и давно существующая корпорация обладает несколькими базами данных, относящимися к разным видам деятельности. Данные могут иметь разные представления, а иногда могут быть даже несогласованными (например, из-за ошибки ввода в одну из баз данных). Это нехорошо даже для OLTP-систем (мы уже говорили о все более часто возникающих потребностях в интеграции корпоративных информационных OLTP-систем) и в принципе непригодно для OLAP-систем, которые должны обрабатывать общие исторические согласованные корпоративные данные. Более того, для оперативной аналитической обработки требуется привлечение внешних источников данных, которые тем более могут обладать разными форматами и требовать согласования. Видимо, на подобных рассуждениях и возникла концепция склада данных как предметно-ориентированного, интегрированного, неизменчивого, поддерживающего хронологию набора данных, организованного для целей поддержки управления.

Обратите внимание, что подход построения склада данных для интеграции неоднородных источников данных принципиально отличается от подхода динамической интеграции разнородных баз данных. В случае склада данных реально строится новое крупномасштабное хранилище, управление данными в котором происходит, вообще говоря, по другим правилам, нежели в исходных оперативных базах данных.

Итак, в основе концепции склада данных лежат две основные идеи:

  1. Интеграция разъединенных детализированных данных (детализированных в том смысле, что они описывают некоторые конкретные факты, свойства, события и т.д.) в едином хранилище. В процессе интеграции должно выполняться согласование рассогласованных детализированных данных и, возможно, их агрегация. Данные могут поступать из исторических архивов корпорации, оперативных баз данных, внешних источников.
  2. Разделение наборов данных, используемых для оперативной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа.

Остановимся на некоторых проблемах реализации складов данных:

  • неоднородность программной среды;
  • распределенный характер организации;
  • повышенные требования к безопасности данных;
  • необходимость наличия многоуровневых справочников метаданных;
  • потребность в эффективном хранении и обработке очень больших объемов информации.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин