спасибо за помощь!
Информация о работе
Подробнее о работе
%d1%80%d0%b5%d1%84%d0%b5%d1%80%d0%b0%d1%82+%d0%9e%d0%9b%d0%90%d0%9f
- 42 страниц
- 2015 год
- 45 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Использование баз данных – сегодня одно из самых важных и актуальных направлений в деятельности любой организации и компании. Сохранение, обработка и анализ накопленной информации играет одну из главных ролей в развитии организации, а так же в решении множества аналитических и управленческих задач. Проблемы хранения и обработки подобной аналитической информации выходят на первый план и привлекают внимание специалистов и фирм в сфере информационных технологий, благодаря этому на рынке представлен большой выбор систем бизнес-анализа (BI, Business Intelligence), разработано несколько классификаций (например, по способу хранения данных, по степени готовности к применению).
Подобные системы направлены на достижение таких целей, как организация доступа к накопленной информации для аналитиков и руководителей различных уровней с помощью удобных и простых инструментов для работы с этой информацией и проведение анализа для принятия каких-либо решений.
Системы бизнес-анализа - это категория приложений и технологий, предназначенная для сбора, хранения, анализа и размещения данных, позволяющая пользователям принимать решения на различных этапах деятельности. Подобные системы называются также системами поддержки принятия решений (СППР).
OLAP (Online Analytical Processing) - технология обработки данных, заключающаяся в подготовке агрегированной информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса бизнес-анализа [8].
Актуальность работы заключается в сборе и анализе множества информации о базах данных и технологии OLAP, который позволит подробно разобраться и дать общее представление о понятиях, основах и методах использования.
Цель курсовой работы – знакомство с технологией OLAP, рассмотрение основных принципов работы с ней, обобщение информации о существующих продуктах, применяющих эту технологию.
Объектом исследования курсовой работы является база данных, предметом исследования – технологии OLAP.
Основные вопросы и понятия баз данных, проблем и методов их использования освещены в книге Дейта «Введение в системы баз данных», технологии OLAP, методы и средства их использования рассматриваются в книгах Барсегяна «Технологии анализа данных», Бергера «Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных» и Полубоярова – «Использование MS SQL Server 2008 Analysis Services для построения хранилищ данных».
Задачи курсовой:
1) изучение основных технологий распределенной обработки данных;
2) изучение математической модели многомерной информационной системы;
3) изучение терминов и понятий BI, хранилищ данных, OLAP;
4) изучение классификации OLAP технологий;
5) изучение и сравнение продуктов представленных на рынке;
6) рассмотрение примеров.
ВВЕДЕНИЕ 3
1 ПРИНЦИПЫ OLAP 5
1.1 Хранилища данных 5
1.2 Основные понятия OLAP 7
2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ МНОГОМЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ 12
3 СТАНДАРТНЫЕ ОПЕРАЦИИ OLAP 19
4 ОПИСАНИЕ РАЗРЕЖЕННЫХ КУБОВ (СОЧЕТАНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ИЗМЕРЕНИЙ) 23
5 ОПЕРАЦИИ ДЛЯ РАЗРЕЖЕННЫХ КУБОВ 31
6 РЕАЛИЗАЦИЯ OLAP-СИСТЕМ 36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
БИБЛИОГРАФИЯ 42
Задачи, поставленные для выполнения курсовой работы, выполнены полностью.
Цель, поставленная в курсовой работе (знакомство с технологией OLAP, рассмотрение основных принципов работы с ней, обобщение информации о существующих продуктах, применяющих эту технологию) достигнута.
В результате анализа информации, проработки источников, и всей работы в целом можно сделать следующие выводы по использованию и актуальности применения OLAP-систем в современных условиях:
1. OLAP-системы представляют собой мощный механизм, который можно успешно использовать для обработки огромных объемов данных в реальном времени.
2. OLAP-системы имеют множество преимуществ, позволяют проводить анализ огромных объемов данных, что позволяет с их помощью решать различные аналитические задачи (примером подобных задач могут служить, анализ закупок, анализ продаж, анализ ценообразования, анализ движения денежных средств и пр.), которые позволяют компаниям принимать более качественные и обоснованные управленческие решения.
3. Использование OLAP-систем позволяет обеспечивать высокую производительность, масштабируемость и безопасность данных, на их различных уровнях.
4. OLAP-системы позволяют интегрировать данные из различных существующих источников, что снижает расходы на развертывание аналитических приложений.
5. Построение кубов (мер, групп мер, измерений) выполняется достаточно просто и может быть выполнено практически любым аналитиком. А средства, применяемые для просмотра данных на основе куба, доступны обычным пользователям и просты в использовании.
Правовые акты
1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть 1 от 30 ноября 1994 г. //Собрание законодательства Российской Федерации. 1994. № 32.Ст.1260.
Источники на русском языке
2. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. БХВ-Петербург, 2007.
3. Бегг К., Коннолли Т. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. Вильямс, 2003.
4. Бергера А., Горбач И. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. БХВ-Петербург, 2007.
5. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. М: Издательский дом «Вильямс», 2006.
6. Полубояров В.В. Использование MS SQL Server 2008 Analysis Services для построения хранилищ данных. ННТУ, 2010.
Электронные ресурсы
7. Интернет-источник о технологиях http://olap.ru.
8. Свободная Интернет-энциклопедия https://ru.wikipedia.org
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
