Основы сетевых информационных технологий

      Под очисткой данных обычно понимается процесс модификации данных по ходу наполнения Хранилища: исключение нежелательных дубликатов, восстановление пропущенных данных, приведение данных к единому формату, удаление нежелательных символов (например, управляющих) и унификация типов данных, проверка на целостность, и фактически все продукты располагают тем им иным набором средств очистки данных и соответствующими средствами диагностики.

      При заполнении Хранилища агрегированными данными мы должны обеспечить выборку данных из транзакционной базы данных и других источников в соответствии с метаданными, поскольку агрегирование происходит в терминах бизнес-понятий. Так, например, агрегированная величина «объем продаж продукта Х в регионе Y за последний квартал» содержит понятия «продукт» и «регион», которые являются бизнес-понятиями данного предприятия. Следует подчеркнуть, что задача выборки необходимых данных не может быть решена полностью автоматически: возможны коллизии (отсутствие необходимых данных, ошибки в данных и т. п.),  когда вмешательство человека окажется необходимым. Далее, предполагая, что объектом анализа являются числовые показатели, связанные с бизнес-понятиями, такие как ОБЪЕМ ПРОДАЖ или ПРИБЫЛЬ, когда   необходимо определить правила вычисления этих показателей для составных бизнес-понятий, исходя из их значений для более простых бизнес-понятий. Это и есть правила агрегирования.

      Простейшей  архитектурой системы на основе ХД является архитектура клиент-сервер. Традиционно само хранилище размещается на сервере (или на серверах), а анализ данных выполняется на клиентах. Некоторое усложнение в эту схему вносят Витрины Данных. Они также размещаются на серверах, но, учитывая взаимодействия между Витринами, приходится вводить так называемые переходники (Hub Servers), через которые идет обмен данными между Витринами.

      Переход к базам данных клиент-сервер –  относительно небольшой скачок в  развитии хранилища данных. На рис. 1.8 и 1.9 показаны две альтернативные архитектуры хранилища данных, основанные на современной модели клиент-сервер.

      На  рис. 1.8 приложение EIS, написанное на языке Xbase осуществляет доступ к централизованному SQL-хранилищу данных посредством прикладного программного интерфейса ODBC. В такой среде довольно легко реализовать простейшую модель клиент-сервер, где один сервер обслуживает несколько клиентов.

      На  рис. 1.9 представлен более сложный  вариант архитектуры клиент-сервер.

 Доступ  к логически централизованному  на множестве платформ, осуществляется  так же, как и в примере на  рис. 1.8. Однако внутри хранилища данных для доступа к его распределенным компонентам применяется комбинация интерфейсов IDAPI и DRDA API. В таком случае приложение, выполняющееся над хранилищем данных, выступает в двоякой роли: как сервер для комплекса приложений EIS и как клиент, запрашивающий информацию у других серверов хранилища данных. 

 

     

 

 

 

      

      

        

                              

                                   

      

      

      

 

      

           IDAPI

 

               IDAPI

            

      

                              DRDA

      

                 

 
 
 
 

Рис.1.9. Распределенный склад данных со сложной архитектурой клиент-сервер