Таблица.12    Фрагмент файла BOKOV3.DBF

5. Создание модели ВД.

Выбираем многомерную модель данных.

 Определяем  меры и измерения.

 Измерения: Продукт, Регион, Время.

  Иерархии:  Продукт    Регион       Время

      |        |                  |

                     Группа        Регион         Год

      |        |                  |

                  Категория    Филиал      Квартал 

      |        |                  |

                   Продукт        Агент        Месяц

Меры:         -    страховая сумма

• сумма поступлений взносов
• страховое поле
• количество договоров
• число застрахованных
• сумма заявленных выплат
• фактически выплаченная сумма

     Жирным  шрифтом выделено, то что будет  присутствовать в тестовом проекте. Мы имеем одну меру и три измерения.

     Строим  модель «звезду». Модель «снежинка» здесь  не подходит, так как необходимость  в ней бывает тогда, когда нужно денормализовать одну или несколько таблиц измерений. В нашем случае нечего денормализовывать.

     В модели данных будут присутствовать таблица фактов и три таблицы  измерений: времени, вида страхового продукта, название филиала.

     В таблице фактов будет 4 поля – 3 внешних ключа ATE_ID, VID_ID, TIME_ID и поле VZNOS – сумма поступлений взносов.

     В двух таблицах измерений будут справочники  филиалов и видов продуктов (идентификатор + название).

     Таблица измерения «Время» будет иметь 3 поля TIME_ID, YEAR, QUARTER.

Рисунок. 6 Схема  «звезда»

6. Определение отношений.

     Соединяем таблицы измерений отношениями  «один ко многим» с таблицей фактов. Получили схему «звезда» (рис. ) 

7. Модель  процесса загрузки.

Мы переносим  следующие данные:

Код АТЕ                                   ATE2.ATE2_2 à ATE.ATE_ID

Название филиала                   ATE2.ATE2_5 à  ATE.NAME

      Вид продукта                           BOKOV1.VID_STR à VID.VID_NAME

     BOKOV2.VID_STR à VID.VID_NAME

      BOKOV3.VID_STR à VID.VID_NAME

Сумма поступлений                DAT_OTCH.A6 à VZNOS.VZNOS

Таблицу TIME заполняем значениями года: 1998,1999. И соответсвенно значениями квартала от 1 до 4.

8. Модель приложения.

     Информация  пользователю будет представляться в виде таблиц, графиков или диаграмм. Например (табл. ):

Таблица. 13   Табличный способ представления информации

9. Определение архитектуры.

  В связи с тем, что у проекта очень ограничен бюджет, то в качестве

платформы было выбрано решение фирмы Microsoft на базе Wintel:

• Windows 2000 Server;
• Microsoft  SQL Server 7.0 Enterprise Edition;
• Microsoft OLAP Services;
• MS Excel’2000 из русифицированного пакета MS Office’2000.

     При невысокой цене это решение дало нам всю необходимую функциональность. А знакомство пользователей с  пакетом МS Office’97 сводит их обучение к минимуму.

10. Построение базы данных.

     Используя SQL Server Enterprise Manager создаем базу данных “TASFIR”, используя мастер. Указываем размер базы 50 Mb и размер приращения 5 Mb.

11. Загрузка данных.

     Используя Data Transformation Services (DTS) – сервисы преобразования данных, загрузим данные в базу данных TASFIR согласно модели процесса загрузки. DTS работает в виде мастера импорта. Здесь необходимо указать в качестве источника (Source) – Dbase IV и указать в пути каталог нахождения исходных таблиц. В качестве приемника будет выступать Microsoft OLE DB Provider for SQL Server, необходимо указать название нашей БД TASFIR. Далее выбираем те таблицы, которые участвуют в переносе и обозначаем условия для переноса каждой таблицы и каждого поля. И производим перенос данных.

     Запускаем OLAP Manager для создания OLAP-куба. Создаем новую базу данных. Затем создаем новый куб с помощью мастера.

• создаем новый источник данных. Выбираем базу данных TASFIR, а в ней таблицу VZNOS.
• выбираем в качестве меры поле VZNOS базы данных VZNOS
• далее создаем новые измерения time, vid, ate. Причем создавая измерение time необходимо соблюсти иерархию и поставить год выше квартала
• далее называем куб TASFIR, здесь можно просмотреть как можно работать с кубом на тестовых данных
• открывается редактор куба, здесь можно отредактировать отношения между таблицами, удалить и добавить новые
• далее закрываем редактор и записываем куб
• получаем приглашение провести агрегирование данных тремя различными способами MOLAP, HOLAP, ROLAP. Выбираем первое, так как у нас маленькая база
• в следующем окне нажимаем старт и получаем график зависимости ускорения ответа на запросы (вследствие предварительного просчета агрегатов и их хранения) от того сколько дисковой памяти будет выделено под эти агрегаты.
• Далее запускаем процесс создания.

12. Тестирование. Запросы и отчеты.

     В качестве клиентской части выступает  MS Excel’2000 из русифицированного пакета MS Office’2000.

     Заходим Данные àВнешние данные à Создать запрос.

     Далее отвечаем готово и расставляем наши меры и измерения по таблице. Меру в середину, а измерения в любом порядке. ВСЕ инструмент для тестового анализа готов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение. 
 

1. Был проведен анализ организации хранилищ данных
2. Проведена оценка  требуемого объема памяти и быстродействия в

    аналитических системах  в зависимости  от организации данных.

3. Была разработана технология проектирования Хранилищ Данных
4. Разработан алгоритм создания Хранилища Данных
5. Апробация проведена в ведущей организации
6. Тестовый проект выполненн в среде Windows 2000, на базе SQL Server 7.0 и MS Office 2000.

Библиографический список.

1. Inmon W.H. Building the Data Warehouse // Wellesley, MA.: QED Publishing Group, 1992

2. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T., E.F.Codd & Associates. Providing OLAP  
             (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. - 1993.

3. DePompa B. Основные тенденции развития информационных хранилищ  
             //COMPUTERWORLD MOSCOW.  – 1996. - №16

4. DePompa B. Хотите  получить прибыль - разберитесь  со своими данными.  
            //  COMPUTERWORLD MOSCOW.  – 1997. - №13

5. Microsoft Corporation Компьютерные сети. Учебный курс. – М. Русская  
             редакция,1997. – 696 с.

6. Raden N.Моделирование  информационных хранилищ //  
              COMPUTERWORLD MOSCOW.  – 1996. - №16

7. Артемов Д., Погульский Г., Альперович М. Microsoft SQL Server 7.0 для профессионалов. – М.: Русская редакция, 1999. – 576 с.

8. Баронов В.В. Автоматизация управления предприятиям. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 239 с.

9. Бритов  П.А., Липчинский Е.А. Практика построения Хранилищ Данных:   
             Система SAS //СУБД. -  1998. -   №4-5

10. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных // Открытые  
              Системы. -  1999. -   №5-6

11. Ганьон Габриэль Хранилища данных: краткий обзор // PC Magazine/RE. –  
              1999. - №10

12. Гарбус Дж., Паскузи Д., Чанг Э. Database Design on SQL Server 7. Сертификационный экзамен – экстерном (экзамен – 70-029). – СПб.: Питер, 2000. – 560 с.

13. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. – К : Диалектика, 1998. – 784 с.

14. Джулия  Борт Витринам данных не мешает похудеть // Директору  
              информационной службы. - 1999

15. Зельцер A. Информационные хранилища в сетях предприятий  
              //COMPUTERWORLD MOSCOW. – 1995. - №12

16. Иванов  П. Индивидуальный маркетинг на плечах информационных  
              хранилищ // СomputerWeekly. – 1998. - №26-27

17. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации  предприятия. – М.: СИНТЕГ, 1997. – 316 с.

18. Кречетов  Н.  Информационные хранилища: обзор  технологий и  
              продуктов //COMPUTERWORLD MOSCOW.  – 1996. - №16

19. Кречетов  Н. Информационные хранилища //COMPUTERWORLD  
              MOSCOW. – 1995. - №12

20. Кристин К. Корпоративная отчетность. Серверная архитектура для   
              распределенного доступа к информации //Открытые Системы - 1999 - №1.

21. Кузин Ф.А. Магистерская диссертация. Методика написания, правила оформления и процедура  защиты.Практическое пособие для  студентов-магистрантов. – М.: Ось-98, 1997. – 304 с.

22. Липаев  В.В. Системное проектирование сложных  программных средств для информационных систем. – М.: СИНТЕГ, 1999. – 224 с.

23. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе  
              хранилищ данных // СУБД. – 1997. - №3

24. Маклаков  С.В. CASE-средства разработки информационных систем: BPwin, ERwin. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. – 256  с. 

25. Наталья Д. Устройство и назначение хранилищ данных // Открытые  
              Системы. -  1998. -   №4-5

26. Найгель П. Истоки сегодняшних продуктов OLAP.(перевод Абушаева Ш)    
              // THE OLAP REPORT. – 1999