Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634620)
Контекстум
.
Информационные системы и технологии  / №3 2014

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ (90,00 руб.)

0   0
Первый авторПопкова
Страниц7
ID486636
АннотацияВ статье излагаются методические основы проектирования хранилищ данных (ХД), реализующих эффективное функционирование систем поддержки принятия решений (СППР). Основное внимание сосредоточено на оценке степени агрегации данных в ХД и на определении оптимального режима хранения данных в секциях многомерного куба
УДК004.051 (004.657)
Попкова, А.А. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ / А.А. Попкова // Информационные системы и технологии .— 2014 .— №3 .— С. 44-50 .— URL: https://rucont.ru/efd/486636 (дата обращения: 19.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Научно-технический журнал УДК 004.051 (004.657) А.А. ПОПКОВА ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В статье излагаются методические основы проектирования хранилищ данных (ХД), реализующих эффективное функционирование систем поддержки принятия решений (СППР). <...> Основное внимание сосредоточено на оценке степени агрегации данных в ХД и на определении оптимального режима хранения данных в секциях многомерного куба. <...> Ключевые слова: система поддержки принятия решений; бизнес-аналитика; эффективность OLAP-систем; хранилище данных; AS-куб; проектирование хранилища данных; агрегация данных; режим хранения данных. <...> При проектировании структуры хранилища или витрин данных (ВД) часто возникает желание использовать как можно больше агрегатов и за счет этого повысить производительность системы, но из-за этого возрастает потребность в дисковом пространстве. <...> Другая крайность состоит в использовании слишком малого числа агрегатов, а это может привести к необходимости выполнять агрегирование динамически, что заметно снижает эффективность запросов. <...> Для разрешения дилеммы между производительностью и объемом, занимаемым агрегатными значениями, предлагается оценить степень агрегации данных на уровне гиперкуба и затем определить режим хранения данных в секциях многомерного куба с использованием авторских методов [1]. <...> При данном подходе к проектированию ХД предварительно сформированные агрегированные значения позволяют минимизировать вычислительные затраты и время на оперативное формирование агрегатов, обеспечивают максимальную скорость выполнения запросов при фиксированном объеме дискового пространства, занимаемого агрегатами, и при ограничении времени выполнения аналитических операций. <...> На примере решения проблемы интеграции российских ВУЗов и науки в Единое образовательное пространство в рамках реализации задач академической мобильности рассмотрим методы расчета степени <...>