คุณรู้หรือไม่ อะไรคือความเท็จของแนวคิดเรื่อง "สุญญากาศทางกายภาพ"?

สูญญากาศทางกายภาพ - แนวคิดของฟิสิกส์ควอนตัมเชิงสัมพันธ์ซึ่งหมายถึงส่วนล่าง (พื้นฐาน) สถานะพลังงานสนามเชิงปริมาณที่มีโมเมนตัมเป็นศูนย์ โมเมนตัมเชิงมุม และเลขควอนตัมอื่นๆ นักทฤษฎีสัมพัทธภาพเรียกสุญญากาศทางกายภาพว่าเป็นช่องว่างที่ปราศจากสสารโดยสิ้นเชิง เต็มไปด้วยสนามแม่เหล็กที่ไม่สามารถวัดได้ และดังนั้นจึงเป็นเพียงสนามจินตภาพเท่านั้น ตามความเห็นของนักสัมพัทธภาพ สถานะดังกล่าวไม่ใช่ความว่างเปล่าที่สมบูรณ์ แต่เป็นพื้นที่ที่เต็มไปด้วยอนุภาคหลอน (เสมือน) เชิงสัมพัทธภาพ ทฤษฎีควอนตัมฟิลด์ระบุว่า ตามหลักการความไม่แน่นอนของไฮเซนเบิร์ก เสมือน ซึ่งก็คือ ปรากฏ (ปรากฏแก่ใคร) อนุภาคมักเกิดและหายไปในสุญญากาศทางกายภาพ ที่เรียกว่าการแกว่งของสนามจุดศูนย์เกิดขึ้น อนุภาคเสมือนของสุญญากาศทางกายภาพ และด้วยเหตุนี้ตัวมันเองตามคำนิยามจึงไม่มีระบบอ้างอิง เนื่องจากมิฉะนั้น หลักการสัมพัทธภาพของไอน์สไตน์ซึ่งใช้ทฤษฎีสัมพัทธภาพเป็นพื้นฐาน จะถูกละเมิด (นั่นคือ ระบบการวัดสัมบูรณ์ที่มีการอ้างอิง อนุภาคของสุญญากาศทางกายภาพจะเป็นไปได้ ซึ่งจะหักล้างหลักการสัมพัทธภาพซึ่งเป็นพื้นฐานของ SRT อย่างชัดเจน) ดังนั้นสุญญากาศทางกายภาพและอนุภาคจึงไม่ใช่องค์ประกอบของโลกกายภาพ แต่เป็นเพียงองค์ประกอบของทฤษฎีสัมพัทธภาพซึ่งไม่มีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริง แต่มีเพียงในสูตรสัมพัทธภาพเท่านั้นในขณะที่ละเมิดหลักการของเวรกรรม (ปรากฏและ หายไปโดยไม่มีสาเหตุ) หลักการของความเป็นกลาง (พิจารณาอนุภาคเสมือนได้ ขึ้นอยู่กับความปรารถนาของนักทฤษฎีไม่ว่าจะมีอยู่หรือไม่มีอยู่) หลักการของการวัดข้อเท็จจริง (สังเกตไม่ได้ ไม่มี ISO ของตัวเอง)

เมื่อนักฟิสิกส์คนใดคนหนึ่งใช้แนวคิดเรื่อง "สุญญากาศทางกายภาพ" เขาอาจไม่เข้าใจความไร้สาระของคำนี้ หรือไม่จริงใจ เป็นผู้ยึดมั่นในอุดมการณ์เชิงสัมพัทธภาพที่ซ่อนอยู่หรือเปิดเผย

วิธีที่ง่ายที่สุดในการทำความเข้าใจความไร้สาระของแนวคิดนี้คือการหันไปหาต้นกำเนิดของการเกิดขึ้น กำเนิดโดย Paul Dirac ในช่วงทศวรรษที่ 1930 เมื่อเห็นได้ชัดว่าการปฏิเสธอีเทอร์ในรูปแบบบริสุทธิ์ ดังที่นักคณิตศาสตร์ผู้ยิ่งใหญ่ทำกันแต่เป็นนักฟิสิกส์ธรรมดาๆ นั้นเป็นไปไม่ได้อีกต่อไป มีข้อเท็จจริงมากเกินไปที่ขัดแย้งกับเรื่องนี้

เพื่อปกป้องความสัมพันธ์ Paul Dirac ได้แนะนำแนวคิดเชิงฟิสิกส์และไร้เหตุผลของพลังงานเชิงลบ จากนั้นการดำรงอยู่ของ "ทะเล" ของพลังงานทั้งสองที่ชดเชยซึ่งกันและกันในสุญญากาศ - บวกและลบ เช่นเดียวกับ "ทะเล" ของอนุภาคที่ชดเชยซึ่งกันและกัน อื่น ๆ - อิเล็กตรอนและโพซิตรอนเสมือน (นั่นคือชัดเจน) ในสุญญากาศ

โอแอลทีพี(การประมวลผลธุรกรรมแบบเรียลไทม์) เกี่ยวข้องกับการทำงานของระบบเฉพาะ OLTP มีลักษณะเฉพาะ จำนวนมากธุรกรรมออนไลน์สั้น ๆ (INSERT, UPDATE, DELETE) จุดสนใจหลักสำหรับระบบ OLTP คือการประมวลผลแบบสอบถามที่รวดเร็วมาก ซึ่งรับประกันความสมบูรณ์ของข้อมูลในสภาพแวดล้อมที่มีการเข้าถึงหลายทางและประสิทธิภาพโดยวัดจากธุรกรรมต่อวินาที ฐานข้อมูล OLTP มีข้อมูลโดยละเอียดและเป็นปัจจุบัน และสคีมาที่ใช้ในการจัดเก็บฐานข้อมูลธุรกรรมเป็นรูปแบบเอนทิตี (ปกติคือ 3NF) รวมถึงข้อความค้นหาที่เกี่ยวข้องกับบันทึกแต่ละรายการ เช่น "อัปเดต อีเมล"ในฐานข้อมูลของบริษัท

โอลาป(การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์) เกี่ยวข้องกับข้อมูลประวัติหรือข้อมูลที่เก็บถาวร OLAP มีลักษณะของปริมาณธุรกรรมที่ค่อนข้างต่ำ ข้อความค้นหามักจะซับซ้อนมากและเกี่ยวข้องกับการรวมกลุ่ม สำหรับระบบ OLAP เวลาตอบสนองเป็นตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ แอปพลิเคชัน OLAPมีการใช้กันอย่างแพร่หลายโดยวิธีการขุดข้อมูล ฐานข้อมูล OLAP จัดเก็บข้อมูลประวัติแบบรวมที่จัดเก็บไว้ในสคีมาหลายมิติ (โดยปกติจะเป็นสคีมาแบบดาว) บางครั้งแบบสอบถามจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากในบันทึกการจัดการ เช่น ผลกำไรของบริษัทของคุณในปีที่แล้ว

คำตอบสั้นมาก:

มีฐานข้อมูลต่างๆ ประเภทต่างๆใช้. ฉันไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูล เมื่อมีข้อสงสัยฉันก็ใช้ SQL

คำตอบสั้น ๆ :

ลองดูสถานการณ์ตัวอย่างสองสถานการณ์:

สถานการณ์ที่ 1:

คุณกำลังสร้างร้านค้า/เว็บไซต์ออนไลน์ และต้องการสามารถ:

• เก็บข้อมูลผู้ใช้ รหัสผ่าน ธุรกรรมก่อนหน้า...
• จัดเก็บผลิตภัณฑ์ปัจจุบันและราคาที่เกี่ยวข้อง

คุณต้องการค้นหาข้อมูลสำหรับ ผู้ใช้เฉพาะเปลี่ยนชื่อ... โดยพื้นฐานแล้วจะดำเนินการ INSERT, UPDATE, DELETE กับข้อมูลผู้ใช้ เช่นเดียวกันกับผลิตภัณฑ์ ฯลฯ

คุณต้องการที่จะสามารถทำธุรกรรมได้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับผู้ใช้ที่ซื้อผลิตภัณฑ์ (นั่นคือความสัมพันธ์) ดังนั้น OLTP น่าจะเหมาะสม (ลองนึกถึง SQL RDBMS)

สถานการณ์ที่ 2:

คุณมีร้านค้า/เว็บไซต์ออนไลน์ และต้องการคำนวณสิ่งต่างๆ เช่น

• "การใช้จ่ายทั้งหมดสำหรับผู้ใช้ทุกคน"
• “สินค้าอะไรขายดีที่สุด”

สิ่งนี้อยู่ในขอบเขตการวิเคราะห์/ระบบธุรกิจอัจฉริยะ ดังนั้น OLAP จึงน่าจะเหมาะสมกว่า

หากคุณกำลังคิดในแง่ของ "จะเป็นการดีที่จะรู้ว่าอย่างไร/อะไร/เท่าไหร่"... และรวม "วัตถุ" ทั้งหมดอย่างน้อยหนึ่งประเภท (เช่น ผู้ใช้ทั้งหมดและผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่เพื่อทราบว่าได้เท่าไหร่แล้ว) ใช้จ่ายทั้งหมด) ดังนั้น OLAP น่าจะเป็น เหมาะกว่า

คำตอบอีกต่อไป:

แน่นอนว่ามันไม่ง่ายขนาดนั้น ดังนั้นเราจึงต้องใส่แท็กเล็กๆ เช่น OLTP และ OLAP ก่อน แต่ละฐานข้อมูลจะต้องได้รับการประเมินอย่างเป็นอิสระในตอนท้าย

แล้วอะไรคือความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง OLAP และ OLTP?

ฐานข้อมูลจะต้องเก็บข้อมูลไว้ที่ใดที่หนึ่ง ไม่น่าแปลกใจที่วิธีการจัดเก็บข้อมูลส่วนใหญ่สะท้อนถึงการใช้งานที่เป็นไปได้ ฐานที่กำหนดข้อมูล. โดยปกติข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในฮาร์ดไดรฟ์ คิดว่าฮาร์ดไดรฟ์เป็นกระดาษแผ่นใหญ่ที่สุดที่เราสามารถอ่านและเขียนได้ มีสองวิธีในการจัดระเบียบการอ่านและการเขียนของเราเพื่อให้มีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

วิธีหนึ่ง- ทำเล่มเหมือนนิดหน่อย สมุดโทรศัพท์- ในแต่ละหน้าของหนังสือเราจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้เฉพาะราย เป็นเรื่องที่ดี เราจึงสามารถค้นหาข้อมูลสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการได้อย่างง่ายดาย! เพียงไปที่หน้า! เราอาจจะมีก็ได้ หน้าพิเศษในตอนต้นเพื่อบอกเราว่าผู้ใช้อยู่ในหน้าไหนหากเราต้องการ แต่ในทางกลับกัน ถ้าเราอยากจะค้นหาว่าผู้ใช้ของเราใช้เงินไปเท่าไหร่ เราก็จะต้องอ่านทุกหน้า เช่น หนังสือทั้งเล่ม! นี่จะเป็นสมุดงาน/ฐานข้อมูลตามแถว (OLTP) หน้าทางเลือกที่จุดเริ่มต้นจะเป็นดัชนี

อีกวิธีหนึ่งใช้ ใบใหญ่กระดาษ - ทำสมุดบัญชี ฉันไม่ใช่นักบัญชี แต่ลองนึกดูว่าถ้าเรามีเพจเกี่ยวกับ "ค่าใช้จ่าย" "การซื้อ"... ก็ดี เพราะตอนนี้เราสามารถสืบค้นสิ่งต่าง ๆ เช่น "ให้รายได้ทั้งหมดแก่ฉัน" ได้อย่างรวดเร็ว (แค่อ่านว่า "ซื้อ" " ") นอกจากนี้เรายังสามารถขอสิ่งที่น่าสนใจเพิ่มเติมเช่น "ขายผลิตภัณฑ์ให้ฉันสิบรายการ" และยังมีผลงานที่ยอมรับได้ แต่ตอนนี้ลองคิดดูว่าการค้นหาค่าใช้จ่ายสำหรับผู้ใช้รายใดรายหนึ่งจะเจ็บปวดแค่ไหน คุณจะต้องผ่านทั้งหมด รายการค่าใช้จ่ายทั้งหมดและกรองข้อมูลของผู้ใช้นั้น ๆ แล้วสรุป โดยพื้นฐานแล้วนี่หมายถึง "อ่านสมุดงานทั้งหมด" มันจะเป็นฐานข้อมูลแบบคอลัมน์ (OLAP)

สืบต่อจากนี้ไปว่า:

• ฐานข้อมูล

OLTP มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้สำหรับธุรกรรมขนาดเล็กจำนวนมาก และโดยทั่วไปจะทำหน้าที่เป็น "แหล่งความจริงแหล่งเดียว"

ในทางกลับกันฐานข้อมูล

OLAP เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ การทำเหมืองข้อมูล การสืบค้นน้อยลง แต่มักจะใหญ่กว่า (ใช้ได้กับข้อมูลมากกว่า)

แน่นอนว่ามันเกี่ยวข้องมากกว่านั้นเล็กน้อย และนั่นคือภาพรวม 20,000 ฟุตว่าฐานข้อมูลแตกต่างกันอย่างไร แต่มันทำให้ฉันไม่หลงไปกับคำย่อมากมาย

การพูดของคำย่อ:

ความแตกต่างค่อนข้างง่าย

OLTP (การประมวลผลธุรกรรมออนไลน์)

OLTP คือคลาสของระบบข้อมูลที่อำนวยความสะดวกและจัดการแอปพลิเคชันธุรกรรม OLTP ยังถูกใช้เพื่อจัดการกับการประมวลผลที่ระบบตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ทันที แอปพลิเคชันประมวลผลธุรกรรมทางอินเทอร์เน็ตมีปริมาณงานสูงและมีอินพุตหรืออัปเดตที่เข้มข้นในการจัดการฐานข้อมูล ตัวอย่างบางส่วนของระบบ OLTP ได้แก่ การป้อนคำสั่งซื้อ การขายปลีก และระบบธุรกรรมทางการเงิน

OLAP (การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์)

OLAP เป็นส่วนหนึ่งของหมวดหมู่ระบบธุรกิจอัจฉริยะที่กว้างขึ้น ซึ่งรวมถึงด้วย ฐานสัมพันธ์ข้อมูล การรายงาน และการขุดข้อมูล แอปพลิเคชัน OLAP ทั่วไปประกอบด้วยการรายงานธุรกิจสำหรับการขาย การตลาด การรายงานการจัดการ, การจัดการกระบวนการทางธุรกิจ (BPM), การจัดทำงบประมาณและการคาดการณ์, การรายงานทางการเงิน และด้านที่คล้ายกัน

โอแอลทีพี (โอไม่มี ลฉัน ตการทำลายล้าง ปการประมวลผล) กับ โอลาป (โอไม่มี ลฉัน กเชิงวิเคราะห์ ป)พี>

เราสามารถแบ่งระบบไอทีออกเป็นระบบธุรกรรมได้ ( โอแอลทีพี) และการวิเคราะห์ ( โอลาป- โดยทั่วไปก็สามารถสรุปได้ว่า โอแอลทีพีระบบให้ข้อมูลอินพุตไปยังคลังข้อมูลในขณะที่ระบบ โอลาปช่วยวิเคราะห์มันหน่อย

ตารางต่อไปนี้สรุปความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการออกแบบระบบ OLTP และ OLAP


คลังข้อมูลเกิดขึ้นจากข้อมูลที่บันทึกไว้ในระยะเวลาอันยาวนาน สแนปชอตฐานข้อมูลการดำเนินงาน ระบบสารสนเทศและอาจจะหลากหลาย แหล่งข้อมูลภายนอก- คลังข้อมูลใช้เทคโนโลยีฐานข้อมูล OLAP การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และการแสดงภาพข้อมูล

ลักษณะสำคัญของคลังข้อมูล

• มีข้อมูลทางประวัติศาสตร์
• จัดเก็บข้อมูลโดยละเอียดตลอดจนข้อมูลที่สรุปบางส่วนและทั้งหมด
• ข้อมูลส่วนใหญ่เป็นแบบคงที่
• วิธีการประมวลผลข้อมูลแบบเฉพาะกิจ ไม่มีโครงสร้าง และแบบฮิวริสติก
• ความเข้มของการประมวลผลธุรกรรมปานกลางและต่ำ
• วิธีใช้ข้อมูลที่คาดเดาไม่ได้
• มีไว้สำหรับการวิเคราะห์
• มุ่งเน้นไปที่ สาขาวิชา;
• การสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
• ให้บริการพนักงานฝ่ายบริหารจำนวนค่อนข้างน้อย

คำว่า OLAP (On-Line Analytical Processing) ใช้เพื่ออธิบายแบบจำลองสำหรับการนำเสนอข้อมูล และเทคโนโลยีสำหรับการประมวลผลในคลังข้อมูล OLAP ใช้การแสดงข้อมูลแบบรวมหลายมิติเพื่อจัดเตรียม เข้าถึงได้อย่างรวดเร็วอย่างมีกลยุทธ์ ข้อมูลสำคัญเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์เชิงลึก แอปพลิเคชัน OLAP ต้องมีคุณสมบัติพื้นฐานดังต่อไปนี้:

• หลายมิติ การนำเสนอข้อมูล;
• รองรับการคำนวณที่ซับซ้อน
• การพิจารณาปัจจัยด้านเวลาอย่างถูกต้อง

ข้อดีของ OLAP:

• การส่งเสริม ผลผลิตพนักงานฝ่ายผลิต นักพัฒนา แอพพลิเคชั่น - เข้าถึงข้อมูลเชิงกลยุทธ์ได้ทันท่วงที
• ให้โอกาสผู้ใช้เพียงพอในการมีส่วนร่วม การเปลี่ยนแปลงของตัวเองลงในแผนภาพ
• แอปพลิเคชัน OLAP พึ่งพา คลังข้อมูลและระบบ OLTP โดยรับข้อมูลปัจจุบันซึ่งทำให้สามารถบันทึกได้ การควบคุมความสมบูรณ์ข้อมูลองค์กร
• ลดภาระบนระบบ OLTP และ คลังข้อมูล.

OLAP และ OLTP ลักษณะและความแตกต่างที่สำคัญ

โอลาป	โอแอลทีพี
การจัดเก็บข้อมูลควรมีทั้งข้อมูลภายในองค์กรและข้อมูลภายนอก	แหล่งข้อมูลหลักที่เข้าสู่ฐานข้อมูลการปฏิบัติงานคือกิจกรรมของ บริษัท และการวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องมีการมีส่วนร่วมของแหล่งข้อมูลภายนอก (เช่นรายงานทางสถิติ)
ปริมาณฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ต้องมีลำดับความสำคัญมากกว่าปริมาณการปฏิบัติงานเป็นอย่างน้อย เพื่อทำการวิเคราะห์และพยากรณ์ที่เชื่อถือได้ คลังข้อมูลคุณต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับกิจกรรมของบริษัทและสภาวะตลาดในช่วงหลายปีที่ผ่านมา	สำหรับ การประมวลผลการดำเนินงานจำเป็นต้องมีข้อมูลหลายอย่าง เดือนที่ผ่านมา
การจัดเก็บข้อมูลจะต้องมีข้อมูลที่นำเสนออย่างสม่ำเสมอและสม่ำเสมอซึ่งใกล้เคียงกับเนื้อหาของฐานข้อมูลการปฏิบัติงานมากที่สุด จำเป็นต้องมีส่วนประกอบเพื่อแยกและ "ล้าง" ข้อมูลออกมา แหล่งที่มาที่แตกต่างกัน- ในองค์กรขนาดใหญ่หลายแห่ง มีระบบข้อมูลการดำเนินงานหลายระบบพร้อมฐานข้อมูลของตัวเองพร้อมๆ กัน (ด้วยเหตุผลทางประวัติศาสตร์)	ฐานข้อมูลการดำเนินงานอาจมีข้อมูลที่เทียบเท่าความหมายที่นำเสนอใน รูปแบบที่แตกต่างกันโดยมีข้อบ่งชี้เวลาที่มาถึงต่างกัน บางครั้งก็ขัดแย้งกันด้วยซ้ำ
ไม่สามารถคาดเดาชุดการสืบค้นไปยังฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์ได้ คลังข้อมูลมีอยู่เพื่อตอบสนองคำขอเฉพาะกิจจากนักวิเคราะห์ คุณสามารถวางใจได้ว่าคำขอจะไม่มาบ่อยเกินไปและจะเกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมาก ขนาดของฐานข้อมูลการวิเคราะห์สนับสนุนการใช้แบบสอบถามที่มีการรวม (ผลรวม ขั้นต่ำ สูงสุด ค่าเฉลี่ยฯลฯ)	ระบบประมวลผลข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยคำนึงถึงโซลูชันเป็นหลัก งานเฉพาะ- ข้อมูลจากฐานข้อมูลจะถูกเลือกบ่อยครั้งและเป็นส่วนเล็กๆ โดยทั่วไปแล้ว ชุดของการสืบค้นไปยังฐานข้อมูลการปฏิบัติงานจะทราบอยู่แล้วในระหว่างการออกแบบ
ด้วยความแปรปรวนต่ำของฐานข้อมูลการวิเคราะห์ (เฉพาะเมื่อโหลดข้อมูล) การเรียงลำดับอาร์เรย์จึงมีความสมเหตุสมผลมากขึ้น วิธีการที่รวดเร็วการจัดทำดัชนีสำหรับการสุ่มตัวอย่างจำนวนมาก การจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมไว้ล่วงหน้า	ระบบประมวลผลข้อมูลโดยธรรมชาติแล้วมีความแปรปรวนสูง ซึ่งถูกนำมาพิจารณาใน DBMS ที่ใช้ (โครงสร้างฐานข้อมูลมาตรฐาน, แถวที่จัดเก็บไม่เป็นระเบียบ, B-trees สำหรับการจัดทำดัชนี, การทำธุรกรรม)
ข้อมูลฐานข้อมูลเชิงวิเคราะห์มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการการปกป้องที่ละเอียดยิ่งขึ้น (สิทธิ์ในการเข้าถึงส่วนบุคคล บางบรรทัดและ/หรือคอลัมน์ตาราง)	สำหรับระบบประมวลผลข้อมูลก็มักจะเพียงพอแล้ว การปกป้องข้อมูลในระดับโต๊ะ

กฎของ Codd สำหรับระบบ OLAP

ในปี 1993 Codd ได้เผยแพร่ OLAP สำหรับนักวิเคราะห์ผู้ใช้: สิ่งที่ควรเป็น ในนั้นเขาได้สรุปแนวคิดพื้นฐานของการปฏิบัติงาน การประมวลผลเชิงวิเคราะห์และระบุกฎ 12 ข้อที่ผลิตภัณฑ์ที่มีความสามารถด้านการวิเคราะห์ออนไลน์ต้องปฏิบัติตาม

1. การเป็นตัวแทนหลายมิติทางแนวคิด โมเดล OLAP จะต้องมีหลายมิติที่แกนกลาง แผนภาพแนวคิดหลายมิติหรือการแสดงแบบกำหนดเองช่วยอำนวยความสะดวกในการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ตลอดจนการคำนวณ
2. ความโปร่งใส ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดจากเอ็นจิ้น OLAP ได้โดยไม่ต้องรู้ว่ามันมาจากไหน ไม่ว่าผลิตภัณฑ์ OLAP จะเป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือของผู้ใช้หรือไม่ก็ตาม ผู้ใช้ไม่ควรมองเห็นข้อเท็จจริงนี้ ถ้า OLAP จัดทำโดยการประมวลผลแบบไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์ ผู้ใช้ก็ควรมองไม่เห็นข้อเท็จจริงนี้เช่นกัน ต้องระบุ OLAP ในบริบทที่แท้จริง สถาปัตยกรรมแบบเปิดทำให้ผู้ใช้สามารถสื่อสารโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์กับเซิร์ฟเวอร์ได้ทุกที่ นอกจากนี้ ควรบรรลุความโปร่งใสเมื่อเครื่องมือวิเคราะห์โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกันและต่างกัน
3. ความพร้อมใช้งาน OLAP จะต้องจัดเตรียมของตนเอง วงจรลอจิก เพื่อเข้าถึงในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลที่แตกต่างกันและดำเนินการแปลงที่เหมาะสมเพื่อให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้ นอกจากนี้ ยังมีความจำเป็นที่ต้องดูแลล่วงหน้าว่าจะใช้สถานที่และวิธีใด และประเภททางกายภาพของข้อมูลที่จะนำไปใช้จริงอย่างไร ระบบ OLAP ควรเข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นจริงเท่านั้น และไม่ใช้หลักการ "ช่องทางในครัว" ทั่วไปที่ทำให้เกิดการป้อนข้อมูลที่ไม่จำเป็น
4. คงที่ ผลงานเมื่อจัดทำรายงาน ผลงานความสามารถในการสร้างรายงานไม่ควรลดลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อจำนวนมิติข้อมูลและขนาดฐานข้อมูลเพิ่มขึ้น
5. สถาปัตยกรรมไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์ กำหนดให้ผลิตภัณฑ์ไม่เพียงแต่เป็นไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงส่วนประกอบของเซิร์ฟเวอร์ที่ชาญฉลาดเพียงพอที่จะอนุญาตให้ไคลเอนต์ที่แตกต่างกันเชื่อมต่อด้วยความพยายามและการเขียนโปรแกรมขั้นต่ำ
6. ความเป็นหลายมิติทั่วไป มิติทั้งหมดต้องเท่ากัน แต่ละมิติต้องเท่ากันทั้งในด้านโครงสร้างและความสามารถในการปฏิบัติงาน จริงเพิ่มเติม ความสามารถในการดำเนินงานสำหรับแต่ละมิติข้อมูล (น่าจะเป็นเวลาโดยนัย) แต่ต้องจัดให้มีฟังก์ชันเพิ่มเติมดังกล่าวให้กับมิติใดๆ มันไม่ควรจะเป็นพื้นฐานขนาดนั้น โครงสร้างข้อมูลรูปแบบการคำนวณหรือการรายงานมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นในมิติเดียว
7. การควบคุมแบบไดนามิก เมทริกซ์กระจัดกระจาย- ระบบ OLAP จะต้องปรับสคีมาทางกายภาพโดยอัตโนมัติ โดยขึ้นอยู่กับประเภทโมเดล ปริมาณข้อมูล และความกระจัดกระจายของฐานข้อมูล
8. การสนับสนุนผู้ใช้หลายคน เครื่องมือ OLAP จะต้องมีความสามารถ การแบ่งปัน(แบบสอบถามและความสมบูรณ์) ความสมบูรณ์และความปลอดภัย
9. การดำเนินการข้ามแบบไม่จำกัด การดำเนินการทุกประเภทต้องได้รับอนุญาตสำหรับการวัดใดๆ
10. การจัดการข้อมูลที่ใช้งานง่าย การจัดการข้อมูลดำเนินการผ่านการดำเนินการโดยตรงกับเซลล์ในโหมดการดูโดยไม่ต้องใช้เมนูและการดำเนินการหลายอย่าง
11. ตัวเลือกการรายงานที่ยืดหยุ่น ควรวางมิติข้อมูลในรายงานตามที่ผู้ใช้ต้องการ
12. ไม่จำกัด

จากทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้น การเปรียบเทียบระหว่างผลิตภัณฑ์ MDD ต่างๆ สามารถทำได้ในหมวดหมู่ทั่วไปที่สุดเท่านั้น ในภาคส่วนที่ราคาถูกกว่าของตลาด มีเพียงผู้ใช้คนเดียวและมีไว้สำหรับขนาดเล็ก เครือข่ายท้องถิ่นโปรแกรมดูข้อมูลหลายมิติ แม้ว่าจะมีฟังก์ชันการทำงานในระดับที่ค่อนข้างสูงและใช้งานง่าย แต่ระบบเหล่านี้ก็มีขอบเขตจำกัด และพวกเขาขาดเครื่องมือที่จำเป็นในการใช้การประมวลผล OLAP ในความหมายกว้างๆ ใน หมวดหมู่นี้ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ได้แก่ PowerPlay ของ Cognos, PaBlo ของ Andyne และ Mercury ของ Business Objects ภาคที่มีราคาแพงของตลาดแสดงโดยระบบ Acumate ES จาก Kenan Technologies, Express จาก Oracle Corporation, Gentium จาก Planning Sciences และ Holos จาก

ระบบองค์รวม พวกเขามีความสามารถที่แตกต่างกันมากจนสามารถแยกประเภทใดประเภทหนึ่งได้อย่างปลอดภัย และสุดท้าย ระบบ MDD ล้วนๆ: Essbase ของ Arbor Software, LightShip Server ของ Pilot Software และ TM/1 ของ Sinper

เครื่องมือ OLAP คลาสที่สองคือระบบ OLAP เชิงสัมพันธ์ (ROLAP) ในที่นี้ DBMS เชิงสัมพันธ์แบบเก่าจะถูกนำมาใช้ในการจัดเก็บข้อมูล และชั้นข้อมูลเมตาที่กำหนดโดยผู้ดูแลระบบจะถูกจัดระเบียบระหว่างฐานข้อมูลและอินเทอร์เฟซไคลเอ็นต์ ด้วยมิดเดิลแวร์นี้ คอมโพเนนต์ไคลเอนต์สามารถโต้ตอบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ราวกับว่าเป็นฐานข้อมูลหลายมิติ เช่นเดียวกับเครื่องมือชั้นหนึ่ง ระบบ ROLAP เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานกับที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ต้องการค่าบำรุงรักษาจำนวนมากโดยผู้เชี่ยวชาญจากแผนกข้อมูล และจัดให้มีการทำงานในโหมดผู้ใช้หลายคน ผลิตภัณฑ์ประเภทนี้ ได้แก่ IQ/Vision ของ IQ Software, DSS/Server และ DSS/Agent ของ MicroStrategy และ DecisionSuite ของ Information Advantage

เครื่องมือ ROLAP ใช้ฟังก์ชันสนับสนุนการตัดสินใจในส่วนเสริมผ่านตัวประมวลผลฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

เช่น ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ต้องเป็นไปตามข้อกำหนดหลายประการ

โดยเฉพาะ:

- มีตัวสร้างนิพจน์ SQL ที่ปรับให้เหมาะสมโดย OLAP ที่ทรงพลัง ซึ่งช่วยให้คุณใช้มัลติพาสได้คำสั่ง SQL SELECT และ/หรือแบบสอบถามย่อยที่สัมพันธ์กัน

- มีวิธีการพัฒนาที่เพียงพอในการดำเนินการประมวลผลที่ไม่สำคัญเพื่อให้มั่นใจในการจัดอันดับ การวิเคราะห์เปรียบเทียบและการคำนวณเปอร์เซ็นต์ภายในชั้นเรียน

สร้างนิพจน์ SQL ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับเป้าหมาย DBMS เชิงสัมพันธ์รวมถึงการสนับสนุนส่วนขยายของภาษานี้ที่มีอยู่ในนั้น

- จัดเตรียมกลไกในการอธิบายโมเดลข้อมูลโดยใช้ข้อมูลเมตา และทำให้สามารถใช้ข้อมูลเมตานี้เพื่อสร้างแบบสอบถามแบบเรียลไทม์

- รวมกลไกที่ช่วยให้คุณประเมินคุณภาพของการสร้างตารางเดือยในแง่ของความเร็วในการคำนวณโดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยการสะสมสถิติในการใช้งาน

ประการที่สามเมื่อเปรียบเทียบ ชนิดใหม่เครื่องมือ OLAP - เครื่องมือสืบค้นและรายงานเดสก์ท็อป,เสริม

ฟังก์ชั่น OLAP หรือบูรณาการกับเครื่องมือภายนอกที่ทำหน้าที่ดังกล่าว ระบบขั้นสูงเหล่านี้จะดึงข้อมูลจากแหล่งต้นทาง แปลงและวางลงในฐานข้อมูลหลายมิติแบบไดนามิกที่ทำงานบนพีซี ผู้ใช้ปลายทาง- แนวทางนี้ซึ่งทำให้สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้ทั้งเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูลหลายมิติที่มีราคาแพงและชั้นข้อมูลเมตาระดับกลางที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นสำหรับเครื่องมือ ROLAP ขณะเดียวกันก็รับประกันประสิทธิภาพการวิเคราะห์ที่เพียงพอ เครื่องมือเดสก์ท็อปเหล่านี้เหมาะที่สุดสำหรับการทำงานกับฐานข้อมูลขนาดเล็กและเรียบง่าย พวกเขาต้องการการบำรุงรักษาที่มีทักษะน้อยกว่าระบบ OLAP อื่นๆ และเกือบจะเทียบเท่ากับสภาพแวดล้อมการประมวลผลคิวรีทั่วไป ผู้เข้าร่วมหลักในภาคการตลาดนี้คือ:

Brio Technology พร้อมระบบ Brio Query Enterprise, Business Objects พร้อมผลิตภัณฑ์ชื่อเดียวกัน และ Cognos พร้อม PowerPlay

ในปัจจุบัน จำนวนผลิตภัณฑ์ OLAP ที่เข้ากันได้กับเว็บกำลังเพิ่มขึ้น

ปัญหาสำคัญคือการปรับ OLAP ให้เข้ากับซอฟต์แวร์อื่น แม้ว่าผู้จำหน่าย OLAP จะเริ่มเสนอวิธีบางอย่างในการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQL และเครื่องมืออื่นๆ ผู้ใช้และนักวิเคราะห์เตือนว่าระดับของการบูรณาการจะแตกต่างกันไปและอาจต้องใช้การเข้ารหัสจำนวนมาก รวมถึงการเขียนคิวรีใน SQL นอกจากนี้ ไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับการรวม OLAP เข้ากับซอฟต์แวร์ระดับองค์กรที่เหลือ

วิธีแก้ไขปัญหานี้อาจเป็นดังนี้ ตัวอย่างเช่น บริษัทหลายแห่งวางตำแหน่งฐานข้อมูล OLAP เป็นส่วนหน้าของคลังข้อมูล ด้วยแนวทางนี้ พื้นที่เก็บข้อมูลจะป้อนแกนหลัก OLAP หลายมิติตัวอย่างข้อมูลที่ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้ในภายหลัง

ดำเนินการคำสั่งที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว เป้าหมายคือการสร้างสภาพแวดล้อมแบบสอบถามที่ซ่อนตำแหน่งของข้อมูลจากผู้ใช้ สภาพแวดล้อมนี้จะเรียกใช้คำสั่งที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติกับกลไกการประมวลผลหลายมิติหรือค้นหาข้อมูลโดยละเอียดและ แบบสอบถามง่ายๆบน เซิร์ฟเวอร์เชิงสัมพันธ์- สำหรับบริษัทที่ไม่สามารถไปเส้นทางนี้ได้ บทบาทที่สำคัญบริษัทที่ปรึกษามีบทบาทในการตั้งค่าการเชื่อมต่อระหว่างเครื่องมือ OLAP และซอฟต์แวร์อื่นๆ

ระบบ OLTP ซึ่งเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสูงในการดำเนินการประมวลผลการดำเนินงาน กลับกลายเป็นว่ามีประโยชน์เพียงเล็กน้อยสำหรับงานประมวลผลเชิงวิเคราะห์ สิ่งนี้มีสาเหตุมาจากสิ่งต่อไปนี้:

1. โดยวิธีดั้งเดิมระบบ OLTP สามารถสร้างรายงานเชิงวิเคราะห์และแม้แต่การคาดการณ์ความซับซ้อนใดๆ ก็ได้ แต่มีการควบคุมล่วงหน้า นอกเหนือจากขั้นตอนใดๆ ก็ตาม ข้อกำหนดที่ไม่ได้รับการควบคุมใดๆ ของผู้ใช้ปลายทาง ตามกฎแล้ว จะต้องมีความรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลและคุณสมบัติที่ค่อนข้างสูงของโปรแกรมเมอร์

2. มากมายที่จำเป็นสำหรับ ระบบปฏิบัติการ ฟังก์ชั่นซ้ำซ้อนสำหรับงานวิเคราะห์และในขณะเดียวกันอาจไม่สะท้อนถึงสาขาวิชา การแก้ปัญหางานวิเคราะห์ส่วนใหญ่จำเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญภายนอก เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ การพยากรณ์ และการสร้างแบบจำลอง โครงสร้างที่เข้มงวดของฐานข้อมูลไม่อนุญาตให้บรรลุประสิทธิภาพที่ยอมรับได้ในกรณีของการเลือกและการเรียงลำดับที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงต้องใช้เวลามากในการจัดระเบียบเกตเวย์

3. แตกต่างจากการทำธุรกรรมใน ระบบวิเคราะห์วิธีการที่ได้รับการพัฒนาเพื่อให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูล การสำรองข้อมูลและการกู้คืนนั้นไม่จำเป็น และดังนั้นจึงไม่ได้จัดเตรียมไว้ให้ สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้เครื่องมือการใช้งานง่ายขึ้น แต่ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายภายใน และปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อดึงข้อมูล

ช่วงของงานที่แก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยแต่ละระบบจะพิจารณาจาก ลักษณะเปรียบเทียบระบบ OLTP และ OLAP (ตารางที่ 8)

ตารางที่ 8

ช่วงของงานที่แก้ไขได้โดยระบบ OLTP และ OLAP

ลักษณะเฉพาะ
อัตราการรีเฟรช	ความถี่สูง	ความถี่ต่ำ ส่วนใหญ่
	ส่วนเล็ก ๆ
แหล่งข้อมูล	ภายในเป็นหลัก	ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์
		ระบบเป็นหลัก
อายุข้อมูล	ปัจจุบัน (หลาย	ในอดีต (ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา) และ
		ฉาย
ระดับการรวมกลุ่ม	ข้อมูลโดยละเอียด	ส่วนใหญ่
		ข้อมูลรวม
ความเป็นไปได้	มีการควบคุม	ลำดับต่อมา
วิเคราะห์		รายงานเชิงโต้ตอบ
การดำเนินงาน		การเปลี่ยนแปลงระดับแบบไดนามิก
		การรวมตัวและชิ้นข้อมูล
วัตถุประสงค์	การตรึง, การปฏิบัติงาน	ทำงานกับประวัติศาสตร์
	การค้นหาและประมวลผลข้อมูล	ข้อมูลการวิเคราะห์
	ได้รับการควบคุม	การประมวลผล การพยากรณ์
	การประมวลผลเชิงวิเคราะห์	การสร้างแบบจำลอง

				ตารางที่ 9
	การเปรียบเทียบ OLTP และ OLAP
ลักษณะเฉพาะ
เด่น		การป้อนข้อมูลการค้นหา		การวิเคราะห์ข้อมูล
การดำเนินงาน
ลักษณะของคำขอ				ธุรกรรมที่ซับซ้อน
		การทำธุรกรรม
ข้อมูลที่เก็บไว้		การดำเนินงาน		ครอบคลุม
		รายละเอียด
				รวม
ประเภทของกิจกรรม		การดำเนินงาน		วิเคราะห์,
		เกี่ยวกับยุทธวิธี		เชิงกลยุทธ์
ชนิดข้อมูล		มีโครงสร้าง		ประเภทต่างๆ

3.7. แนวทางการเลือกใช้ระบบสารสนเทศทางเศรษฐกิจ

ก่อนที่จะตอบคำถามว่าตัวเลือกระบบอัตโนมัติใดที่ให้ผลกำไรสูงสุดสำหรับองค์กรและจะให้ผลสูงสุดคุณควรพิจารณาปัจจัยหลายประการที่มีอิทธิพลต่อตัวเลือกนี้

1. เทคโนโลยีทางธุรกิจในบริษัทแตกต่างจากเทคโนโลยีดั้งเดิมมากน้อยเพียงใด?

หากความแตกต่างนั้นร้ายแรงมากและวิธีการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีเหล่านี้ไปในทิศทางของมาตรฐานนั้นถือว่ายอมรับไม่ได้หรือมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป ให้ซื้อและปรับใช้ EIS สำเร็จรูป การผลิตของรัสเซียใช้ไม่ได้เลยหรืออาจกลายเป็นก็ได้

ไม่มีประสิทธิภาพ - โมดูลระบบบางส่วนจะไม่สามารถใช้งานได้หรือใช้งานไม่ได้ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด

2. จำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญกับระบบสารสนเทศที่กำลังดำเนินการบ่อยแค่ไหน?

หากกิจกรรมของบริษัทหรือตัวบริษัทเองมีความไดนามิกมากในแง่ของเทคนิคทางเทคโนโลยี ทั้งการซื้อและการปรับใช้ EIS สำเร็จรูปในรัสเซียและ (ในกรณีส่วนใหญ่) การพัฒนา EIS โดย นักพัฒนาบุคคลที่สามไม่สามารถยอมรับได้ จำเป็นต้องทำการเปลี่ยนแปลงระบบ รวมส่วนประกอบใหม่เข้าไป ฯลฯ ซึ่งในกรณีแรกอาจไม่สามารถทำได้เลย และในกรณีที่สาม - อาจแพงเกินไปหรือไม่ตอบสนองเพียงพอ

3. บริษัทยินดีลงทุนในระบบอัตโนมัติเท่าไร?

สำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรจำกัดมาก ทั้งการซื้อระบบอัตโนมัติจากต่างประเทศและคำสั่งพัฒนาจากบริษัทบุคคลที่สามมักจะไม่สามารถยอมรับได้ การเลือกระหว่างการซื้ออันที่มีอยู่ ซอฟต์แวร์หรือการพัฒนาของคุณเองโดยแผนกระบบอัตโนมัติขนาดเล็กมักจะตัดสินใจโดยพิจารณาจากคำตอบของคำถามข้างต้น

ดังนั้นควรเลือกซื้อและปรับใช้ EIS สำเร็จรูปสำหรับบริษัทที่มีการดำเนินธุรกิจแบบดั้งเดิมที่มั่นคงและไม่มากก็น้อย และในกรณีที่มีระบบข้อมูลที่เหมาะสมในตลาดซอฟต์แวร์

ในเวลาเดียวกันสำหรับโครงสร้างที่มีขนาดใหญ่มากและกว้างขวาง (โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากบริษัทเกี่ยวข้องกับการบูรณาการอย่างแข็งขันหรือเพียงแค่มีปฏิสัมพันธ์กับพันธมิตรต่างประเทศ) ขอแนะนำให้เลือกระบบตะวันตกที่ทรงพลังสำหรับบริษัทขนาดเล็กและขนาดกลาง - ระบบในประเทศ

การพัฒนา EIS โดยใช้วิธีของคุณเองและการสั่งการพัฒนา EIS จากนักพัฒนาบุคคลที่สามนั้นน่าดึงดูดที่สุดสำหรับ "กิจกรรมทางธุรกิจ" ที่หายากหรือผิดปกติ ในกรณีนี้ ควรเลือกตัวเลือกเฉพาะโดยพิจารณาจากข้อมูลเกี่ยวกับสถานะทางการเงินของบริษัท ความพร้อมใช้งาน บริษัทที่เชื่อถือได้นักพัฒนาหรือผู้ประกอบระบบและโอกาสในการสร้างความร่วมมือระยะยาวกับบริษัทและปัจจัยอื่นๆ

มากกว่า การวิเคราะห์โดยละเอียดข้อดีและข้อเสียของวิธีการอัตโนมัติแสดงอยู่ในตาราง

ตารางที่ 10

ข้อดีและข้อเสียของวิธีการอัตโนมัติ

ข้อดีของแนวทาง

ข้อเสียของแนวทาง

ปฐมนิเทศ

ภาษารัสเซีย

ปัญหา

การลงทุน

การปรับตัว

กฎหมาย “คุณลักษณะ” ทางธุรกิจ

อักษรย่อ

เสร็จสิ้น EIS

การบัญชี

แน่นอน

ปริมาณ

ภาษารัสเซีย

กลายเป็น

เล็ก,

ไกลออกไป

การผลิต

ความพร้อมใช้งาน

นักพัฒนา

การศึกษา,

สนับสนุน

บริการ

การพัฒนา

คลอซึ่งเป็นทางเลือก

ข้อมูล

กับสินค้าจากต่างประเทศหรือ

ค่อนข้างมีนัยสำคัญ) ใน

มีขนาดเล็กกว่ามาก

เงื่อนไข

ความไม่มั่นคง

ค่าใช้จ่าย

เศรษฐกิจ

ความไม่สมบูรณ์

แพงกว่า (อาจเป็นสิบและ

กฎหมาย,

หลายร้อยครั้ง) วันทำงานของคนหนึ่ง

การค้ำประกัน

ความมั่นคง

ผ่านการรับรอง

ผู้ผลิต

ซอฟต์แวร์

ผู้เชี่ยวชาญ

การตั้งค่า

ซอฟต์แวร์ (ซอฟต์แวร์) ตลอด

การปรับระบบของคลาสนี้

ตลอดอายุการใช้งานของซอฟต์แวร์

บริษัทตะวันตกอาจจะดีก็ได้

มีราคาแพงมากในการประเมิน

1.2.การซื้อและ

ใหญ่ที่สุด

อักษรย่อ

การปรับตัว

คล้ายกัน

เป็น

เสร็จสิ้น EIS

ใหญ่

พลัง

สำคัญมาก

ค่าใช้จ่ายสำหรับ

ต่างชาติ

ศักยภาพของผลิตภัณฑ์ตะวันตก

การดำเนินการ

ผลิตภัณฑ์,

การศึกษา

การผลิต

และคอมเพล็กซ์ระบบอัตโนมัติ

บุคลากรและผู้ที่เกี่ยวข้อง

มักจะประกอบด้วยซีรีส์

การเปลี่ยนแปลง

เสร็จสมบูรณ์

สัมผัส

ฮาร์ดแวร์

การพึ่งพาอาศัยกัน

บทบัญญัติของบริษัท

ผู้บริโภค (ถึงแม้จะมี

เนื่องจากมีมากมายล้วนๆ

หลากหลายของระบบนั้น

ปัจจัยของรัสเซีย (ใหญ่

เหตุผล

พลวัต

แบบแยกส่วน

เป็น;

สถานการณ์,

ระบบ

ลักษณะเฉพาะ

มนุษย์

ความใกล้ชิดมากขึ้นและยิ่งใหญ่ยิ่งขึ้น

อื่น ๆ) ขนาดของความเสี่ยงดังกล่าว

ความยากลำบาก

การดำเนินการ

ประเภทของการลงทุนที่สูงมาก

การดำเนินการ)

ขั้นพื้นฐาน

ปัญหา

เป็น

ความจำเป็น

การปรับทิศทางใหม่

เทคนิค

แง่มุมต่างๆ ของกิจกรรมของบริษัท

อย่างที่พวกเขาจินตนาการไว้

ผู้พัฒนาผลิตภัณฑ์นั้น

ในเงื่อนไขของเรามันเป็นไปได้มาก

น้อยมากถึงแม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ก็ตาม

ได้รับการยอมรับ

เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป

ขาด

บาง

สินค้า

ทั่วไป

ภาษารัสเซีย

ผู้ใช้

ส่วนประกอบ,

ไม่เพียงพอ

การแปลเป็นภาษาท้องถิ่น

ทำให้มันยาก

อย่างมีนัยสำคัญ

ประสิทธิผลของการใช้งาน

กลยุทธ์

และเกณฑ์การคัดเลือก

ทางทิศตะวันตก

ข้อมูล

เพียงพอ

ไม่ใช่เรื่องง่าย

ข้อกำหนดหลักนั้น

สามารถนำเสนอต่อระบบได้

คล้ายกัน

เป็น:

ใช้งานได้

ความเปิดกว้าง

ความเป็นโมดูลาร์,

ความสามารถในการปรับขนาด, ความสามารถในการ

การทำงานในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย

ความสามารถในการปรับแต่งได้

วัสดุสิ้นเปลืองในซอร์สโค้ด)

นโยบายการกำหนดราคาของผู้ผลิต

สินค้าและตัวแทนใน

2.การพัฒนา

แนวทางนี้เป็นส่วนใหญ่

ใหญ่ (และบางครั้งก็ยาก)

ใช้ได้เพียงสองกรณีเท่านั้น

ที่คาดการณ์ไว้) เวลาในการพัฒนา

เป็นเจ้าของ

ตัวเลือกสินค้า: พอเพียง

และในหลายกรณีก็เป็นเรื่องใหญ่

บริษัทขนาดใหญ่ที่มีความสามารถ

จำนวนต้นทุน

ผ่านการรับรอง

นักพัฒนาซอฟต์แวร์และในเรื่องนั้น

กรณีถ้าซับซ้อน

ระบบอัตโนมัติไม่ใหญ่มากและ

สามารถพัฒนาได้

ค่อนข้างจำกัด

ทรัพยากร.

โดยปกติแล้วตัวเลือกนี้

มีการใช้ระบบอัตโนมัติใน

ในกรณีที่ไม่มีเลย

เชิงพาณิชย์ที่มีอยู่

สินค้าไม่เป็นที่พอใจ

การจัดการกิจการหรือ

ถ้าธุรกิจเป็นเช่นนั้น

ไดนามิกที่กำหนดค่าใหม่

ผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปจะเป็น

มีราคาแพงกว่าหรือน้อยกว่า

มีประสิทธิภาพมากกว่าของคุณเอง

ข้อดี:

มุ่งเน้น

บริษัทเฉพาะ

ซับซ้อน

ระบบอัตโนมัติ,

ครอบคลุม

ที่จำเป็น

คุณภาพ,

ประสิทธิภาพและประสิทธิผล

“สนับสนุน” (ไม่มีใครรู้.

คุณสมบัติทางธุรกิจทั้งหมด

บริษัทจะดีกว่า

ของเธอเอง

พนักงาน).

3.การพัฒนา

ตัวเลือกนี้คล้ายกับ

อย่างไรก็ตามปัญหาเกิดขึ้นที่นี่

ก่อนหน้าแต่แตกต่างไปจาก

คล้ายกับตัวเลือกแรก

ร่วมกับ

ดังต่อไปนี้ บริษัทไม่มี

ระบบอัตโนมัติ แต่โดยปกติจะเป็นสิ่งเหล่านี้

ปัญหาต่างๆ จัดการได้ง่ายกว่าเพราะว่า

นักพัฒนา

โปรแกรมเมอร์ด้วย

การติดต่อที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้น

มือแล้วเธอก็ได้รับ

ข้อมูลผู้บริโภค

มุ่งความสนใจไปที่เธออย่างหมดจด

ระบบและบริษัทผู้พัฒนา

สินค้า-อีกอัน

(หรือผู้ประกอบ)

หากบริษัทมี

นักพัฒนาเทคโนโลยี

"ตัวสร้าง" (เคอร์เนล

ระบบสารสนเทศ

ค่อนข้างง่ายในการพัฒนา

และปรับตัวเข้ากับ

เงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง) เช่น

ตัวเลือกอัตโนมัติสามารถ

ถูกกว่าและ

มีประสิทธิภาพมากกว่าแนวทางที่สองและ

มีไดนามิกและก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมากขึ้น

ทางเลือก ระบบอัตโนมัติสำหรับกิจการไม่ควรดำเนินการตามหลักการที่ว่า EIS ดีกว่าและแย่กว่านั้น ที่นี่มีความจำเป็นต้องพิจารณาว่า EIS บางอย่างเหมาะสมกับการทำงานในองค์กรใดองค์กรหนึ่งภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด การพัฒนาเกณฑ์เปรียบเทียบสำหรับ EIS ที่นำเสนอในตลาดนั้นไม่สามารถทำได้โดยไม่คำนึงถึงเงื่อนไขเฉพาะเช่น: สภาพเศรษฐกิจขององค์กร, ระดับการฝึกอบรมของพนักงาน, การลงทุนในซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ก่อนหน้านี้ ฯลฯ ในเรื่องนี้มีความจำเป็นต้องกำหนดโครงสร้าง EIS ที่สมเหตุสมผลจากมุมมองของตัวชี้วัดทางเทคนิคและเศรษฐกิจโดยเสนอแนะความเป็นไปได้ของการกำหนดค่าอุปกรณ์และซอฟต์แวร์ใหม่ที่ยืดหยุ่นในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างขององค์กรในช่วง การรื้อปรับระบบกระบวนการทางธุรกิจ

การเปิดตัว EIS คุณภาพสูงเป็นหนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของความสำเร็จในตลาดขององค์กรและเป็นเงื่อนไขสำหรับการพัฒนาแบบไดนามิก

3.8. เกณฑ์การคัดเลือก EIS

เมื่อเลือก EIS จะต้องคำนึงถึงเกณฑ์ต่อไปนี้:

ชื่อเสียงของบริษัท ชื่อเสียงของระบบ ระยะเวลาที่บริษัทอยู่ในตลาด จำนวนยอดขาย

รัสเซียมีระบบปฏิบัติการกี่ระบบ?มีการใช้งานในสถานประกอบการที่เกี่ยวข้องหรือไม่? จำเป็นต้องได้รับความช่วยเหลือจากที่ปรึกษาภายนอกหรือไม่?

คำศัพท์และคุณภาพของ Russification ของระบบตะวันตก

คุณภาพการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นของระบบตะวันตกมีพื้นที่การผลิตที่ใช้มาตรฐาน - ถูกกฎหมายและข้อเท็จจริง ตัวอย่างเช่น - วิธีการบัญชี การบัญชี และ การรายงานภาษี- ในการออกแบบและการเตรียมการผลิตทางเทคโนโลยี องค์กรในประเทศได้นำมาตรฐาน ESKD และ ESTD ไปใช้ในระดับสากล วิสาหกิจตะวันตกได้นำองค์กรการผลิตแบบปิดมาใช้ ในขณะที่วิสาหกิจในประเทศได้นำความเชี่ยวชาญทางเทคโนโลยีมาใช้ ทางตะวันตกมีโครงสร้างการจัดการที่ไม่ใช่ร้านค้า ในรัสเซียเป็นโครงสร้างการประชุมเชิงปฏิบัติการ ประเด็นทั้งหมดเหล่านี้จะต้องได้รับการแก้ไขในระหว่างการแปล เป็นที่พึงปรารถนาที่ระบบจะจัดการกับความเป็นจริงของรัสเซีย เช่น การแลกเปลี่ยน เครือข่ายออฟเซ็ต การชำระล่วงหน้า การชำระเงินในรูปแบบต่างๆ การส่งมอบที่ไม่ได้รับใบแจ้งหนี้ ฯลฯ

ที่ ทีมรัสเซียยืนอยู่ข้างหลังระบบตะวันตกใครเป็นคนรัสเซีย ใครเป็นผู้ดำเนินการ? พวกเขารู้การผลิตหรือไม่? พวกเขามีการศึกษาแบบไหน? ประสบการณ์อะไร? “เรื่องราวความสำเร็จ” เบื้องหลังพวกเขาคืออะไร? แนวทางการดำเนินงานของพวกเขาคืออะไร?

ราคาสมเหตุสมผล เมื่อซื้อระบบ คุณต้องจำไว้ว่าทั้งวงจร - การซื้อ, การนำไปใช้, การบำรุงรักษา, การพัฒนา - จะต้องเสียค่าใช้จ่าย 3 - 10 เท่า เงินมากขึ้นกว่าต้นทุน ซอฟต์แวร์- ยิ่งยากและ ระบบที่มีราคาแพงกว่า, ยิ่งค่าสัมประสิทธิ์มากขึ้น หากคุณต้องดึงดูดที่ปรึกษาชาวตะวันตก จะมีค่าใช้จ่ายอย่างน้อย 1,000 เหรียญสหรัฐต่อวัน และไม่มีความชัดเจนล่วงหน้าว่าพวกเขาจะสอนวิธีทำงานกับระบบของพวกเขาหรือไม่ หรือพนักงานของบริษัทจะใช้เงินจำนวนนี้เพื่อทำความคุ้นเคยกับสิ่งที่น่าตื่นเต้นเหล่านี้หรือไม่ คุณสมบัติของเศรษฐกิจรัสเซีย

ความสมบูรณ์ของฟังก์ชันระบบจะต้องครอบคลุมความต้องการการจัดการขั้นพื้นฐาน ระบบตะวันตกเกือบทั้งหมดมีความซ้ำซ้อนอย่างมากในเรื่องนี้ แต่ในระดับนี้ ความสามารถพื้นฐาน- พวกเขาทั้งหมดเป็นฝาแฝด

ความเป็นโมดูลาร์ เพื่อที่จะไม่ต้องเสียเงินเพิ่ม คุณจะต้องสามารถซื้อและติดตั้งระบบเป็นบางส่วนและสำหรับผู้ใช้ตามจำนวนที่ต้องการเท่านั้น

ความยืดหยุ่น ระบบจะดำเนินการภายในหนึ่งปีครึ่งถึงสามปี และจะดำเนินการเป็นเวลาห้าถึงสิบปี ช่วงนี้บริษัทจะมีการเปลี่ยนแปลง ผลิตภัณฑ์ โครงสร้างองค์กร องค์กรการจัดการ กระบวนการทางธุรกิจ บทบาทและอำนาจของผู้จัดการจะเปลี่ยนไป ระบบการจัดการต้องเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับการผลิต ซึ่งหมายความว่าระบบควรอนุญาตให้คุณเปลี่ยนเวิร์กสเตชันและเมนู สร้างรายงานและใบรับรอง เลือกข้อมูลได้ตามใจชอบในการนำเสนอที่สะดวก เปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจและอัลกอริธึมผ่านการตั้งค่าพารามิเตอร์ และอื่นๆ ปัญหาทั่วไปของระบบตะวันตกคือไม่ชัดเจนว่าหน้าจอป้อนข้อมูลคือผู้ใช้คนใด ดูเหมือนว่าจะเป็นสำหรับนักเทคโนโลยี แต่มาตรฐานการวางแผนเกี่ยวข้องกับอะไร? ดูเหมือนว่าจะมีไว้สำหรับเจ้าของร้าน แต่ราคาและรอบเวลาเกี่ยวข้องกับมันอย่างไร? เหมือนจะเป็นของนักบัญชี แต่สำหรับบัญชีส่วนไหนคะ? ในกรณีนี้ คุณจะต้องแบ่งหน้าจอ, ลบรายละเอียดที่ไม่จำเป็น, เพิ่มรายละเอียดที่จำเป็น, เปลี่ยนชื่อฟิลด์, เปลี่ยนตำแหน่งบนหน้าจอ, เปลี่ยนความหมาย, เพิ่มฟิลด์ลงในฐานข้อมูล, เปลี่ยนวิธีใช้ ระบบจะอนุญาตหรือไม่ และมีค่าใช้จ่ายเท่าไร? ระบบควรบูรณาการเข้ากับโมดูลอื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย เช่น โปรแกรมภาษารัสเซียการบริหารเงินเดือนหรือบุคลากร (ไม่ชัดเจนว่าจะเป็นไปได้ที่จะใช้อะนาล็อกตะวันตกที่เกี่ยวข้อง) หรือกับการพัฒนาเก่าที่มีอยู่ซึ่งไม่สามารถปิดใช้งานได้ (เนื่องจากความเฉพาะเจาะจงเอกลักษณ์ ฯลฯ ) ระบบการผลิตของยุโรปมักจะมีความยืดหยุ่นมากกว่าระบบการผลิตของอเมริกา โดยเริ่มแรกเน้นไปที่การบัญชี ลักษณะประจำชาติ ประเทศต่างๆประชาคมยุโรป

สถาปัตยกรรม. ควรใช้สถาปัตยกรรมสามระดับ - เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล, แอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์, ไคลเอนต์ - สถาปัตยกรรมไคลเอนต์ - เซิร์ฟเวอร์ที่มีความสามารถในการใช้ "เทอร์มินัลโง่" ลูกค้าจะ “อ้วน” หรือ “ผอม” ก็ได้

แพลตฟอร์มทางเทคนิคในช่วงชีวิตของระบบ มากกว่าหนึ่งรุ่นจะมีการเปลี่ยนแปลง วิธีการทางเทคนิค- การผูกติดอยู่กับแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่งนั้นเป็นอันตราย ระบบจะต้องสามารถโยกย้ายจากแพลตฟอร์มหนึ่งไปอีกแพลตฟอร์มหนึ่งได้

ข้อบกพร่อง
ระบบ OLTP ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับธุรกรรมขนาดเล็กที่ไม่ต่อเนื่องกัน แต่การร้องขอข้อมูลที่ซับซ้อนบางอย่าง (เช่น การเปลี่ยนแปลงรายไตรมาสของปริมาณการขายสำหรับรุ่นผลิตภัณฑ์บางรุ่นในสาขาใดสาขาหนึ่ง) โดยทั่วไปสำหรับแอปพลิเคชันเชิงวิเคราะห์ (OLAP) จะสร้างการรวมตารางที่ซับซ้อนและการดูตารางทั้งหมด คำขอหนึ่งรายการดังกล่าวจะใช้เวลาและทรัพยากรคอมพิวเตอร์เป็นจำนวนมาก ซึ่งจะทำให้การประมวลผลธุรกรรมที่กำลังดำเนินอยู่ช้าลง

ธุรกรรมคือกลุ่มของการดำเนินการตามลำดับที่แสดงถึงหน่วยลอจิคัลของการทำงานกับข้อมูล ธุรกรรมสามารถดำเนินการได้ทั้งหมดและประสบความสำเร็จ โดยรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและเป็นอิสระจากธุรกรรมอื่น ๆ ที่ทำงานแบบคู่ขนาน หรือไม่ดำเนินการเลย ดังนั้นจึงไม่น่าจะมีผลกระทบใด ๆ ธุรกรรมได้รับการประมวลผลโดยระบบธุรกรรม ในระหว่างการดำเนินการซึ่งมีการสร้างประวัติธุรกรรม

มีธุรกรรมตามลำดับ (ปกติ) แบบขนานและแบบกระจาย ธุรกรรมแบบกระจายเกี่ยวข้องกับการใช้ระบบธุรกรรมมากกว่าหนึ่งระบบและต้องการมากกว่านั้นมาก ตรรกะที่ซับซ้อน(ตัวอย่างเช่น การคอมมิตแบบสองเฟส - โปรโตคอลการคอมมิตธุรกรรมแบบสองเฟส) นอกจากนี้ บางระบบยังใช้ธุรกรรมอัตโนมัติหรือธุรกรรมย่อย ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของธุรกรรมหลักที่เป็นอิสระ

ตัวอย่าง: จำเป็นต้องโอนเงินจำนวน 10 หน่วยเงินจากบัญชีธนาคารหมายเลข 5 ไปยังบัญชีหมายเลข 7 สิ่งนี้สามารถทำได้โดยลำดับการกระทำต่อไปนี้:
เริ่มการทำธุรกรรม
อ่านยอดคงเหลือในบัญชีหมายเลข 5
ลดยอดเงินคงเหลือ 10 หน่วยการเงิน
บันทึกยอดเงินในบัญชีใหม่หมายเลข 5
อ่านยอดคงเหลือในบัญชีหมายเลข 7
เพิ่มยอดเงินคงเหลือ 10 หน่วยการเงิน
บันทึกยอดเงินใหม่ของบัญชีหมายเลข 7

สิ้นสุดการทำธุรกรรม
การดำเนินการเหล่านี้แสดงถึงหน่วยลอจิคัลของงาน "การโอนจำนวนเงินระหว่างบัญชี" และทำให้เกิดธุรกรรม หากคุณขัดจังหวะธุรกรรมที่กำหนด เช่น ในระหว่างกลาง และไม่ยกเลิกการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด มันเป็นเรื่องง่ายที่จะปล่อยให้เจ้าของบัญชีหมายเลข 5 ขาด 10 หน่วย ในขณะที่เจ้าของบัญชีหมายเลข 7 จะไม่ได้รับสิ่งเหล่านั้น

โหมดการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ OLTP

โหมด OLTP (การประมวลผลธุรกรรมออนไลน์) ของการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ใช้ในระบบข้อมูลการจัดการองค์กรเพื่อสะท้อนสถานะปัจจุบันของสาขาวิชาได้ตลอดเวลา และการประมวลผลแบบกลุ่มใช้พื้นที่เฉพาะที่จำกัดมาก
โอแอลทีพี

โดยทั่วไป ความสามารถในการวิเคราะห์ของระบบ OLTP มีจำกัดมาก โดยใช้เพื่ออำนวยความสะดวกในกิจกรรมประจำวันของบริษัท และอิงตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับช่วงเวลานั้น ระบบข้อมูลคลาส OLTP ได้รับการออกแบบมาเพื่อรวบรวม ลงทะเบียน ป้อนข้อมูลต้นทางที่เกี่ยวข้องกับสาขาวิชาเฉพาะ การประมวลผลข้อมูลปฐมภูมิ การจัดเก็บ การสร้างภาพข้อมูลที่เหมาะสม การค้นหา การออกใบรับรอง และเอกสารการรายงาน การประมวลผลหลักประกอบด้วยการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอินพุตและความสอดคล้องกับข้อจำกัดด้านความสมบูรณ์ การระบุวัตถุที่อธิบายโดยข้อมูล การเข้ารหัส และการส่งข้อมูลผ่านการเชื่อมต่อแนวนอนและแนวตั้ง ข้อมูลถูกป้อนเข้าสู่ระบบข้อมูลทั้งจากเอกสารที่มีผลทางกฎหมายบางอย่างหรือโดยตรงจากสถานที่ที่ข้อมูลเกิดขึ้น ในกรณีหลังนี้ ระบบจะพิมพ์เอกสารที่มีข้อมูลที่ป้อนและมีผลทางกฎหมาย

ในระบบ OLTP ธุรกรรมเป้าหมายจะดำเนินการบนฐานข้อมูลเป้าหมาย (เช่น การป้อนบันทึกลงในตารางด้วยพารามิเตอร์ของใบแจ้งหนี้ที่ออก ใบแจ้งหนี้ที่ผ่านรายการ หรือข้อเท็จจริงอื่นใด) ซึ่งเปลี่ยนสถานะของฐานข้อมูลและนำเข้ามา การปฏิบัติตาม สถานะปัจจุบันชิ้นส่วนของโลกแห่งความจริงที่ฐานข้อมูลจำลอง ดังนั้นวัตถุประสงค์หลักของฐานข้อมูลเป้าหมายคือการประมวลผลธุรกรรม

ระบบดังกล่าวได้รับการออกแบบสำหรับการป้อนข้อมูล การจัดเก็บแบบมีโครงสร้าง และการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ระบบ OLTP ช่วยให้คุณสามารถกำหนดคำสั่ง เช่น เท่าไหร่ ที่ไหน ฯลฯ การให้ข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ซิงโครไนซ์ (อัปเดต) อย่างต่อเนื่องระบบปฏิบัติการจะไม่ติดตามการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการในช่วงเวลาที่ยาวนานในทางปฏิบัติจะไม่ประมวลผลข้อมูล (ยกเว้นการคำนวณบางอย่าง) และที่สำคัญที่สุดคืออย่าสร้างข้อสรุปตาม ข้อมูลที่มีอยู่ โดยปล่อยให้ฟังก์ชันนี้ตกเป็นของผู้สร้างการตัดสินใจ

โอแอลทีพี-แอปพลิเคชั่นครอบคลุมงานที่หลากหลายในหลายอุตสาหกรรม - ระบบอัตโนมัติของการบัญชีและ การบัญชีคลังสินค้าและการบัญชีเอกสาร ฯลฯ

หน้าที่หลักของระบบดังกล่าวคือการทำธุรกรรมชอร์ตจำนวนมากพร้อมกัน จำนวนมากผู้ใช้ ธุรกรรมนั้นดูค่อนข้างง่าย เช่น “ถอนเงินจำนวนหนึ่งออกจากบัญชี A แล้วเพิ่มจำนวนนี้ไปยังบัญชี B”

ระบบสารสนเทศคลาส OLTP มีลักษณะเฉพาะด้วยคุณสมบัติดังต่อไปนี้
ลักษณะของ IS - ระบบสารสนเทศ - คลาส OLTP
ความเรียบง่ายของอัลกอริธึมเชิงสัมพันธ์
- เพิ่มพลวัตในแง่ของระบบการตั้งชื่อและโครงสร้างของเอกสารที่ประมวลผลซึ่งสัมพันธ์กับความใกล้ชิดของระบบเหล่านี้กับสาขาวิชา
- การกระจายมวลและอาณาเขตของสถานที่สำหรับการรวบรวมข้อมูลเริ่มต้น
- ข้อกำหนดสูงสำหรับความน่าเชื่อถือและความเกี่ยวข้องของข้อมูลที่ป้อน
- มีขนาดใหญ่ มีการหมุนเวียนค่อนข้างบ่อย และคอมพิวเตอร์ค่อนข้างต่ำ - คุณสมบัติของบุคลากร (ผู้ใช้)
- รองรับผู้ใช้จำนวนมาก
- เวลาตอบสนองต่อคำขอสั้น ๆ
- คำถามค่อนข้างสั้น
- มีส่วนร่วมในการสอบถามตารางจำนวนน้อย

ในอดีตระบบดังกล่าวเกิดขึ้นเป็นหลักเนื่องจากตอบสนองความต้องการด้านบัญชี ความรวดเร็วในการให้บริการ การรวบรวมข้อมูล ฯลฯ อย่างไรก็ตาม ในไม่ช้าก็เห็นได้ชัดว่าการรวบรวมข้อมูลไม่ได้สิ้นสุดในตัวเองและข้อมูลที่สะสมไว้ก็มีประโยชน์: ข้อมูลสามารถดึงออกมาจาก ข้อมูล.
กลยุทธ์การพัฒนาระบบ
มีการใช้กลยุทธ์ต่อไปนี้เพื่อพัฒนาระบบดังกล่าวมาเป็นเวลานาน:
การสร้างเวิร์กสเตชันอัตโนมัติแยกต่างหากที่มีไว้สำหรับการประมวลผลกลุ่มของเอกสารที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน และการจำลองเวิร์กสเตชันอัตโนมัติสำเร็จรูปที่ไซต์งาน
การสร้างระบบที่สามารถกำหนดพารามิเตอร์ได้ที่มีคุณสมบัติครบถ้วนพร้อมการจำลองแบบและการปรับแต่งเฉพาะที่ อย่างไรก็ตาม ระบบที่ได้รับในลักษณะนี้มีความสามารถในการปรับตัวต่ำเพื่อเอาชนะพลวัตของสาขาวิชาต่างๆ พวกเขามีความต้องการบุคลากรปฏิบัติการสูงและต้องมีค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาจำนวนมาก
เมื่อเร็ว ๆ นี้กลยุทธ์ใหม่ที่สามสำหรับการพัฒนาระบบข้อมูลของคลาส OLTP เริ่มถูกนำมาใช้ สาระสำคัญมีดังนี้: พวกมันจะไม่ถูกจำลองแบบ ระบบสำเร็จรูปและช่องว่างและเครื่องมือทางเทคโนโลยีที่ช่วยให้คุณสามารถสร้าง/สร้างระบบด้วยฟังก์ชันที่จำเป็นได้โดยตรงที่ไซต์งานอย่างรวดเร็ว จากนั้นใช้เครื่องมือเดียวกันเพื่อปรับเปลี่ยนให้สอดคล้องกับพลวัตของสาขาวิชา

ธุรกรรมคือการกระทำที่ดำเนินการเสร็จสมบูรณ์หรือไม่ได้ทำเลย หากระบบหยุดชะงักในระหว่างธุรกรรม ฐานข้อมูลจะกลับสู่สถานะเดิมก่อนการทำธุรกรรม (ย้อนกลับ) ธุรกรรมที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมดจะถูกบันทึกไว้ในบันทึกธุรกรรม ธุรกรรมจะถือว่าเสร็จสมบูรณ์เมื่อมีรายการธุรกรรมที่เกี่ยวข้องปรากฏในสมุดรายวัน

เทคโนโลยีโอแอลทีพี

ในทางปฏิบัติในการสื่อสารกับตัวแทนบริการข้อมูลองค์กรมักพบความเข้าใจผิดอย่างร้ายแรงเกี่ยวกับความแตกต่างในความสามารถวัตถุประสงค์และบทบาทของเทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมข้อมูล - ระบบ OLTP (การประมวลผลธุรกรรมออนไลน์) และเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะเดียวกันก็มีความแตกต่างกันอย่างมากในการทำงานและแต่ละคนมีหน้าที่รับผิดชอบในพื้นที่ของตนเองในระบบข้อมูล
งานระบบ OLTP– คือการรวบรวมอย่างรวดเร็วและการจัดวางข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดในฐานข้อมูลตลอดจนรับประกันความครบถ้วน ความเกี่ยวข้อง และความสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตาม ระบบดังกล่าวไม่ได้ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์หลายมิติที่มีประสิทธิภาพ รวดเร็ว และหลากหลายที่สุด
แน่นอนว่าคุณสามารถสร้างรายงานตามข้อมูลที่รวบรวมได้ แต่นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องโต้ตอบกับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีอย่างต่อเนื่อง หรือต้องได้รับการฝึกอบรมพิเศษในด้านการเขียนโปรแกรมและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์
กระบวนการตัดสินใจแบบดั้งเดิมมีลักษณะอย่างไรในบริษัทรัสเซียที่ใช้ระบบข้อมูลที่สร้างจากเทคโนโลยี OLTP
ผู้จัดการมอบหมายงานให้กับผู้เชี่ยวชาญแผนกข้อมูลตามความเข้าใจในประเด็นนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านแผนกข้อมูลซึ่งเข้าใจงานในแบบของเขาเองสร้างคำขอไปยังระบบปฏิบัติการรับรายงานทางอิเล็กทรอนิกส์และนำเสนอต่อผู้จัดการ แบบแผนสำหรับการตัดสินใจที่สำคัญนี้มีสาระสำคัญดังต่อไปนี้ ข้อเสีย:
-มีการใช้ข้อมูลจำนวนเล็กน้อย
-กระบวนการนี้ใช้เวลานาน เนื่องจากการร่างคำขอและการตีความรายงานทางอิเล็กทรอนิกส์เป็นการดำเนินการที่ค่อนข้างน่าเบื่อ ในขณะที่ผู้จัดการอาจจำเป็นต้องตัดสินใจทันที
- จำเป็นต้องทำซ้ำวงจรหากจำเป็นต้องชี้แจงข้อมูลหรือพิจารณาข้อมูลในบริบทอื่น รวมถึงหากมีคำถามเพิ่มเติมเกิดขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น วงจรที่ช้านี้จะต้องทำซ้ำและตามกฎแล้วหลายครั้ง ในขณะที่ใช้เวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น
ความแตกต่างในการฝึกอบรมวิชาชีพและพื้นที่ของกิจกรรมของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและผู้จัดการมีผลกระทบเชิงลบ บ่อยครั้งที่พวกเขาคิดต่างประเภทกันและส่งผลให้ไม่เข้าใจกัน
ผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์เกิดจากปัจจัยเช่นความซับซ้อนของรายงานทางอิเล็กทรอนิกส์เพื่อการรับรู้ ผู้จัดการไม่มีเวลาเลือกจำนวนความสนใจจากรายงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากอาจมีมากเกินไป เป็นที่ชัดเจนว่างานจัดเตรียมข้อมูลมักตกเป็นของผู้เชี่ยวชาญในแผนกข้อมูล เป็นผลให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถถูกรบกวนจากงานประจำและไม่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมตารางไดอะแกรม ฯลฯ ซึ่งโดยธรรมชาติแล้วไม่ได้มีส่วนช่วยในการปรับปรุงคุณสมบัติของเขา
มีทางเดียวเท่านั้นที่จะออกจากสถานการณ์นี้ และ Bill Gates ได้กำหนดรูปแบบไว้ในรูปแบบของสำนวน: “ข้อมูลที่ปลายนิ้วของคุณ” ข้อมูลเบื้องต้นจะต้องเปิดเผยต่อผู้บริโภคโดยตรง – นักวิเคราะห์ สามารถเข้าถึงได้โดยตรง (!) และหน้าที่ของพนักงานแผนกสารสนเทศคือการสร้างระบบในการรวบรวม สะสม จัดเก็บ ปกป้องข้อมูล และรับรองความพร้อมของนักวิเคราะห์

ขอบเขตการใช้งานครอบคลุมถึงการชำระเงิน การบัญชี การจอง ธนาคาร และการดำเนินการตลาดหลักทรัพย์

ระบบโอแอลทีพีเนื่องจากเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงในการดำเนินการประมวลผลการดำเนินงาน จึงกลายเป็นประโยชน์เพียงเล็กน้อยสำหรับงานประมวลผลเชิงวิเคราะห์ สิ่งนี้มีสาเหตุมาจากสิ่งต่อไปนี้:
1. เมื่อใช้ระบบ OLTP แบบดั้งเดิม คุณสามารถสร้างรายงานเชิงวิเคราะห์และแม้แต่การคาดการณ์ความซับซ้อนใดๆ ก็ได้ แต่มีการควบคุมล่วงหน้า นอกเหนือจากขั้นตอนใดๆ ก็ตาม ข้อกำหนดที่ไม่ได้รับการควบคุมใดๆ ของผู้ใช้ปลายทาง ตามกฎแล้ว จะต้องมีความรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลและคุณสมบัติที่ค่อนข้างสูงของโปรแกรมเมอร์
2. ฟังก์ชันการทำงานหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับระบบปฏิบัติการนั้นซ้ำซ้อนสำหรับงานการวิเคราะห์และในขณะเดียวกันอาจไม่สะท้อนถึงสาขาวิชา การแก้ปัญหาเชิงวิเคราะห์ส่วนใหญ่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือพิเศษภายนอกสำหรับการวิเคราะห์ การคาดการณ์ และการสร้างแบบจำลอง โครงสร้างที่เข้มงวดของฐานข้อมูลไม่อนุญาตให้บรรลุประสิทธิภาพที่ยอมรับได้ในกรณีของการเลือกและการเรียงลำดับที่ซับซ้อน ดังนั้นจึงต้องใช้เวลามากในการจัดระเบียบเกตเวย์
3. แตกต่างจากระบบการทำธุรกรรมตรงที่ระบบการวิเคราะห์ไม่ต้องการ และด้วยเหตุนี้ จึงไม่จัดให้มีวิธีการที่พัฒนาขึ้นเพื่อรับรองความสมบูรณ์ของข้อมูล การสำรองข้อมูลและการกู้คืน สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้เครื่องมือการใช้งานง่ายขึ้น แต่ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายภายใน และปรับปรุงประสิทธิภาพเมื่อดึงข้อมูล

ช่วงของงานที่แก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยแต่ละระบบจะถูกกำหนดโดยพิจารณาจากลักษณะเปรียบเทียบของระบบ OLTP และ OLAP

ข้อมูลในระบบ OLTP ได้รับการจัดระเบียบเพื่อรองรับธุรกรรมเป็นหลัก เช่น:

การลงทะเบียนคำสั่งซื้อที่ป้อนจากสถานีเงินสดหรือผ่านทางเว็บไซต์

การสั่งซื้อส่วนประกอบเมื่อปริมาณในคลังสินค้าเหลือน้อยกว่าจำนวนที่กำหนด

การติดตามส่วนประกอบระหว่างการประกอบผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายในการผลิต

การลงทะเบียนข้อมูลเกี่ยวกับพนักงาน

การลงทะเบียนระบุตัวตนของผู้ถือใบอนุญาต เช่น เจ้าของร้านอาหารหรือคนขับรถ

ธุรกรรมแต่ละรายการที่เข้าถึงข้อมูลจำนวนค่อนข้างน้อยจะเสร็จสมบูรณ์อย่างรวดเร็ว ระบบ OLTP ได้รับการออกแบบและปรับให้เหมาะสมเพื่อประมวลผลธุรกรรมนับร้อยหรือหลายพันรายการพร้อมกัน

ระบบ OLTP เก่งในการเก็บข้อมูลที่จำเป็นเพื่อรองรับการปฏิบัติงานประจำวัน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลในนั้นจะถูกจัดระเบียบแตกต่างไปจากที่จำเป็นเมื่อข้อมูลนั้นมีไว้สำหรับผู้จัดการในการวางแผนงานขององค์กรของตน ผู้จัดการมักต้องการข้อมูลสรุปเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มที่ส่งผลกระทบต่อองค์กรหรือกลุ่มของตน

ความท้าทายด้านคลังข้อมูลสมัยใหม่
การแบ่งปันข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ

การพัฒนาเทคโนโลยี Data Warehouse เริ่มต้นจากความต้องการแยกข้อมูลที่ใช้สำหรับการดำเนินงานและข้อมูลที่ใช้เพื่อการวิเคราะห์ พื้นที่เก็บข้อมูลมีความสามารถที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการรายงาน นอกจากนี้ การแยกผู้ใช้ที่ทำธุรกรรมและผู้ใช้ที่รายงาน ซึ่งการสืบค้นเฉพาะกิจอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของระบบปฏิบัติการ ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการใช้ทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอย่างเหมาะสมที่สุด
ค่าเวลาของข้อมูล

และในขณะที่ Warehouses มอบแพลตฟอร์มการรายงานและการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยมแก่องค์กร แต่ก็มีแนวโน้มที่จะขาดแคลนแบบเรียลไทม์ตามอายุของข้อมูลที่มีอยู่ เนื่องจากข้อจำกัดทางเทคโนโลยี โดยปกติแล้วพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจะถูกเติมเต็มในเวลากลางคืนโดยใช้การถ่ายโอนข้อมูลแพ็คเก็ต เมื่อต้องการทำเช่นนี้ จะใช้โปรแกรมแบตช์ที่จะอ่านฐานข้อมูลทั้งหมดเพื่อค้นหาการเปลี่ยนแปลงในแนวตั้ง ข้อมูลที่เข้าสู่คลังสินค้าโดยใช้วิธี ETL นี้จะล้าสมัยอยู่เสมอ (โดยปกติจะเป็นหนึ่งวัน)

เมื่อปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับจำนวนและความหลากหลายของระบบประมวลผลข้อมูล เวลาและความซับซ้อนของกระบวนการกรอกข้อมูลในพื้นที่จัดเก็บข้อมูลก็จะเพิ่มขึ้น ในเวลาเดียวกัน โลกาภิวัตน์ ระยะเวลาที่เพิ่มขึ้นของการทำงานของระบบ ข้อตกลงที่จำกัด บริการหลังการขายนำไปสู่ความจำเป็นในการลดการดำเนินการแบบแบตช์ การรวมกันของข้อมูลที่มากขึ้นและแรงกดดันทางการแข่งขันทำให้เกิดความท้าทายที่สำคัญสำหรับองค์กรไอที

การตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลของเมื่อวานไม่เป็นที่พอใจสำหรับองค์กรส่วนใหญ่อีกต่อไป การตัดสินใจแบบเรียลไทม์ต้องใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ซึ่งมีความต้องการพิเศษในการบูรณาการข้อมูลสำหรับคลังสินค้า

นอกจากนี้ การดำเนินการวิเคราะห์ที่ดำเนินการในคลังสินค้าจะต้องถูกถ่ายโอนอีกครั้งไปยังระบบ OLTP ซึ่งเป็นที่มาของข้อมูล ด้วยวิธีนี้ การประมวลผลเชิงวิเคราะห์จะรวมศูนย์ และการตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลที่รวบรวมไว้ในคลังสินค้าจะถูกถ่ายโอนไปยังระบบ OLTP ที่เหมาะสม

แนวโน้มเหล่านี้เกิดขึ้นได้ดังนี้:
การรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับคลังข้อมูล การรับและส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์จากระบบปฏิบัติการไปยัง Storage ทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการวิเคราะห์
คลังข้อมูลที่ใช้งานอยู่ คลังข้อมูลแบบเรียลไทม์ เสริมด้วยเครื่องมือ Business Intelligence สำหรับการประมวลผลและดำเนินการตัดสินใจทางธุรกิจ โซลูชันจะถูกถ่ายโอนไปยังระบบ OLTP โดยอัตโนมัติ เป็นผลให้เกิดวงจรการประมวลผลแบบปิด

ในการแสวงหาฟังก์ชันการทำงานแบบเรียลไทม์ของ Warehouse ความสำเร็จมักขึ้นอยู่กับการเลือกเครื่องมือบูรณาการที่ชาญฉลาดและแนวทางในการรับข้อมูล ซึ่งให้โอกาสในการปรับปรุงคุณภาพและความทันเวลาของข้อมูล
การรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับคลังสินค้า

เพื่อรองรับการบูรณาการแบบเรียลไทม์ วิธีการแบบแบตช์ในการดึงข้อมูลการดำเนินงานจะต้องถูกแทนที่ด้วยกระบวนการที่ตรวจสอบสถานะของระบบต้นทางอย่างต่อเนื่อง บันทึกและแปลงการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลทันทีที่เกิดขึ้น จากนั้นโหลดลงในคลังสินค้าให้ใกล้เคียงกับเวลาจริงมากที่สุด เท่าที่จะทำได้ การรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องทำให้คุณสามารถวิเคราะห์องค์ประกอบกำไรและราคาในกรอบเวลาใดก็ได้ สามารถวิเคราะห์แนวโน้มตามความถี่ที่เลือกได้โดยไม่ชักช้า

ETL เป็นโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาการโหลดข้อมูลปริมาณมากที่คล้ายคลึงกันลงในคลังสินค้า และยังให้ความสามารถในการแปลงข้อมูลที่ครอบคลุมอีกด้วย อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปการดำเนินการ ETL จะดำเนินการในขณะที่การอัปเดตระบบต้นทางถูกหยุดชั่วคราวเพื่อให้แน่ใจว่าแหล่งที่มาจะไม่ถูกแก้ไขเมื่อได้รับข้อมูล ซึ่งในทางกลับกันจะนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันระหว่างระบบ OLTP และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล เป็นผลให้ข้อมูลและแอปพลิเคชันอาจไม่พร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจเสมอไป

โซลูชัน EAI ซึ่งก่อนหน้านี้ออกแบบมาเพื่อการรวมแอปพลิเคชัน ในปัจจุบันมักจะแข่งขันหรืออยู่ร่วมกับเทคโนโลยี ETL ซึ่งเป็นตัวแทนของเครื่องมือสำหรับการบูรณาการและการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ โซลูชัน EAI ถ่ายโอนข้อมูลระหว่างระบบต้นทางและเป้าหมาย รับประกันการส่งข้อมูล ให้การสนับสนุนโฟลว์ขั้นสูง และลดความซับซ้อนขององค์ประกอบการแปลงที่สำคัญ

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี EAI กำหนดข้อจำกัดเกี่ยวกับปริมาณ เนื่องจากแนวคิดดั้งเดิมของวิธีการนี้คือการบูรณาการแอปพลิเคชัน (ไม่ใช่ข้อมูล) และสาระสำคัญคือการเปิดแอปพลิเคชันและส่งคำแนะนำและข้อความ อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการย้ายข้อมูลแบบเรียลไทม์และรักษาความสมบูรณ์ในระหว่างกระบวนการบูรณาการในบางกรณี ทำให้เทคโนโลยี EAI เหมาะสำหรับการแลกเปลี่ยนระหว่างระบบปฏิบัติการและอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่ใช้งานอยู่

อีกแนวทางหนึ่งในการบูรณาการข้อมูลแบบเรียลไทม์คือเทคโนโลยีการจัดการข้อมูลธุรกรรม (TDM) ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อรับ ส่ง แปลง ส่งมอบ และตรวจสอบข้อมูลธุรกรรมในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันในแบบเรียลไทม์ TDM ดำเนินการกับธุรกรรมที่เสร็จสมบูรณ์: เลือกจากระบบ OLTP วิธีการแปลงขั้นพื้นฐานและโอนไปยังคลังสินค้า ตามสถาปัตยกรรม เทคโนโลยีเป็นแบบอะซิงโครนัส แต่ให้พฤติกรรมแบบซิงโครนัส ทำงานโดยมีความล่าช้าเพียงเสี้ยววินาที โดยรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลในธุรกรรม

EAI และ TDM ได้รับการออกแบบมาเพื่อถ่ายทอดการเปลี่ยนแปลงและการอัปเดตข้อมูล แทนที่จะเป็นตัวอย่างข้อมูลที่สมบูรณ์ ทั้งไม่จำเป็นต้องระงับระบบต้นทางเนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้รักษาความสมบูรณ์ของการดำเนินการภาษาการจัดการข้อมูล (DML) ซึ่งจะช่วยลดปริมาณการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่จำเป็นลงอย่างมาก และแม้ว่าเครื่องมือ ETL ได้รับการออกแบบมาเพื่อการโหลดและการแปลงข้อมูลเบื้องต้นเป็นหลัก แต่ EAI และ TDM ก็เหมาะสมกว่าสำหรับการรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

บริษัทจำนวนมากขึ้นกำลังใช้เทคโนโลยี TDM เพื่อรวบรวมข้อมูลสำหรับคลังสินค้า เครื่องมือ TDM จับภาพ กำหนดเส้นทาง ส่งมอบ และตรวจสอบการดำเนินการของข้อมูลในสภาพแวดล้อมฐานข้อมูลที่ต่างกันด้วยเวลาแฝงที่ต่ำกว่าวินาที

การถ่ายโอนข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงในระดับธุรกรรมช่วยให้ระบบทำงานในโหมดแอ็คทีฟและประมวลผลพร้อมกันกับการเติมพื้นที่เก็บข้อมูล ในกรณีนี้ การพึ่งพาช่วงการประมวลผลเป็นชุดจะหมดไปโดยสิ้นเชิง และความสมบูรณ์ของแต่ละธุรกรรมจะยังคงอยู่

การบูรณาการคลังสินค้าและระบบ OLTP เกี่ยวข้องกับการรับและส่งข้อมูลธุรกรรมไปยังคลังสินค้าพร้อมกันกับการถ่ายโอนข้อมูลในการตัดสินใจตามข้อมูลคลังข้อมูลไปยังระบบปฏิบัติการหนึ่งระบบขึ้นไป การทำงานแบบวงปิดนี้ยังมั่นใจได้ด้วยเครื่องมือ TDM
ลักษณะสำคัญและความสามารถของเครื่องมือบูรณาการ

เครื่องมือบูรณาการ TDM มีคุณสมบัติการทำงานที่สำคัญหลายประการ

การรวบรวมข้อมูล

โมดูลการรวบรวมข้อมูลได้รับการติดตั้งบนฐานข้อมูลต้นทางและติดตามธุรกรรมที่ได้รับใหม่ทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำได้โดยการอ่านข้อมูลจำนวนมากจากบันทึกธุรกรรมในขณะที่ธุรกรรมยังอยู่ในระหว่างดำเนินการและโดยทั่วไปจะอยู่ในหน่วยความจำ ข้อมูลได้รับการประมวลผลในระดับธุรกรรม และเฉพาะการดำเนินการที่เสร็จสมบูรณ์เท่านั้นที่จะถูกส่งไปยังพื้นที่จัดเก็บข้อมูล

การส่งข้อมูล

ข้อมูลใหม่ทั้งหมดจะถูกถ่ายโอนไปยังพื้นที่จัดเก็บข้อมูลระดับกลางของคลังข้อมูล โดยมีการหน่วงเวลาเพียงเสี้ยววินาที ซึ่งหมายความว่าข้อมูลล่าสุดจะพร้อมใช้งานเสมอสำหรับเทคนิค Business Intelligence ที่ล้ำสมัย การรายงาน และการตัดสินใจ เนื่องจากตัวอย่างข้อมูลที่มีขนาดเล็กจะถูกส่งในช่วงเวลาที่กำหนด (มากกว่าในกรณีของการส่งแพ็กเก็ต) ภาระเพิ่มเติมบนระบบ OLTP จึงมีขนาดเล็กมาก

ความหลากหลาย

คลังข้อมูลไม่จำเป็นต้องทำงานภายในระบบปฏิบัติการหรือฐานข้อมูลเดียวกันกับระบบ OLTP นอกจากนี้ สถานการณ์มักเกิดขึ้นเมื่อคุณต้องการรวบรวมข้อมูลจากหลาย ๆ แห่ง ระบบปฏิบัติการและฐาน ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือบูรณาการจะต้องรองรับ DBMS รวมถึงแพลตฟอร์มที่หลากหลาย ซึ่งทำให้ข้อกำหนดสำหรับโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ต่างกันมากที่สุดง่ายขึ้น ด้วยวิธีนี้ องค์กรสามารถเลือกแพลตฟอร์มตามมาตรฐานและความชอบขององค์กร และยังพัฒนาโดยมีผลกระทบน้อยที่สุดต่อโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลสำเร็จรูป

ข้อมูลที่รวบรวมโดยเครื่องมือบูรณาการจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่ไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์มและ DBMS สิ่งนี้จะรักษาความหลากหลายและลดความเสี่ยงที่ข้อมูลจะสูญหายหรือเสียหายในกรณีที่ระบบต้นทางหรือเป้าหมายหยุดทำงาน

การเลือกสรรข้อมูล

เครื่องมือการรวมจะถ่ายโอนเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นในที่จัดเก็บข้อมูล ในระบบ OLTP ทั่วไป มีฟิลด์เฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ฐานข้อมูลให้บริการเท่านั้น ไม่จำเป็นต้องใช้พารามิเตอร์เหล่านี้ทั้งหมดในพื้นที่จัดเก็บข้อมูล เครื่องมือการรวมจะต้องระบุคอลัมน์ที่ต้องแยกออกจากฐานข้อมูลและถ่ายโอนไปยังพื้นที่จัดเก็บข้อมูล

นอกจากนี้ สามารถเลือกแถวบางแถวได้จากฐานข้อมูลระบบต้นทาง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น เพื่อแยกข้อมูลตามภูมิศาสตร์หรือเพื่อเลือกผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงกับคลังสินค้าเป้าหมาย

การแปลงข้อมูล

การเลือกสรรในการถ่ายโอนข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ แต่ความท้าทายยังคงมีอยู่ในการแปลง ทำให้เป็นมาตรฐาน หรือทำให้ข้อมูลเป็นปกติ ขึ้นอยู่กับระบบเป้าหมาย เนื่องจากโมเดลข้อมูลและโครงสร้างอ็อบเจ็กต์ที่แตกต่างกันระหว่างฐานข้อมูล OLTP และ Warehouse จึงสามารถแปลงคอลัมน์ในระบบต้นทางให้ตรงกับคอลัมน์ในระบบเป้าหมายได้ ในบางกรณี จำเป็นต้องรวมหลายคอลัมน์จากแถวต้นทางที่แตกต่างกันให้เป็นแถวเดียวและในทางกลับกัน สำหรับการแปลงข้อมูลที่ซับซ้อน มีการเสนอจุดออกจากโปรแกรมผู้ใช้เพื่อใช้กฎเฉพาะองค์กรสำหรับการเติมคลังข้อมูล

ความยืดหยุ่น

ความสามารถในการเปิดใช้งานแหล่งฐานข้อมูลใหม่อย่างรวดเร็วและง่ายดายหรือ ระบบเป้าหมายรวมถึงกระบวนการจับและส่งมอบข้อมูล มีบทบาทสำคัญ

คำจำกัดความของตารางแบบไดนามิก

เพื่อไม่ให้ขัดจังหวะการทำงานของที่จัดเก็บข้อมูลจึงได้รับการออกแบบให้มีความสามารถในการปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ในฐานข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว คำจำกัดความของตารางต้นทางและตารางเป้าหมายเปลี่ยนแปลงเมื่อมีการเปิดตัวซอฟต์แวร์เวอร์ชันใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดความจุในการจัดเก็บข้อมูล การตั้งค่าไดนามิกของสคีมาตารางสามารถทำได้โดยใช้ไฟล์พารามิเตอร์ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถทำการเปลี่ยนแปลงตารางต้นทางหรือเป้าหมายเพื่อดำเนินการเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องอัปเกรดซอฟต์แวร์หรือทำให้ระบบล้าสมัย

ข้อเสนอแนะ

Active Storage จะถ่ายโอนข้อมูลหากตรงตามเงื่อนไขหรือกฎบางประการ การดำเนินการที่ซับซ้อนอาจเกี่ยวข้องกับการอัปเดตเรกคอร์ดใน OLTP ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจจับการฉ้อโกงสามารถเน้นธุรกรรมที่น่าสงสัยและเปลี่ยนสถานะบัญชีของผู้ใช้ในห้องนิรภัยได้ การเปลี่ยนแปลงสถานะนี้สามารถตรวจสอบได้โดยเครื่องมือบูรณาการ และส่งไปยังระบบประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ที่เหมาะสม การส่งคืนข้อมูลไปยังระบบ OLTP มีความสำคัญมากสำหรับแอปพลิเคชันแบบวงปิดใดๆ รวมถึงการส่งข้อมูลไปยังสภาพแวดล้อมการรายงาน คลังข้อมูล การสำรองข้อมูลหรือระบบเป้าหมายอื่นๆ
ผสมผสานเทคโนโลยี

ในงานบูรณาการ DW และ OLTP เป็นไปได้ที่จะรวมกระบวนการ TDM และ ETL รวมถึงการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ การบันทึกและการดึงข้อมูลอย่างต่อเนื่องในระดับธุรกรรม เครื่องมือ TDM สามารถถ่ายโอนข้อมูลแบบเรียลไทม์ไปยังเลเยอร์การจัดเก็บข้อมูลระดับกลางของฐานข้อมูลเป้าหมาย โดยที่เซิร์ฟเวอร์ ETL จะดักข้อมูล และหลังจากใช้การแปลงแล้ว จะโหลดลงในคลังสินค้า วิธีการนี้มีข้อเสีย (รวมถึงเวลาแฝงเพิ่มเติมและความจำเป็นในการบำรุงรักษาเซิร์ฟเวอร์ ETL) แต่จะสมเหตุสมผลหากข้อกำหนดการแปลงข้อมูลซับซ้อนเกินไป

ข้อดีคือข้อมูลธุรกรรมใหม่จะถูกบันทึกทันทีโดยมีผลกระทบด้านประสิทธิภาพน้อยมากต่อระบบ OLTP (เมื่อเปรียบเทียบกับกระบวนการ ETL ทั่วไป)
ฯลฯ............