Универсальное хранилище данных для ГУМФ
Понятие баз данных. Технологии управления информацией. Основные компоненты хранилища данных и виды. Структура хранения данных, подходящая ГУМФ. Порядок обработки данных в ходе работы модуля "Загрузка данных". Функциональные модули хранилища данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.08.2013 |
| Размер файла | 1,9 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
o Загрузка данных в исторические таблицы. Загрузка данных в таблицу с поддержкой истории изменений по всем значимым (т.е. не служебным) полям загружаемой структуры.
Типы загрузки
При загрузке можно выделить следующие типы загрузки данных:
· загрузка таблиц-справочников, при которой используются все фазы, описанные выше;
· загрузка таблиц-фактов, при которой могут быть пропущены следующие фазы из описанных выше:
o PHASE_02;
o PHASE_03;
o PHASE_05H.
Проверка качества данных
Основными задачами ETL-процесса являются изъятие информации из источников банка, их фильтрация, выявление изменений, очистка, верификация, преобразование в единый формат, загрузка в рабочее хранилище с поддержкой истории, агрегация.
Одним из важнейших этапов, влияющих на работу всех функциональных модулей КИХ, является процесс верификации данных, их проверки. Работа с данными, прошедшими процесс проверки, гарантирует достоверность построения любых видов отчётности.
В корпоративном информационном хранилище РДТЕХ механизм отслеживания качества данных, загружаемых в хранилище, автоматизирован, проверки данных проходят на различных этапах их загрузки и использования (см. рис 3). Модуль верификации данных, являющийся универсальным, реализуется процедурами, зарегистрированными в специальном справочнике правил верификации. Проверка данных может осуществляться как на уровне одной строки, так и на уровне таблицы. Набор правил верификации является гибким, расширяемым и может изменяться в процессе эксплуатации модуля.
Концептуальная модель потока данных с зонами покрытия проверками данных
Проверки данных выполняются автоматически при движении информации по всем потокам, передающим данные от системы-источника до витрины. Потоки данных характеризуются следующими параметрами:
· период, за который происходит загрузка;
· источник данных - совокупность первичных данных в одном формате с единой кодификацией данных (первичных ключей и связей) и НСИ;
· режим загрузки - разновидности загрузки: инициализирующая, регламентная или исправительная.
Проверки выполняются автоматически при движении данных по всем потокам в следующих ключевых местах:
1. Точка выполнения технических проверок над данными (фаза PHASE_01B_DIRTY процесса загрузки данных). Проверки запускаются после того как осуществлён захват данных из источника и данные размещены в оперативном складе (Stage-область) без трансформации. На данном этапе выполняется первичная верификация загружаемых данных: проверка форматов полей, типов данных, обязательности их заполнения и т.д.
2. Точка выполнения технических проверок над данными (фаза PHASE_04B_DIRTY процесса загрузки данных). Проверки запускаются после преобразования (трансформации) данных к единому виду РХД. На этот этап поступает только часть данных (новые и изменённые) за период загрузки. Выполняется верификация данных на предмет уникальности записей, ссылочной целостности и соответствия данных формату РХД.
3. Точка выполнения бизнес-проверок. Проверки выполняются над данными, размещенными в РХД. На данном этапе обрабатываются все данные за период. Основные проверки данного этапа - бухгалтерские и функциональные. Например, проверка остатков и оборотов активных счетов в рублях и валюте, контроль баланса, сверка графика погашения кредитов и остатков на ссудных счетах и т.д.
Точка выполнения бизнес-проверок. Проверки выполняются над данными, размещёнными в витрине данных. На этом этапе обрабатываются все расчетные данные за период. Выполняется итоговая верификация данных перед их дальнейшим анализом и построением отчётов. Проверяется соответствие загруженных и рассчитанных данных требованиям функциональных модулей.
Функционал модуля верификации данных позволяет на регулярной основе автоматически проводить проверки качества данных и в оперативном режиме предоставлять результаты проверок в виде отчётов для пользователей, ответственных за исправление ошибок.
Модуль "Рабочее хранилище данных (РХД)". Типовая модель данных РДТЕХ для банков.
На основании большого опыта работы в области построения хранилищ данных для отечественных и зарубежных финансовых организаций, специалисты РДТЕХ разработали типовую банковскую модель данных, описывающую все бизнес-процессы банка в их взаимосвязи. Данная модель лежит в основе РХД и обеспечивает единую основу для подготовки всех видов банковской отчётности, бюджетирования, планирования, расчёта рисков и других бизнес-задач.
Типовая модель данных корпоративного хранилища состоит из следующих компонентов:
· Логическая модель. Представляет собой наборы взаимосвязанных сущностей, соответствующих по уровню детализации понятиям первичного учёта банковской предметной области. Сущности логической модели группируются в такие бизнес-области, как Субъекты, Бухгалтерия, Кредитные сделки, Депозитные сделки, Банковские карты и другие;
· Физическая модель. Отображает логическую модель на уровне таблиц (и других объектов) базы данных Oracle;
· Глоссарий модели. Описывает в бизнес-терминах определения всех атрибутов/сущностей логической модели.
Одними из главных преимуществ использования типовой модели данных являются учёт специфических требований национальных законодательств в области отчётности, наличие полного описания всех типовых бизнес-процессов банка на русском языке, увеличение скорости внедрения решения за счёт его унификации, возможность масштабирования и развития решения в соответствии с новыми бизнес-задачами.
Кроме того, детально проработанный глоссарий модели позволяет обеспечить единую терминологическую базу для всех участников проекта: бизнес-пользователей, технологов банка, разработчиков системы. В терминах глоссария формируются требования к системе, составляется техническое задание, описывается каждая сущность бизнес-процесса и осуществляется её привязка к соответствующей сущности источника данных, что обеспечивает однозначность интерпретации всех проектных документов.
Описание взаимосвязей между различными сущностями логической модели реализовано при помощи технологии визуализации - продукта Oracle Designer - что позволяет значительно облегчить процесс описания модели, внесения изменений и поддержку их версионности. При помощи данной технологии всегда возможно отследить, как та или иная сущность логической модели связана с физической моделью или системой-источником, т.е. перейти от конкретной сущности логической модели к соответсвующей ей таблице в рабочем хранилище данных или определённому набору данных источника, содержащего первичную информацию. В репозитории Oracle Designer легко проанализировать источники данных в различных разрезах при помощи отчётов, например, наборы загруженных в КИХ данных и их качество.
Отчёты по логической модели строятся на базе продукта Oracle Business Intelligence Publisher и экспортируются в различные форматы - XML, RTF, PDF, XLS и HTML - что делает типовую модель данных ещё более удобной в использовании.
Типовая банковская модель РДТЕХ успешно используется в реальной практике внедрения хранилищ данных в коммерческих банках России и стран СНГ.
Функциональные модули хранилища данных
На основании собранной в системах-источниках проверенной информации, трансформированной согласно логической модели, производится наполнение функциональных модулей - витрин данных, которые завершают работу комплексного решения по хранению и анализу данных в банке.
Благодаря тому, что все прикладные модули используют единую модель данных хранилища, вобравшую в себя международный опыт в области банковских хранилищ данных и аналитических систем, приложения наследуют гибкость и масштабируемость, заложенные в модель.
В комплексном решении РДТЕХ реализованы основные функциональные модули, необходимые для эффективной деятельности банка:
· Модуль "Обязательная отчётность для ЦБ";
· Модуль "Налоговая отчётность";
· Модуль "Отчётность МСФО";
· Модуль "Управленческая отчётность";
· Модуль "Анализ рисков";
· Модуль "Финансовое планирование и бюджетирование".
Внедрение прикладных модулей позволяет автоматизировать большинство банковских процессов, увеличить скорость и качество подготовки обязательной и управленческой отчётности, расширить возможности по построению систем бюджетирования и планирования, анализа доходности различных направлений бизнеса.
О компании: Компания РДТЕХ успешно работает на рынке информационных технологий с 1992 года. РДТЕХ предлагает комплекс услуг для финансовых институтов - разработку заказных систем на базе программных продуктов ведущих мировых производителей, лидеров рынка корпоративного обеспечения - Oracle, i2, внедрение бизнес-приложений Oracle, в том числе специализированных решений на платформе отраслевого бизнес-приложения Oracle Financial Services Analytical Applications (OFSAA), консалтинг, продажу лицензий и технической документации, авторизованное обучение и техническую поддержку ПО Oracle
В самом начале определение Хранилища данных было простым. Согласно нему (а оно актуально до сих пор), Хранилище данных - это набор данных, которые являются:
· предметно-ориентированными,
· интегрированными,
· не изменяющимися во времени,
· долговременными, и предназначены для принятия решений руководством.
Кроме того, стало очевидным, что Хранилища данных являются структурированными. Они содержат базовые данные, которые образуют единый источник для обработки данных во всех системах поддержки принятия решений (decision support system, DSS). Если возникают разногласия во мнениях, с помощью Хранилища данных можно выполнить согласование информации. А элементарные данные, присутствующие в Хранилище, могут быть представлены в различной форме, отвечая не только известным требованиям, но еще и неизвестным.
Хранилища данных исключительно велики, поскольку в них содержатся исторические и детализированные данные. Термины терабайт и петабайт до недавних пор были известны только в научных кругах, пока не появились Хранилища данных. По причине размера объемов данных, находящихся в Хранилище, данные подразделяются на два класса: активно и неактивно используемые данные.
Хранилища данных содержат интегрированные данные. Они интегрированы на множестве уровней: на уровне ключа, атрибута, на описательном, структурном уровне и так далее. Общие данные и общая обработка данных консолидированы и являются единообразными для всех данных, которые подобны или схожи в Хранилище данных.
Эти характеристики являются общими для всех Хранилищ данных. В этом смысле Хранилища, где бы то они ни были, не отличаются друг от друга.
Но это утверждение будет неверным, если его применять ко всем Хранилищам данных. Несмотря на то, что Хранилища обладают общими свойствами, разные типы Хранилищ имеют свои индивидуальные особенности.
Финансовые Хранилища данных
В большинстве случаев финансовые Хранилища данных- это Хранилища, которые организации строят в первую очередь. Создание финансового Хранилища - очень привлекательное решение, поскольку:
· Финансовые данные ВСЕГДА находятся в центре, \"мозге\", организации. Поэтому привлечь внимание к хорошо построенному финансовому Хранилищу данных очень легко.
· В большинстве организаций (но не во всех) финансовые данные представляют самые маленькие объемы данных из имеющихся.
· Финансы охватывают все аспекты функционирования корпорации и имеют один общий знаменатель - деньги.
· Финансовые данные по своей природе имеют структуру, на которую напрямую влияет повседневная практика обработки финансовой информации, и так далее.
По этим причинам финансы становятся предпочтительной областью построения корпоративного Хранилища данных.
Однако, финансовые Хранилища данных имеют серьезные, присущие только этому типу Хранилищ, недостатки. Первый из них заключается в том, что в организациях ожидают, что сведения из финансовых Хранилищ будут с точностью до одного пенни совпадать с данными существующей финансовой среды. То и дело можно услышать, что \"это финансовое Хранилище явно неисправное, потому что в отчете, который я получил вчера, было указано, что доходы составляют 145,998.32 долларов, когда же я выполнил тот же отчет в финансовом Хранилище данных, то получил величину, равную 139, 762.01 долларам. Этому Хранилищу просто нельзя верить\".
Ожидание того, что информация в финансовом Хранилище данных должна точь-в-точь совпасть с цифрами из текущего финансового отчета, является глубоко ошибочным. Люди (то есть финансовые работники), которые так думают, просто не понимают, что, когда данные переходят из операционной среды в финансовое Хранилище данных, происходит ТРАНСФОРМАЦИЯ. А когда данные перетекают из мира приложений в реальный мир корпорации, их рассматривают в другом измерении. А вот, что точно происходит при таком переходе данных из одного мира в другой:
· Меняются отчетные периоды. В операционной среде отчетный период завершается в конце месяца, в среде Хранилища данных заканчивается на корпоративном календаре.
· Меняются схемы группировки и кодирования счетов. В операционной среде данные рассчитываются в соответствии с одним планом бухгалтерских счетов, а в финансовой среде всей корпорации может быть совершенно другой набор схемы группировки и кодирования.
· Меняются классификации данных. Так, в операционной среде Северная Америка состоит всего из 48 континентальных штатов, в глобальном Хранилище данных Северная Америка включает также Канаду, Мексику, Аляску и острова Карибского бассейна.
· Меняются валюты. Операционные денежные средства соответствуют той валюте, в которой они обращаются: лиры, франки, фунты, песо и так далее. В глобальной среде деньги преобразуются к одной общей валюте: долларам или евро.
Итак, существует множество причин, почему данные, находящиеся в Хранилищах данных, отличаются от данных операционных систем. Однако, финансовые работники думают иначе, и вот почему необходимо им разъяснять, что такое трансформация, и что означают различные измерения данных.
Хранилища данных в области страхования
Хранилища данных в области страхования за некоторыми небольшими исключениями похожи на другие Хранилища. Первое исключение (и это особенно справедливо в отношении страхования жизни) заключается в том, что продолжительность существования имеющихся Хранилищ очень велика. Такие Хранилища содержат данные, которые являются старыми, очень старыми. В этом случае вполне разумно обращаться к данным начала столетия - к началу XX века. Причина, по которой страховые компании вынуждены интересоваться столь \"древней историй\", - актуарная обработка данных. Практически для каждого дела приводится довод, что деятельность, которой организация занималась в 1950 году, практически не связана с сегодняшним занятием. И часто этот довод звучит правдоподобно.
Второе отличие этих Хранилищ определяется датами, которые хранятся в этом бизнесе. Среда страхования - по каким бы то ни было причинам - отличается наличием огромного числа дат, связанных с бизнесом, чем какой-либо другой вид деятельности. Так, в сфере розничной торговли имеется несколько важных дат: дата продажи, дата появления на складе, возможно, дата производства. В банковском деле существенна дата транзакции. В телекоммуникации - это дата телефонного звонка. В страховании же присутствуют даты всевозможных типов.
Наконец, третье отличие заключается в том, что эти Хранилища данных используют свой рабочий цикл деловой активности. Большинство организаций имеет весьма ограниченный и короткий экономический цикл. Так, в банках это обналичивание чека. В торговле - покупка изделия. В телефонной компании - звонок. Однако, в страховании им может быть заявка на страховое возмещение, которая может быть удовлетворена спустя пять лет. Или закрытие полиса может сопровождаться двухмесячной отсрочкой. Резюмируя, можно сказать, что скорость, с которой функционирует страхование, отличается от скорости, характерной для других отраслей.
Эта разница в скорости отражается в Хранилище данных. В других Хранилищах транзакции просто собираются и обрабатываются. В области страхования транзакция может откладываться на неопределённый срок, а ее различные части могут отражаться в Хранилище данных. Результатом этого является совершенно особый подход при проектировании и внедрении таких Хранилищ данных.
Хранилища данных для управления людскими ресурсами
Хранилища данных для управления людскими ресурсами имеют весьма существенные отличия от других Хранилищ. Первое отличие - число предметных областей. Такое Хранилище данных неизбежно имеет одну важную предметную область - это работник. Практически все остальное подчинено этой области или занимает второстепенное положение. Большинство же других Хранилищ данных имеют несколько базовых предметных областей.
Однако, основное отличие Хранилищ данных для управления людскими ресурсами состоит в том, что такие Хранилища вообще-то используют очень мало транзакций. Так, имеется дата, когда субъект становится работником. Дата, когда человек увольняется. Годовые прибавки и повышения. Но, кроме транзакций фонда заработной платы и прочих редких, сгенерированных работником, транзакций, в таком Хранилище практически больше ничего и нет. Сравните сферу управления людскими ресурсами с коммуникацией или банковской средой, и разница в числе транзакций станет очевидной.
Эта разница в темпах транзакций между рассматриваемой и другими сферами деятельности является причиной возникновения определенной сложности, которая заключается в том, что в области управления человеческими ресурсами наблюдается тенденция к объединению операционной обработки людских ресурсов и обработки людских ресурсов для систем принятия решения в одну среду. В других же отраслях соблазн совершить такую архитектурную ошибку весьма невелик.
Глобальные Хранилища данных
Глобальные Хранилища данных предназначены для глобального представления корпорации. Различают три типа таких Хранилищ:
· Географически превалирующая обработка данных. Например, необходимо интегрировать бизнес в Гонконге с бизнесом в Париже, который в свою очередь следует интегрировать с Рио-де-Жанейро, а тот - с Нью-Йорком.
· Функционально превалирующая обработка данных. Производственная деятельность должна быть интегрирована с поставками, которые необходимо интегрировать с продажами, а те - с исследованиями и так далее.
· Отраслевая превалирующая обработка данных. Например, требуется интегрировать печатное дело с консалтингом, который подлежит интеграции с бизнесом в сфере медицинского оборудования, а тот со специализацией в области программного обеспечения.
Особенность глобального Хранилища данных заключается в том, что на глобальном уровне зачастую очень мало общих измерений. Единственное общее измерение - это деньги. И интеграция бизнеса может быть достигнута только с его помощью. Другие же измерения могут иметь или не иметь смысл на глобальном уровне. Так, клиент, продукт, поставщик, транзакция - все эти классические предметные области могут как присутствовать, так и отсутствовать в глобальной интегрированной сфере - глобальном Хранилище данных.
Помимо этого, глобальное Хранилище данных подвержено тому, от чего другие Хранилища \"благополучно избавлены\" - от \"разрушительного\" воздействия перемен. Если в прочих Хранилищах изменения базовых данных случаются нечасто, то для этого типа Хранилищ они происходят постоянно и в самом основании. Так, в любой момент может быть открыто новое месторождение нефти, например, в Венесуэле. В следующую минуту в Перу вспыхнет революция. А затем, благодаря развитию технологии, станут доступными залежи нефти в Луизиане. Вслед за этим последуют санкции ОПЕКа. В Мексике будет изменено законодательство. И так далее. Если рассматривать ситуацию в глобальном аспекте, то видно, что изменения носят постоянный характер. Поэтому структура и технология, используемая для размещения и обслуживания глобального Хранилища данных, должна позволять поддерживать эти непрерывные перемены.
Хранилища данных с возможностями Data Mining/Data Mining и Exploration
Хранилища данных, поддерживающие технологию Data Mining и Exploration (методы \"добычи\" и исследования данных), являются гибридом классических Хранилищ. Такие Хранилища используются для выполнения мощной статистической обработки данных. Эти Хранилища являются:
· очень детальными,
· глубоко историческими,
· оптимизированными для статистического анализа.
Кроме того, для таких Хранилищ характерна ориентация на какой-либо проект. Это означает, что, в отличие от всех других типов Хранилищ данных, их перестают использовать сразу по завершении анализа, ради которого они создавались.
Еще одно важное отличие Хранилищ данных с возможностями Data Mining/Data Mining и Exploration заключается в том, что эти Хранилища очень часто включают внешние данные. Такие данные очень полезны с точки зрения обеспечения бизнес-перспективы, которую не так легко увидеть без их участия.
Хранилища данных в области телекоммуникаций
Отличительная особенность этих Хранилищ состоит в том, что они в значительной степени определяются данными, сгенерированными в деталях на уровне звонка. Разумеется, в отрасли телекоммуникации присутствует множество других типов данных. Но ни одна другая область Хранилищ данных не предопределяется в такой степени размером одной предметной области - деталями на уровне звонка.
Существуют много способов хранения деталей на уровне звонка:
· хранение деталей на уровне звонка только за несколько месяцев;
· хранение множества деталей на уровне звонка, размещенных на различных носителях;
· резюмирование или агрегирование деталей на уровне звонка;
· хранение только отобранных деталей на уровне звонка, и так далее.
К сожалению, несмотря на разнообразие методов обработки, для данного Хранилища данных обработка может быть выполнена только над деталями на уровне звонка. А работа на итоговом или агрегированном уровне просто невозможна.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие и структура хранилища данных, его составные элементы и назначение. Технологии управления информацией. Методика создания базы данных и составления ее схемы, пользовательские формы, структура и содержание таблиц. Программная реализация базы данных.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 13.04.2010Формы представляемой информации. Основные типы используемой модели данных. Уровни информационных процессов. Поиск информации и поиск данных. Сетевое хранилище данных. Проблемы разработки и сопровождения хранилищ данных. Технологии обработки данных.
лекция [15,5 K], добавлен 19.08.2013Определение многомерной модели данных для удовлетворения основных информационных потребностей предприятия. Экстракция, загрузка и перенос данных из различных источников данных. Разработка собственных ETL–систем. Оптимизация работы хранилища данных.
презентация [9,1 M], добавлен 25.09.2013Методы построения хранилища данных на основе информационной системы реального коммерческого предприятия. Основные аналитические задачи, для решения которых планируется внедрение хранилищ данных. Загрузка процессоров на серверах. Схемы хранения данных.
контрольная работа [401,0 K], добавлен 31.05.2013Концепции хранилищ данных для анализа и их составляющие: интеграции и согласования данных из различных источников, разделения наборов данных для систем обработки транзакций и поддержки принятия решений. Архитектура баз для хранилищ и витрины данных.
реферат [1,3 M], добавлен 25.03.2013Архитектура и технология функционирования системы. Извлечение, преобразование и загрузка данных. Oracle Database для реализации хранилища данных. Создание структуры хранилища. Механизм работы системы с точки зрения пользователя и с точки зрения платформы.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 22.02.2013Файловая организация баз данных. Взаимодействие администратора баз данных с пользователями. Иерархическая и сетевая даталогические модели системы управления базами данных. Принципиальная организация системы обработки информации на основе БД-технологии.
реферат [762,0 K], добавлен 23.12.2015Понимание хранилища данных, его ключевые особенности. Основные типы хранилищ данных. Главные неудобства размерного подхода. Обработка информации, аналитическая обработка и добыча данных. Интерактивная аналитическая обработка данных в реальном времени.
реферат [849,7 K], добавлен 16.12.2016Определение базы данных и банков данных. Компоненты банка данных. Основные требования к технологии интегрированного хранения и обработки данных. Система управления и модели организации доступа к базам данных. Разработка приложений и администрирование.
презентация [17,1 K], добавлен 19.08.2013Вечное хранение данных. Сущность и значение средства OLAP (On-line Analytical Processing). Базы и хранилища данных, их характеристика. Структура, архитектура хранения данных, их поставщики. Несколько советов по повышению производительности OLAP-кубов.
контрольная работа [579,2 K], добавлен 23.10.2010Принципы построения и основные компоненты хранилищ данных, общая характеристика основных требований к ним по Р. Кинболлу. Понятие и виды баз данных. Методика проектирования комплекса задач автоматизации учета по счету 02 "Амортизация основных средств".
контрольная работа [27,8 K], добавлен 12.11.2010Понятие и функциональное назначение информационного хранилища, свойства и компоненты. Проблемы интеграции данных, принципы организации хранилищ. Проектирование и анализ реляционной базы данных "Салона красоты" методом нормальных форм и "сущность-связь".
курсовая работа [573,5 K], добавлен 21.02.2015Хранение и обработка данных. Компоненты системы баз данных. Физическая структура данных. Создание таблиц в MS Access. Загрузка данных, запросы к базе данных. Разработка информационной системы с применением системы управления базами данных MS Access.
курсовая работа [694,0 K], добавлен 17.12.2016Построение схемы хранилища данных торгового предприятия. Описания схем отношений хранилища. Отображение информации о товаре. Создание OLAP-куба для дальнейшего анализа информации. Разработка запросов, позволяющих оценить эффективность работы супермаркета.
контрольная работа [1,9 M], добавлен 19.12.2015Хранилище данных, принципы организации. Процессы работы с данными. OLAP-структура, технические аспекты многомерного хранения данных. Integration Services, заполнение хранилищ и витрин данных. Возможности систем с использованием технологий Microsoft.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 05.12.2012Основные виды баз данных. Система управления базами данных. Анализ деятельности и информации, обрабатываемой в поликлинике. Состав таблиц в базе данных и их взаимосвязи. Методика наполнения базы данных информацией. Алгоритм создания базы данных.
курсовая работа [3,1 M], добавлен 17.12.2014Обзор существующих решений на основе открытых данных. Технологии обработки данных и методы их визуализации. Социальные сети для извлечения данных. Ограничение географической локации. Выбор набора и формат хранения открытых данных, архитектура системы.
курсовая работа [129,5 K], добавлен 09.06.2017Система управление базами данных, реляционная модель. Принципы взаимодействия между клиентскими и серверными частями. Трехуровневая модель технологии "клиент-сервер". Фрактальные методы сжатия больших объемов данных. Анализ концепции хранилища данных.
курс лекций [265,0 K], добавлен 05.06.2009Термины "логический" и "физический" как отражение различия аспектов представления данных. Методы доступа к записям в файлах. Структура систем управления базами данных. Отличительные особенности обработки данных, характерные для файловых систем и СУБД.
лекция [169,7 K], добавлен 19.08.2013Сущность разработки и построения хранилища данных в цепочке локальных сетей. Его типичная структура. Особенности организации хранения информации. Алгоритм действия системы ROLAP и его сравнение с алгоритмом многомерных систем управления базами данных.
курсовая работа [743,1 K], добавлен 23.01.2015
