Основы проектирования корпоративных систем - Сергей Зыков

Продолжим обсуждение служб Microsoft SQL Server. Что касается служб, которые связаны с анализом данных, то прежде всего это OLAP-служба, для создания и развертывания новых систем разработчикам приходится осваивать и использовать много новых средств. При использовании служб Analysis Services можно использовать на платформе Visual Studio единую среду разработки, которая называется BIDS (Business Intelligence Development Studio). По сути, это надстройка над Visual Studio, которая также связана со средством командной разработки Team System: в связи с этим у разработчиков есть ресурсы для проектирования, разработки, совместной работы, оптимизации и тестирования. В результате появляется интегрированная среда с интуитивно ясным интерфейсом, где разработчики могут достаточно быстро и эффективно создавать приложения. Кроме того, повышается производительность труда при разработке за счет мастеров бизнес-аналитики, Business Wizards, которые дают возможность даже начинающим пользователям строить модели достаточно сложных задач бизнес-аналитики. Таким образом, разработка решений, в том числе многомерная, OLAP, использование механизмов KPI анализа ключевых показателей и других задач, связанных с OLAP-обработкой данных, становится доступной большому количеству аналитиков, а не профессионалов в области разработки.

Проверка корректности структуры данных в интерфейсе SQL Server (рис. 16.2) реализуется посредством иерархии Calendary и по отношению к измерению времени на основе оповещений. Это одно из новых дополнений, которое автоматически информирует о возможных недочетах на ранних стадиях процесса разработки, позволяет сократить потери времени, вызванные проектными ошибками, и ускорить разработку. Это просто пример оповещения. Как видно из рисунка, выделяются проблемные области, они подсвечиваются. При этом они не затрагивают функциональность системы, поскольку оповещения можно как игнорировать, так и отклонять либо по отдельности, либо глобально. Вообще же таким образом можно осуществлять контроль над относительно неэффективными решениями на ранних этапах разработки. Напомним, что методология Microsoft призвана как раз выявлять ошибки на ранних стадиях разработки и осуществлять в связи с этим оптимизацию производительности по затратам времени и средств. Кроме создания оповещений в реальном времени, возможно насквозь осуществлять сканирование проекта решения и затем выдавать текущее оповещение по проекту, как это показано на рис. 16.3, который демонстрирует набор правил для проверки корректности, в том числе на основе OLAP-анализа данных, многомерной оптимизации, анализа многомерных данных на основе куба в пространственном приложении и т. д.

Рис. 16.2. Проверка корректности структуры данных

Рис. 16.3. Набор правил для проверки корректности

Проектирование связей между атрибутами показано на рис. 16.4. Из рисунка видно, как связаны календари оповещений с различными параметрами приложений, и это позволяет делать выводы о сложностях, об узких местах проектирования на этой основе.

Рис. 16.4. Проектирование связи между атрибутами

Рисунок 16.5 демонстрирует интеграцию с офисными приложениями, в том числе с Microsoft Excel.

Частично возможности подобной интеграции рассматривались при обсуждении офисных приложений. Нужно добавить, что приложение Excel 2007 является полнофункциональным клиентом служб Analysis Services, которые входят в состав SQL Server 2008. При этом возможности Excel 2007 поддерживаются в следующих областях: это доступ к данным, которые хранятся в OLAP-кубах служб Analysis Services. Excel позволяет создавать сводные таблицы с представлением многомерных данных, т. е. пользователи в рамках привычных им интерфейсов Microsoft Excel могут по-разному разбивать данные, обрабатываемые на сервере, результаты кэшируются на сервере и на клиенте и дают возможность повышения производительности вычислений. Доступ пользователей к функциям и аналитическим возможностям служб Analysis Services – это ключевой показатель эффективности KPI, вычисляемые элементы, именованные наборы данных, есть и переводы, также осуществляются централизованно.

Рис. 16.5. Интеграция с MS Excel

Надстройки над приложениями Office 2007, не только Excel, но и над другими приложениями, для извлечения и обработки данных, которые предоставляют в распоряжение конечных пользователей средства анализа и прогноза данных, реализованы в SQL Server 2008. Новой является функция автоматического анализа, например, определение исключений, в которых данные отличаются от шаблонов, которые заранее заданы или наблюдаются в других областях таблицы, а также специализированных диапазонов данных, которые можно выделить, функции предсказания будущих данных по текущим тенденциям, анализ сценариев моделирования по определенным условиям, определение изменений, необходимых для достижения какой-либо конкретной цели, также можно фиксировать и отслеживать. Создание отчетов по информации, которая предоставлена службами Analysis Services, при помощи служб отчетов Reporting Services и визуализация этих отчетов в виде таблиц Excel дают возможность обеспечить большую доступность для конечных пользователей.

Далее обсудим средства и пути анализа данных. Используются средство Data Mining Client для Excel 2007 и определенные шаблоны, которые поддерживают интеграцию Data Mining, добычу данных для Visual Studio 2007. В надстройке BIDS (Business Intelligence Development Studio) Visual Studio 2007, о которой уже говорилось, используется средство Data Mining Designer. Естественно, реализация средств анализа данных основана на концепции объектов, и используется подход Analysis Management Objects (AMO) и открытые интерфейсы API на его основе. Также возможно подключение сторонних алгоритмов для анализа данных.

Хотя распространение генерации отчетов в многомерной аналитике принесло существенные выгоды большому количеству корпораций, следующим шагом в повышении гибкости в бизнес-процессах и эффективности функционирования корпораций должен стать переход от ретроспективного анализа данных за прошедшие периоды к активным действиям, основанным на результатах прогноза бизнес-данных, и внедрению в бизнес-процессы рациональных процедур принятия решения. Ключом к решению такой задачи является использование мощных алгоритмов извлечения и обработки информации для анализа набора данных, сравнение новых данных с фактическими и прошлым ходом событий, классификации и выявления связей между хозяйствующими субъектами, атрибутами, а также составление точных прогнозов для всех систем и пользователей, которые принимают решение.