ВКР Методы анализа обращения налогоплательщиков с использованием информационной системы, построенной на принципах OLAP

Оригинальность по АП.Вуз на 26 февраля 2023 года более 70%.

Оригинал документа в pdf, конвертация в Word автоматическая (в word могут быть недочеты, которые вы легко исправите самостоятельно).

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) использует многомерный способ

организации данных для проведения анализа. При помощи сохранения данных в

оптимизированных структурах, для пользователей появляется возможность

постоянного быстрого доступа к необходимой информации, которая при обычном

хранении, могла остаться незамеченной. В результате OLAP облегчает аналитикам

доступ к данным, тем самым позволяет компаниям достигать ключевых

организационных целей, включая широкомасштабную аналитику.

Во-первых, почему аналитикам нужен более легкий доступ к информации. По

сути, специализированные аналитики являются потребителями информации

компании. Бизнес-аналитикам необходимо находить закономерности в больших

наборах данных. Из-за этого аналитик не отмечает отдельно выделенные данные,

например, что в определенный день определенной даты определенному человеку

был продан тот или иной продукт. Аналитику нужна информация о сотнях, и даже

тысячах таких событий. Содержащиеся в базах данных отдельные, индивидуальные

данные, могут быть интересны для работы с ними бухгалтеру продавцу или

менеджера, под чьей юрисдикцией проходит сделка. Но для работы аналитика одной

справки недостаточно, для анализа необходима информация по всей работе и

сделках филиала или представительства за какой-то промежуток времени: месяц или

даже год. При этом аналитик отбрасывает ненужные детали, такие как ID клиента,

точный адрес и номер телефона, номер контракта и т.д. При этом данные, которые должен обработать аналитик в ходе своей работы, обязательно должны содержать

числовые значения - в этом суть его деятельности.

Для работы аналитика недостаточно только централизованного и удобного

для восприятия структурирования, ему еще необходим инструмент способный

представить информацию к просмотру, провизуализировать ее. Даже в концепции

единого хранилища традиционно построенные отчеты не имеют так называемой

гибкости. Для получения необходимого представления данных, их невозможно

«покрутить», «развернуть» или «свернуть». Разумеется, для получения нового

отчета, можно пригласить программиста, который справится с этим за короткий

промежуток времени, например час. Но с учетом того, что аналитику в день может

потребоваться проверить несколько своих идей в час, такой процесс работы является

очень затратным по времени и совсем не удобным. И чем больше “срезов” и

“разрезов” данных представляется возможность рассмотреть аналитику, тем больше

у него может появляться идей, которые за собой впоследствии влекут анализа все

большего количества новых «срезов». Поэтому появляется потребность в

инструменте, способном помочь в решении данной проблемы, инструменте,

который способен быстро и легко сворачивать и разворачивать различные объемы

данных. Таким инструментом является OLAP. 

Введение ............................................................................................................................. 4

1. Обзор OLAP-систем .................................................................................................... 9

 1.1 Хранилище данных ................................................................................................... 9

 1.2 Многомерная модель .............................................................................................. 11

 1.3 Определение и архитектура OLAP-систем ........................................................... 16

1.3.1 MOLAP ......................................................................................................... 21

1.3.2 ROLAP .......................................................................................................... 23

1.3.3 HOLAP ........................................................................................................ 29

2. Описание предметной области ................................................................................. 30

3. Реализация информационно-аналитической системы ........................................... 34

Заключение ...................................................................................................................... 52

Список используемой литературы ................................................................................ 54

1. Барсегян А.А. Технологии анализа данных: DataMining, VisualMining,

TextMining,OLAP/А.А.Барсегян,М. С.Куприянов,В.В.Степаненко,И. И.

Холод. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербург,2013.—384с.

2. Коровкин С. Д. Решение проблемы комплексного оперативного анализа

информации хранилищ данных / С.Д. Коровкин, И.А. Левенец, И.Д.

Ратманова, В.А. Старых, Л.В. Щавелёв // СУБД. — 2012. — № 5-6. — С. 47—

51с. 

3. Федоров А., Елманова Н. Основы OLAP // КомпьютерПресс. – 2014.

4. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем,

ориентированных на анализ данных // СУБД. – 1996. – № 4. – С. 55-70.

5. Щавелёв Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки

принятия решений // СУБД. – 1998. – № 4-5