Труды КНЦ (Технические науки вып. 7/2023(14))

В соответствии с функциональными требованиями, которым должен удовлетворять разрабатываемый программный комплекс информационно-аналитической поддержки управления жизнеспособностью региональных социально-экономических систем, был предложен способ практической реализации одного из компонентов разрабатываемого программного обеспечения. В частности, он отвечает за выполнение следующих процедур: • сбор данных из разнородных источников; • предварительная обработка и аккумуляция информации в едином хранилище; • формирование многомерного куба данных по заданным правилам; • фильтрация данных и формирование срезов куба данных по заданным критериям; • формирование внешнего структурированного файла для передачи в другие компоненты разрабатываемого программного обеспечения. Перечисленные выше задачи выполняются современными программными продуктами, относящимися к классу OLAP-систем. В связи с этим было решено не тратить силы и средства на разработку оригинального программного компонента, а подобрать готовое OLAP-решение из программных продуктов, представленных на российском рынке программного обеспечения. Характеристика типового OLAP-решения OLAP-технологии основаны на многомерных аналитических базах данных (МАБД), которые позволяют анализировать большие объемы информации из разных источников и представлять их в виде многомерных кубов [8]. Основными принципами организации работы с ними являются: 1) многомерность данных: OLAP-технологии позволяют представлять данные в многомерном пространстве, где каждое измерение (например, элемент системы, тип жизнеспособности, индикатор жизнеспособности) является осью куба данных. На базе таких операций проводится анализ по различным комбинациям измерений, создавая аналитические запросы и получая сложно структурированные отчеты; 2) агрегация данных: позволяет обобщать их на разных уровнях детализации. Например, они могут быть агрегированы по дням, месяцам, кварталам и т. д. Это обеспечивает возможность оперативно анализировать информацию и получать сводные данные; 3) динамический анализ: пользователи могут менять измерения и фильтры данных в режиме реального времени. Это позволяет проводить их детальный анализ и отображать его результаты в различных формах таких, как таблицы, диаграммы, графики и т. д.; 4) манипуляция данными: позволяет производить их суммирование, фильтрацию, сортировку и преобразование в разные форматы. Это служит операционным фундаментом для проведения анализа информации с учетом различных условий и требований [9]. Стоит отметить, что в настоящее время отделить OLAP-системы от программного обеспечения класса Business Intelligence (BI) достаточно сложно, поскольку OLAP обычно является встроенным компонентом этих программ и практически не встречается в чистом виде на рынке программных продуктов. Традиционно OLAP-технологии разделяются на несколько типов в зависимости от алгоритма обращения с памятью [10, 11]: • MOLAP (Multidimensional OLAP) предполагает предварительный расчет агрегации после загрузки данных, чтобы быстро отвечать на типовые запросы. Однако пересчет куба при изменении информации может занимать значительное время. Сейчас этот тип OLAP-технологии используется все реже; • ROLAP является сложным инструментом, который преобразует запрос пользователя в режиме “online” в формат SQL и направляет его к системе управления базами данных (СУБД), а затем возвращает результат. Без использования специализированных СУБД это происходит медленно, и использование кэша неэффективно. По мнению экспертов, в настоящее время ROLAP — единственный способ работы с действительно большими объемами данных; • in-memory OLAP подразумевает хранение данных размером до терабайта в оперативной памяти, а расчеты выполняются с помощью специального движка. Плюсом является высокая производительность и удобные визуальные интерфейсы. Но в случае, когда объем данных превышает несколько терабайт, эксперты рекомендуют рассмотреть вариант применения ROLAP. Использование такого типа OLAP технологии также нецелесообразно, если доступного объема оперативной памяти недостаточно; Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2023. Т. 14, № 7. С. 52-67. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2023. Vol. 14, No. 7. P. 52-67. © Неупокоева Е. О., Быстров В. В., 2023 55