Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

45 данных, включая полную поддержку для иерархий и множествен- ных иерархий, обеспечивающих наиболее логичный способ анали- за. Это требование не устанавливает минимального числа измере- ний, которые должны быть обработаны, поскольку этот показатель зависит от приложения. Оно также не определяет используемую технологию БД, если пользователь действительно получает много- мерное концептуальное представление информации. 5. INFORMATION ( информации ) – OLAP-система должна обеспечивать получение необходимой информации в условиях реального приложения. Мощность различных систем измеряется не объемом хранимой информации, а количеством входных дан- ных, которые они могут обработать. В этом смысле мощность про- дуктов весьма различна. Большие OLAP-системы могут опериро- вать по крайней мере в 1000 раз большим количеством данных по сравнению с простыми версиями OLAP-систем. При этом следует учитывать множество факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативную память, использование дискового про- странства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информа- ционными хранилищами и т.п. 2.4. Архитектура систем оперативного анализа данных OLAP-система включает в себя два основных компонента: 1) OLAP-сервер – обеспечивает хранение данных, выполне- ние над ними необходимых операций и формирование многомер- ной модели на концептуальном уровне. В настоящее время OLAP- серверы объединяют с ХД или ВД; 2) OLAP-клиент – представляет пользователю интерфейс к многомерной модели данных, обеспечивая его возможностью удоб- но манипулировать данными для выполнения задач анализа.