Подпишитесь на рассылку «Точки роста»
eng
image
Подписаться
Заказать звонок
Заказать демо
Чат

Миллионы измерений OLAP

Рубрика:Презентация
Дата публикации: 25 Марта 2015
Автор:Татьяна Беспалова
Когда сбор заказов ускорен и перемещения сотрудников видны как на ладони, значит процессы мобильной торговли автоматизированы и «полевые» данные накапливаются в системе. Миллиарды строк документов и мастер-данных могут лежать мертвым грузом статистики и оставаться отработанной информацией о продажах. А могут стать основой для контроля, выявления «узких» мест бизнеса и открытия возможностей для его роста и развития.
Миллионы измерений OLAP

Нужен только инструмент, который помогал бы «крутить» данные: складывать разные показатели, формировать нешаблонную отчетность и показывать картину текущего состояния бизнеса и целиком, и детально.

Посчитано заранее

Такое решение разработано компанией «Системные Технологии» как дополнительный сервис к программному комплексу «ST Чикаго». «ST Аналитика OLAP» — это инструмент для быстрой обработки больших объемов информации, основанный на технологии OLAP-куб (On-Line Analytical Processing). Специализированное решение для дистрибуторского бизнеса позволяет сочетать более 200 показателей и рассмотреть процессы мобильной торговли в произвольных разрезах на любом уровне детализации (Рис. 1)

image
Рис. 1. Многомерная структура OLAP

Источник данных для аналитической системы — база данных Чикаго. Из нее информация выгружается в Хранилища Аналитики. Во время процесса передачи данных из одной БД в другую качество данных повышается (убираются некорректные количества, цены и т.д.) (Рис. 2).

image
Рис. 2. Концептуальная схема

Основное преимущество сервиса — в скорости обработки информации. Секрет в том, что «умное» решение уже на стадии загрузки данных учитывает возможные сочетания разных категорий. Например, сумма отгрузок по кварталам, полугодиям и годам заранее посчитана и хранится в кубе. И в момент запроса этих данных пользователем не вычисляется каждый раз, а просто читается с диска. Поэтому вне зависимости от того, сколько было первичных данных — сотни миллионов строк или всего лишь тысяча — получение результата запроса всегда будет занимать одно и то же время.

Если же запрашивается значение, которое не было подготовлено системой заранее, сервер обрабатывает данные, используя при этом уже сделанные вычисления. Это существенно ускоряет процесс.

Кроме того, сама структура базы OLAP адаптирована под быструю выборку большого объема данных. Обычная база (OLTP — OnLine Transactional Processing) заточена под обработку бизнес-траназкций: например, создание нового документа или изменение элемента справочника. И построение аналитического отчета в обычной БД в разрезе даже одного показателя занимает на порядок больше времени.

Ничего технического. Только бизнес

OLAP-куб представляет все данные в виде «измерений» — аналитических разрезов (торговые точки, товар, дата и др.) и метрик (сумма отгрузок, количество визитов и др.). Из сотен возможных измерений бизнесом востребованы около 20 — для аналитики «полевых» данных и построения отчетности этого достаточно. Ведь в каждом измерении присутствует набор дополнительных атрибутов. К примеру, у товаров есть не только наименование, но и классификатор: бренд, категория, подкатегория. Свой набор характеристик у торговых точек, у дистрибуторов, у складов...Всего более 214 показателей в 13 группах и 24 измерения с 223 атрибутами.

Форма для пользователя удобная и понятная, все фильтры обозначены в бизнес-терминах, и учитывать техническую составляющую запроса не нужно (Рис. 3).

image
Рис. 3. Сочетание семи показателей в аналитическом отчете

Если пользователь умеет работать со сводными таблицами excel, значит, он умеет работать и с «ST Аналитика OLAP» — доступ к данным возможен через MS Excel.

Например, чтобы узнать, какая частота посещений позволит добиться максимальной результативности визитов торговых точек, нужно выбрать все визиты за период по определенному региону, городу, району (Рис. 4).

image
Рис. 4. Анализ визитов

Набор таких отчетов станет основой для формирования идеального маршрута.

Подробнее о возможностях сервисов семейства «ST Аналитика» читайте в разделе решения.