Analýza a modelování dat 5. přednáška. Helena Palovská

Podobné dokumenty
Analýza a modelování dat. Přednáška 8

Analýza a modelování dat. Přednáška 9

Multi-dimensional expressions

On line analytical processing (OLAP) databáze v praxi

Databáze. datum jmeno prijmeni adresa_ulice adresa_mesto cislo_uctu platba zustatek

PostgreSQL jako platforma pro datové sklady

Podpora OLAP na platformě.net

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

Databázové systémy. 10. přednáška

kapitola 2 Datové sklady, OLAP

Dobývání znalostí z databází. Databáze. datum jmeno prijmeni adresa_ulice adresa_mesto cislo_uctu platba zustatek

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

Webový informační systém na podporu marketingu

Business Intelligence. Adam Trčka

3 zdroje dat. Relační databáze EIS OLAP

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Kapitola 4. Úvod 11. Stručný úvod do relačních databází 13. Platforma 10g 23

Datový sklad. Datový sklad

Analýza a modelování dat 2. přednáška. Helena Palovská

4IT218 Databáze. 4IT218 Databáze

Multidimenzionální pohled na zdravotnické prostředí. INMED Petr Tůma

Business Intelligence

Analýza a modelování dat 6. přednáška. Helena Palovská

Operátory ROLLUP a CUBE

Datové modelování II

Dotazovací jazyky I. Datová krychle. Soběslav Benda

Data Cube. Luboš Kulič Tomáš Kuthan

10. Datové sklady (Data Warehouses) Datový sklad


Distanční opora předmětu: Databázové systémy Tématický blok č. 3: OLAP, operátory CUBE a ROLLUP Autor: RNDr. Jan Lánský, Ph.D.

Databáze I. 1. přednáška. Helena Palovská

Obsah. Úvod do problematiky. Datový sklad. Proces ETL. Analýza OLAP

Nerelační databázové modely. Helena Palovská

Datové sklady. Multidimenzionální modelování Modely datového skladu Návrh datového skladu v rámci návrhu IS/ICT. Vladimíra Zádová, KIN, EF, TUL

Analýza a modelování dat 3. přednáška. Helena Palovská

Pattern Datový sklad. RNDr. Ondřej Zýka

Bu B sin i e n s e s s I n I te t l e lig i en e c n e c Skorkovský KA K M A I, E S E F MU

Datové sklady. Ing. Jan Přichystal, Ph.D. 1. listopadu PEF MZLU v Brně

DATABÁZOVÉ SYSTÉMY. Metodický list č. 1

Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc.

ZÍSKÁVÁNÍ ZNALOSTÍ Z DATABÁZÍ

Konceptuální modely datového skladu

Systém analýzy dat. Systém analysis of data

Marketingová komunikace. 2. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK1aPH/N9KMK1bPH (um1a1ph/um1b1ph)

Databáze I. 5. přednáška. Helena Palovská

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9

Databáze Bc. Veronika Tomsová

BI v rámci IS/ICT komponenty BI architektura. Charakteristika dat a procesů v IS/ICT. Datové sklady ukládání dat návrh datového skladu

Tvorba informačních systémů

Ukládání a vyhledávání XML dat

SQL SQL-SELECT. Informační a znalostní systémy. Informační a znalostní systémy SQL- SELECT

DBS Konceptuální modelování

Nápověda k části Generování sestav

Databázové systémy úvod

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Zápisování dat do databáze

ÚVOD DO DATABÁZÍ. Metodické listy pro předmět

Michal Krátký. Tvorba informačních systémů, 2008/2009. Katedra informatiky VŠB Technická univerzita Ostrava. Tvorba informačních systémů

Advanced SQL Modeling in RDBMS - SQL Spreadsheet part1. Your Organization (Line #1)

Dolování v objektových datech. Ivana Rudolfová

KAPITOLA 2. Architektura, modelování a implementace Business Intelligence procesů v SQL Serveru V této kapitole:

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Informační systémy 2006/2007

NÁVRH INTERAKTIVNÍHO WWW OLAP ROZHRANÍ

8.2 Používání a tvorba databází

Jak velká jsou? Obchodní analytici FB velké datové sady BI = business intelligence. OLAP = Online Analytical Processing. DWH = Data Warehouse

PV005 Služby počítačových sítí: Data Warehouses

Podnikové informační systémy Jan Smolík

MBI - technologická realizace modelu

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

KIV/SI. Přednáška č.8. Jan Valdman, Ph.D.

DATA CUBE. Mgr. Jiří Helmich

František Ščuglík. Datové sklady a Technologie OLAP pro dolování dat

Modelování a návrh datových skladů

Standardy pro BIM Nutnost pro efektivní modelování

Business Intelligence a datové sklady

Systémy pro podporu rozhodování. Datové sklady, OLAP

RELAČNÍ DATABÁZE. Cíl:

T T. Think Together Martin Závodný THINK TOGETHER. Business Intelligence systémy Business Intelligence systems

Základy databází. O autorech 17 PRVNÍ ČÁST. KAPITOLA 1 Začínáme 19

Ing. Roman Danel, Ph.D. 2010

Návrh datového skladu z hlediska zdrojů

Databázové systémy BIK-DBS

BPC On Hana embedded. Mibcon. Karel Vydra

Trendy v IS/ICT přístupy k návrhu multidimenzionální modelování

Databázové a informační systémy

Michal Krátký, Miroslav Beneš

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Hornicko geologická fakulta Institut geoinformatiky DIPLOMOVÁ PRÁCE

Zdroje informací v organizaci IS/ICT BI v rámci IS/ICT historie architektura OLTP x DW ukládání dat

Databáze II. 1. přednáška. Helena Palovská

Zpracování informací

Jiří Mašek BIVŠ V Pra r ha

Obr. 1 Plochý soubor s daty

NÁSTROJE BUSINESS INTELLIGENCE

Datové sklady. Zdeněk Kouba

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

Analýza dat a modelování. Přednáška 3

XML databáze. Přednáška pro kurz PB138 Moderní značkovací jazyky Ing. Petr Adámek

Možnosti analýzy podnikových dat

Transkript:

Analýza a modelování dat 5. přednáška Helena Palovská

Historie databázových modelů

Multidimenzionální model Kvantitativní typ faktu s určitými hledisky např.: Kdo komu kdy jak moc čeho prodal. kdo, komu, čeho, kdy hierarchická hlediska: divize pobočka oddělení pracovník region země kraj okres zákazník nadkategorie kategorie produkt rok čtvrtletí měsíc den rok týden den i více různých hierarchií pro jedno hledisko hlediska jsou vzájemně nezávislá

Multi-dimenzionalita Každé hledisko = jedna dimenze Kvantitativní ukazatel (measure) = číselná funkce v multi-dimenzionálním prostoru Ukázka OLAP v MS Access: http://nb.vse.cz/~palovska/bivs/sevvi.zip

dimension dimension dimension hierarchy level hierarchy level snímek z Accessu dimension hierarchy level measure

slice drill down roll up

Agregace (roll up) Nadřízené elementy agregují measure rok agreguje čtvrtletí,... kategorie produktu agreguje její podkategorie

Více různých ukazatelů... Pro stejné dimenze různé ukazatele (measures): množství tržba zisk očekávané prodeje...

Příklad http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa216772(sql.80).aspx

Speciální varianta measure ano/ne (žádný/nějaký) agregace je také ano/ne (žádný/nějaký)

Vlastnosti pozic (members) v dimenzích Mohou mít popisné atributy váha, charakteristika, adresa Dají se použít efektivní identifikátory množina pozic dané dimenze je většinou relativně stálá

Schéma 1

Schéma 2

Dotazovací jazyk (MDX) SELECT axis1 ON COLUMNS, axis2 ON ROWS FROM cube Příklady: Mosha Pasumansky SELECT Years.MEMBERS ON COLUMNS, Regions.Continent.MEMBERS ON ROWS FROM Sales základní syntaxe

Dotazovací jazyk (MDX) výběr pozic z dimenze SELECT { Years.[1996], Years.[1997] } ON COLUMNS, Regions.Continent.MEMBERS ON ROWS FROM Sales

SELECT Dotazovací jazyk (MDX) { Years.[1996], Years.[1997] } ON COLUMNS, Regions.Continent.MEMBERS ON ROWS FROM Sales slice WHERE ( Products.[Product Group].[Computers] )

SELECT Dotazovací jazyk (MDX) { Years.[1996], Years.[1997] } ON COLUMNS, Regions.Continent.MEMBERS ON ROWS FROM Sales slice WHERE ( Products.[Product Group].[Computers], Customers.[AT&T] )

Dotazovací jazyk (MDX) slice SELECT { Years.[1996], Years.[1997] } ON COLUMNS, Regions.Continent.MEMBERS ON ROWS FROM Sales WHERE ( Products.[Product Group].[Computers], Customers.[AT&T], Measures.[Units] )

SELECT Dotazovací jazyk (MDX) { Continent.[Europe], Continent.[Asia] } ON AXIS(0), { Product.[Computers], Product.[Printers] } ON AXIS(1), { Years.[1996], Years.[1997] } ON AXIS(2) FROM Sales více-dimenzionální výsledek

WITH Dotazovací jazyk (MDX) MEMBER Measures.Profit AS 'Measures.Sales Measures.Cost' SELECT Products.MEMEBERS ON COLUMNS, Year.MEMEBERS ON ROWS FROM Sales výrazy WHERE ( Measures.Profit )

WITH Dotazovací jazyk (MDX) MEMBER Measures.Profit AS 'Measures.Sales Measures.Cost' MEMBER Measures.ProfitPercent AS 'Measures.Profit / Measures.Cost', FORMAT_STRING = '#.#%' SELECT { Measures.Profit, Measures.ProfitPercent } ON COLUMNS FROM Sales výrazy

Dotazovací jazyk (MDX) WITH MEMBER Time.[97 to 98] AS 'Time.[1998] Time.[1997]' SELECT { Time.[97 to 98] } ON COLUMNS, Measures.MEMBERS ON ROWS FROM Sales výrazy

Dotazovací jazyk (MDX) výrazy WITH MEMBER Measures.Profit AS 'Measures.Sales Measures.Cost' MEMBER Time.[97 to 98] AS 'Time.[1998] Time.[1997]' SELECT { Measures.Sales, Measures.Cost, Measures.Profit } ON COLUMNS, { Time.[1997], Time.[1998], Time.[97 to 98] } ON ROWS FROM Sales

WITH Dotazovací jazyk (MDX) MEMBER Measures.PercentageSales AS '(Regions.CurrentMember, Sales) / (Regions.CurrentMember.Parent, Sales)', FORMAT_STRING = '#.00%' SELECT { Sales, PercentageSales } ON COLUMNS, Regions.Cities.MEMBERS ON ROWS FROM Sales relativní odkazy

Dotazovací jazyk (MDX) WITH MEMBER Measures.[Sales Growth] AS '(Sales) (Sales, Time.PrevMember)' SELECT { [Sales], [Sales Growth] } ON COLUMNS, Month.MEMBERS ON ROWS FROM Sales relativní odkazy

Dotazovací jazyk (MDX) WITH MEMBER Measures.[Sales Growth] AS '(Sales) (Sales, Time.PrevMember)' SELECT { [Sales], [Sales Growth] } ON COLUMNS, Product.MEMBERS ON ROWS FROM Sales relativní odkazy

Dotazovací jazyk (MDX) SELECT { [Europe], [USA], [USA].Children, [WA].Children, [Asia]} ON COLUMNS, Year.MEMBERS ON ROWS FROM Sales množiny pozic

Multidimenzionální model Přednosti vhodný pro OLAP aplikace Nevhodný pro OLTP logický pohled odpovídá OLAP dotazům zpracování transakcí business procesů proměnlivé struktury a množiny prvků dimenzí relační vyhledávání knihovny, kina, dopravní spojení... Populární vhled: http://www.dwreview.com/olap/introduction_olap.html

Fyzická realizace Molap Rolap... sofistikované metody indexace a řešení řídkosti kostek jeden nástroj na vše