Оперативные данные это: Оперативная информация: получение, управление, хранение

Оперативная информация: получение, управление, хранение

Что собой представляет оперативная информация? Где она используется? Какие особенности её применения существуют? Эти и иные подобные вопросы будут рассмотрены в статье.

В целом и общем

То, что информация может быть передана на расстояние, вряд ли у кого-то вызовет возражение. Причем её можно встретить в неживой природе. Она может принимать различную форму. Так, по кольцам деревьев можно судить об особенностях разных годов, ДНК и РНК позволяют наследовать форму и внешность своих предков. Существует и оперативно-розыскная информация, по которой ищут потерявшихся, преступников, украденных людей или же материальные ценности. Она может принимать различные формы, в зависимости от сферы, где используется.

Три вида оперативной информации

Условно выделяют следующие виды:

1. Информация-факт. По сути, это модель реальной ситуации, процесса, объекта.
2. Информация-прототип. Сюда относят всё, что отражает содержимое процесса, объекта или же ситуации, которые создаются.
3. Нормативная информация. Это данные, которые отработаны и рекомендованы для постоянного использования. В качестве примера можно привести эталоны, стандарты, шаблоны и нормы.

Между этими тремя видами информации существуют отношения, с помощью которых снимается неопределённость и можно принимать эффективные решения. Так, нормативные данные являются воплощением опыта, научно обоснованных решений и основой для протоколов будущей ситуации (объекта, процесса). Во время активности сравнивается информация про промежуточные и конечные результаты. Она может быть представлена как:

1. Управленческие регламенты. Примером в данном случае являются рабочие и должностные инструкции.
2. Нормативы, стандарты, нормали, нормы, законы.
3. Технологические карты операционных (производственных) процессов.
4. Характеристики объектов и субъектов внешней среды.
5. Информация про трудовые, материальные и финансовые ресурсы, а также оперативная информация про их сведения.

Необходимо следить за тем, чтобы присутствовала наиболее релевантная информация, которая обладает адресностью, своевременностью, достоверностью и полнотой. Это особенно важно в современных условиях. Сейчас мы страдаем не столько от отсутствия данных, сколько от избытка бесполезной и ненужной информации. Поэтому необходимо учиться отделять её от необходимых нам характеристик, чтобы владеть ситуацией.

Носители

Хранение оперативной информации предусматривает, что она где-то должна размещаться. В качестве носителей могут выступать:

1. Отчеты, обзоры, записки.
2. Система бумажного и электронного документооборота.
3. Базы данных, информационные хранилища, справочники, библиотеки, каталоги.
4. Автоматизированная система управления и проектирования.
5. Записи работников.
6. Интернет-ресурсы вроде корпоративных сайтов, электронных магазинов, почтовой рассылки.
7. Информационные странички, размещенные внутри локальных сетей.

Наиболее целесообразным является создание комплексной системы данных, на основании которой можно заниматься автоматизированием деятельности специалистов и менеджеров. Наличие такого инструментария позволяет создавать единое общеорганизационное информационное пространство, что позитивно сказывается на результативности деятельности.

Работа с данными

Если есть желание улучшить качество управления, то необходимо хорошо подготовиться к обработке информации. Первоначально для этого нужно провести аудит. Он позволит выявить проблемные места, где появляется противоречивая или же ложная информация. Он же позволяет выяснить, чем же занят отдел ИТ и/или же аналитики, почему затягиваются сроки и нет видимых результатов при решении поставленных задач. Затем следует разработать и внедрить необходимые процедуры и правила работы, для того чтобы формировать оперативные показатели и ситуационные отчеты. Также следует выработать единые стандарты. Так, распространённой является ситуация, когда необходима оперативная информация, но её получение тормозится осмыслением полученных данных. В таких случаях стандартизация позволит нивелировать эту проблему и увеличить скорость обмена аналитическими показателями и принятием решений. Нужно следить и за тем, чтобы была доступной правильная и непротиворечивая информация. Наличие специальных программных моделей позволяет получить фактические данные о положении компании и всех происходящих процессах.

В хозяйственной деятельности

Здесь наибольшую важность имеют данные. Оперативную информацию используют для того, чтобы принимать решения, от которых зависит стабильность, непрерывность и бесперебойность проводимой хозяйственной деятельности, а также выполнение плановых показателей. Это всё может быть реализовано через системно-структурный подход. В таком случае наибольший интерес представляет как непосредственно сама организация, так и отдельные элементы. Если же внимание сосредоточено на бизнес-процессах, то мы имеем реализацию процессного подхода. В таком случае создают информационные потоки данных, которые занимаются его сопровождением. Они выступают в роли пояснения отдельных моментов. Оперативное получение информации выполняет целый ряд важных задач в вопросе обеспечения бесперебойности работы. Возьмем, к примеру, положение со складом сырья. Если вовремя не пополнять запасы, то производство может остановиться. А этого допускать нельзя ни в коем случае. Нельзя исключать и заминок, и человеческого фактора. Поэтому наилучший вариант – это когда при уменьшении количества ресурсов отдел снабжения уведомляется автоматикой. И она же следит за тем, чтобы это сообщение не было проигнорировано. В таких случаях, сколько бы оперативной информации получено ни было, всё можно проконтролировать и отследить. Только бы места на сервере хватило.

В природе

Оперативная информация в окружающей среде – эта та, которая передаётся с помощью различных механизмов, но может быть извлечена на основании данных генотипа или же фенотипа. В качестве иллюстрации первого примера можно привести данные, которые содержат в себе ДНК или РНК. Они оказывают влияние на структурную основу биологического формирования. Фенотип – это упомянутые в самом начале статьи кольца деревьев. То есть известен только общий механизм, но детали его реализации или же воплощение скрыты за завесой тайны.

Оперативная информация общественных институций

Получение точных и достоверных данных важно не только в сфере предпринимательства. Эти моменты играют важную роль и в общественных процессах. Вот, к примеру, если в определённом регионе Российской Федерации случилось стихийное бедствие, то следует информацию о нём быстро передать далее, чтобы были выделены необходимые ресурсы для ликвидации последствий. Также, когда принимаются законы, необходимо побеспокоиться о том, чтобы все ответственные работники были проинформированы об изменениях. В таких случаях нужно осуществлять эффективное распоряжение информацией. Как пример можно привести службу (управление) оперативной информации и международных связей ФСБ РФ.

Передача данных в социальной среде

Как тут не вспомнить слухи! Сколько всего они смогли натворить! Стоило только запустить и раскрутить слух о том, что какая-то компания рухнет, как бывало и такое, что даже крепкие организации не переживали паники. Поэтому оперативная информация может быть и серьёзным оружием. И не всегда нужно верить тому, что можно услышать на улице. Ведь может выйти опровержение, которое покажет, что информация неправдива, но урон от неё возместить уже не получится. Следует всегда помнить, что данные, распространяемые в обществе, не проходят проверку, а иногда могут быть и сознательно сфальсифицированы. То есть относиться к ним с позиции полного доверия, как это возможно на коммерческом предприятии, опрометчиво. Любая оперативная информация должна проверяться каждым человеком с позиции логики и фактов. К тому же следует постараться меньше уделять внимания различным проблемам, которые не относятся непосредственно к человеку. Так, если кому-то незнакомому не повезло, он поскользнулся и получил травму, а кто-то из друзей об этом рассказывает, то ценность этой информации близка к нулю. И её можно проигнорировать. Не забываем, что есть множество малоценной или вообще «мусорной» информации. А вот если стало известно, что были выделены деньги на ремонт дороги у дома, но он проведен не был, а у ответственного лица новая машина – то это уже причина начать активно действовать. И это важная информация, поскольку средства были буквально украдены, и если смолчать, то придётся после этого платить ещё и за ремонт своего автомобиля.

Иные специфичные моменты

Где ещё можно говорить о наличии оперативной информации? В целом вариантов ответов на этот вопрос довольно много, но в массе своей они являются составными частями рассмотренных ранее моментов. Поэтому скажем ещё несколько слов о получении, управлении и хранении информации. Первое и самое важное – необходимо следить за тем, чтобы без проблем приходили наиболее важные данные. К тому же необходимо, чтобы они были правдивыми. Но более-менее этот процесс можно организовать в хорошо контролируемых небольших объединениях, вроде коммерческих предприятий. В плане управления следует позаботиться о том, чтобы информация сразу же попадала к нужному лицу, или хотя бы с минимальным количеством посредников. А храниться она должна таким образом, чтобы её легко можно было бы извлечь и использовать.

Заключение

Оперативная информация – это важный элемент процессов, которые постоянно происходят. Она позволяет узнавать наиболее точные и реальные данные на определённый момент времени, что не может не сказываться на её важности. Ведь, как говорят, тот, кто владеет информацией, владеет и миром. А структурированные и упорядоченные данные делают процесс управления ещё легче и приятней.

Понятие «оперативный учет»

Оперативный учет – это процесс, при котором с целью постоянного руководства проводится наблюдение и регистрация каждого отдельного явления финансово-хозяйственной деятельности. С его помощью в организациях обеспечивается контроль выполнения определенных производственных заданий или операций. Информация, которую предоставляет оперативный учет, необходима для разработки и принятия многих эффективных управленческих решений.

Данному виду учета свойственна быстрота получения данных. Источниками информации могут выступать документы (счета, договоры и др.) или сведения, полученные по электронной почте, по факсу, а также устно.

Ведя оперативный учет, можно использовать трудовые, натуральные и денежные измерители.  При этом основной его целью является контроль за правильным расходованием и образованием фондов денежных средств, за выполнением планов. Оперативный учет следит за рентабельностью и прибыльностью организации, пресекает расточительство и бесхозяйственность, проверяет своевременность внесения в бюджет платы за оборотные и основные средства.

Данные, полученные в ходе оперативного учета, очень важны, т.к. они способствуют улучшению управления на предприятии. Ведь на самом деле только при наличии отчетных данных возможно разумное и грамотное использование средств организации, постоянное изучение путей сокращения непроизводительных расходов, проведение различных мероприятий, основным направлением которых выступает повышение производительности труда и снижение стоимости выпускаемой продукции.

Оперативный учет чем-то схож с бухгалтерским. Отличие заключается только в том, что в последнем отражаются лишь уже произошедшие операции, а первый включает еще и ожидаемые события. Часть учета, в котором отражаются предстоящие события, называется оперативным планированием. Бухгалтеры его не касаются, а вместе с тем, это очень значимая область учетной деятельности предприятия. Основанием для оперативного планирования служат текущие прогнозы, а также документы, которые предвещают хозяйственные события. Например, для торгового отдела предприятия такими документами могут выступать договоры на поставку или выписанные клиентом счета. При этом руководителю отдела следует скоординировать деятельность организации так, чтобы на момент планового отпуска заказа в наличии были все необходимые товары. Для финансового отдела основанием для оперативного планирования могут быть, к примеру, выставленные счета, приказы о выплате пособий, авансов, премий и т.д. При этом работа остальных подразделений организации должна быть спланирована, чтобы нехватка денежных средств в кассе предприятия или на банковских счетах была исключена.

Таким образом, получается, что оперативный учет охватывает самые разносторонние явления и в то же время предоставляет различные показатели. Например, именно с помощью этого вида учета получают данные о выполнении плана производства продукции, об использовании оборудования и рабочей силы, о соблюдении договоров поставки с покупателями, заказчиками и поставщиками и др.

Однако основное дело оперативного учета – это все же обеспечение наиболее скорого контроля. Именно поэтому данные учета в большинстве случаев фиксируются как можно проще, в некоторых случаях они и вовсе не регистрируются, иногда сведения получают в ходе непосредственного личного наблюдения. Такая организация оперативного учета позволяет обеспечить руководству возможность вмешиваться в процесс хозяйственных операций в момент их осуществления.

Вести оперативный учет в организации просто необходимо, потому что именно он позволяет оценить результаты ее деятельности путем сопоставления фактических и плановых показателей.

Коронавирус одной строкой. Оперативные данные: Омск, Россия, мир. 13 января 2021

В Омске сводка по коронавирусу на данный момент такова: всего диагностированных случаев — 33 370 (+240 новых случаев), выздоровели 20 753 (+205) пациентов. По данным регионального министерства здравоохранения, с начала эпидемии в регионе с подтвержденной коронавирусной инфекцией скончались 970 (+7) омичей.

В Омской области вакциной от коронавируса «Спутник V» привили 2513 человек. 1018 из них получили уже обе инъекции (вакцинация проводится в два этапа с интервалом в 21 день).

1

По информации представителей Роспотребнадзора, после новогодних праздников в регионе эпидемиологическая ситуация стабилизируется. Однако специалисты говорят о том, что показатель бессимптомного коронавируса в Омской области выше, чем во многих регионах и среднем по стране.

По итогам очередного заседания регионального оперштаба, было решено продлить режим повышенной готовности и действующие ограничения до конца января.

Служба санитарного контроля рекомендует воздержаться от проведения массового мероприятия, так как раздевалки являются местом скопления людей, где необходимо соблюсти все санитарные нормы.

В Омской области 11 200 омичей получили бесплатные препараты для лечения коронавирусной инфекции. Проблем, по данным регионального минздрава, поставками и распределением препаратов на данный момент в регионе нет.  

4 793 человек находятся под наблюдением медицинских работников. 9 301 человек находятся на амбулаторном лечении. В омских лабораториях проведено более 962 тысяч тестов.

В России зарегистрировали 22 934 новых случая заболевания коронавирусной инфекцией. Коэффициент распространения коронавируса в России вырос до 0,98. Таким образом, коэффициент по стране в целом держится ниже единицы уже больше двух недель. Общее число заболевших по стране превысило 3,448 миллиона человек, из них, по официальным данным, умерли 62 804 человека, выздоровели более 2,82 млн человек.

Омская область находится на 24-ом месте по числу заражений в списке из 85 регионов России. Лидеры по-прежнему Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Нижегородская и Свердловская области, а также Ростовская и Воронежская области. 

Число заразившихся коронавирусом в столице за сутки составило более 5 тысяч.

2

Россия приостановила оформление единых электронных виз из-за ситуации с коронавирусом до особого распоряжения правительства. Система выдачи универсальной единой электронной однократной визы для иностранных граждан, предназначенной для краткосрочного пребывания, технически готова, однако ее запуск на практике будет зависеть от эпидемической ситуации.

Обязательное ПЦР-тестирование при заезде в гостиницы Подмосковья отменили с сегодняшнего дня. Однако термометрия при заезде, при входе в гостиницу, в ресторанах и барах гостиниц останется. 

В мире общее число заболевших COVID-19 превысило 90 миллионов человек, из них более 63 миллиона выздоровели, более 1,9 миллионов — умерли. В ВОЗ не исключают, что число жертв коронавируса в мире может увеличиться до 2 млн человек.

Россия находится на четвертом месте в мире по числу заразившихся (3,448 миллиона человек). На третьем месте — Бразилия, где число заразившихся коронавирусом превысило 8,105 миллиона человек. На втором месте — Индия, где зарегистрировали свыше 10,491 миллиона заболевших, на первом — США, где коронавирусом заразились уже более 23,163 миллионов человек.  

В топ-10 «антилидеров» мирового списка входят также Великобритания, Франция, Турция, Италия, Испания, Германия.

В Германии выявлен первый случай заражения штаммом коронавируса из ЮАР. Напомним, об обнаружении новых штаммов коронавируса в Великобритании и ЮАР стало известно 14 и 21 декабря 2020 года соответственно. 

Вторая партия вакцины «Спутник V» в объеме 300 тысяч доз прибудет в Аргентину 16 января. 

Армения ведет переговоры с несколькими странами по приобретению вакцин от коронавируса, среди которых и российский препарат «Спутник V».

Высший совет обороны (ВСО) Ливана принял решение о закрытии для въезда в страну морских и сухопутных границ на фоне продолжающегося роста числа инфицированных коронавирусом. Власти вводят режим чрезвычайного положения с 14 по 25 января. На протяжении всего этого периода в стране будет действовать круглосуточный комендантский час. 

Часто задаваемые вопросы | Коронавирус COVID–19: Официальная информация о коронавирусе в России на портале – стопкоронавирус. рф

В настоящее время во всем мире ведутся разработки профилактических препаратов против COVID-19
на основе нескольких технологических платформ: субъединичные, векторные реплицирующиеся и векторные нереплицирующиеся, РНК и ДНК-вакцины, инактивированные, живые аттенуированные (ослабленные) и вакцины на основе вирусоподобных частиц.

Большую часть вакцинных препаратов, разрабатываемых для профилактики COVID-19, составляют субъединичные вакцины. Частое использование данной технологической платформы в первую очередь обусловлено безопасностью таких вакцин. Немаловажно, что субъединичные вакцины обладают «технологической безопасностью», потому что ни на одной стадии их производства не используется живой вирус, а сама вакцина содержит только вирусные белки. Для формирования полноценного иммунного ответа такие препараты, как правило, вводятся несколько раз и требуют добавления компонентов, усиливающих иммунный ответ, например адъювантов или иммуностимуляторов.

Вакцины на основе вирусоподобных частиц также состоят только из вирусных белков и в их состав могут входить адъюванты и иммуностимуляторы. Для усиления иммунного ответа эти белки собираются в частицы, похожие на вирус. Такие вакцины безопасны и иммуногенны, но их производство для массовой вакцинации технологически сложно и требует высоких финансовых затрат.

ДНК- и РНК-вакцины (вакцины на основе нуклеиновых кислот), называемые также генетическими, являются многообещающими вакцинными платформами. Это направление вакцинологии появилось сравнительно недавно и активно развивается. Производство таких вакцин является одним из самых простых, однако технологии доставки генетического материала внутрь клетки организма все еще недостаточно хорошо разработаны, что сдерживает активное внедрение ДНК- и РНК-вакцин: пока ни одна вакцина на основе нуклеиновой кислоты не применяется в клинической практике на людях.

Кроме того, немалая часть разработок прототипов вакцин основана на применении вирусных векторов реплицирующихся (способных размножаться) и нереплицирующихся (не способных размножаться). Технология производства этих двух видов вакцин одинакова: в геном вирусного вектора (другого вируса, не вызывающего заболевание у человека – это может быть вирус гриппа, кори, везикулярного стоматита, аденовируса, осповакцины и др. ) встраивается ген, кодирующий целевой белок другого вируса. Например, для создания вакцины против COVID-19 в аденовирус (или другой вирусный вектор) встраивается ген, кодирующий белок коронавируса. Препятствием при использовании таких вакцин может быть присутствие у человека антител к вирусному вектору. В этом случае полноценный иммунный ответ может не сформироваться. Таким образом, выбор вирусного вектора является важным, определяющим этапом при разработке таких вакцин. Иммунитет при использовании реплицирующегося вектора формируется, как правило, уже после однократного введения, тогда как для вакцин на основе нереплицирующихся вирусных векторов чаще всего требуется несколько введений препарата.

Цельновирионные живые аттенуированные и инактивированные вакцины имеют самую продолжительную историю применения и являются классическими технологическими платформами. Инактивированная вакцина содержит нежизнеспособные вирусы, и для формирования длительного иммунного ответа часто требуются повторные введения препарата. Для живых аттенуированных вакцин чаще требуется однократное введение, так как вирус сохраняет возможность размножаться в организме человека. Вирус в аттенуированной вакцине ослаблен, однако существует вероятность его возврата к дикому типу, что может привести к вспышке заболевания при вакцинации. Все это приводит к необходимости регулярного проведения исследований по изучению генетической стабильности таких препаратов. Кроме того, технологическое производство вакцин этих типов не является быстрым в сравнении с производством субъединичных вакцин или ДНК- и РНК-вакцин. Кроме этого, при их производстве требуется соблюдение особых санитарных норм и требований биологической безопасности.

1.3 Перечень хранимой информации: таблицы, поля, типы

Как говорилось выше, все, что связано со студентами стоит хранить, записывать. Основной хранимой информацией является, информация о свободных комнатах в общежитии.

Для удобства хранения и организации доступа к информации, она будет храниться в таблицах.

Таблица 2 – Таблица данных

Название таблицы	Поле	Тип
Студент	Код студента	число
	Фамилия	текст
	Имя	текст
	Отчество	текст
	Номер зачётки	число
	Код комнаты	число
Коменданты	Код коменданта	число
	Фамилия	текст
	Имя	текст
	Отчество	текст
	Номер телефона	число
Общежития	Номер общежития	число
	Адрес	текст
	Код коменданта	число
Комнаты	Код комнаты	число
	Номер общежития	число
	Номер комнаты	число
	Этаж	число
	Кол-во мест	число
Заселение студентов	Номер заселения	число
	Код студента	число
	Код комнаты	число

1. 4 Выделение справочных и оперативных данных

Таблицы БД делятся на два вида: оперативные и справочные. В справочных таблицах хранится постоянная информация, которая не изменятся, а все операции связанные с ней, являются лишь чтением. Таблицы оперативных данных постоянно изменяются.

Таблица 3 – Справочные и оперативные данные

Справочные таблицы	Общежитие
	Комнаты
	Коменданты
Оперативные таблицы	Студенты
	Заселение студентов

1.5 Предполагаемые запросы к БД

Исходя из анализа запросов в реальных базах данных, составим список: 1. Вывести фамилии студента по номеру зачётки или же по номеру комнаты, в которой он проживает;

2. Поиск свободных комнат;

3. Поиск студентов проживающих вместе;

4. Поиск комендантов по его коду или имени;

5. Поиск комнат по коду студента.

1.6 Вывод по разделу

В данном разделе была проанализирована предметная область. Определена информация, хранимая в БД. Обозначены таблицы, поля и типы полей. Разделены таблицы, на справочные и оперативные. Составлены необходимые запросы, которые нужно будет реализовать в БД.

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

2.1 Общие сведения

В данном разделе будет моделироваться проработанная теоретически предметная область в среде EnterpriseArchitect, с измененными и усовершенствованными таблицами, полями и типом данных. Выделение и добавлением ключей, связей, атрибутов. Экспортирование получившейся базы данных в среду SQL, где непосредственно и будет заполняться база.

2.2 Выделение сущностей, атрибутов, ключей, связей

Исходя из проанализированных баз данных, созданы основные таблицы с полями и типом данных, они приведены в 4 таблице.

Таблица 4 – Типы полей и данных моей БД

Название таблицы	Атрибуты	Тип Данных
Students	StudentCode	bigint
	Surname	nvarchar
	Name	nvarchar
	SecondName	nvarchar
	NumberZachetki	bigint
	RoomCode	bigint
Comendants	ComendantCode	bigint
	Surname	nvarchar
	Name	nvarchar
	SecondName	nvarchar
	NmberPhone	bigint
Obsejitia	NumberObsejitia	bigint
	Address	nvarchar
	ComendantCode	bigint
Rooms	RoomCode	bigint
	NumberObsejitia	bigint
	NumberRoom	bigint
	Floor	bigint
	KolvoMest	bigint
ZaselenieStudents	NumberZaselenia	bigint
	StudentCode	bigint
	RoomCode	bigint

Первичный ключ — это уникальный идентификатор, который идентифицирует каждую запись в таблице. Помимо первичного ключа в таблице существуют внешние ключи для связи с другими таблицами, они создаются в соответствии с полями, с которыми связана другая таблица.

Таблица 5 – Выделение первичного(PK) и вторичного(FK) ключей

№	Наименование таблицы	Первичный ключ(РК)	Вторичный ключ(FK)
1	Students	StudentCode	RoomCode
2	Comendants	ComendantCode	—
3	Obsejitia	NumberObsejitia	ComendantCode
4	Rooms	RoomCode	NumberObsejitia
5	ZaselenieStudents	NumberZaselenia	StudentCode,RoomCode

Исходя из таблицы выше, видно какие поля в таблице являются первичными, а какие вторичными ключами.

Базы данных и их разновидности

База данных (БД) –это совокупность массивов и файлов данных, организованная по определённым правилам, предусматривающим стандартные принципы описания, хранения и обработки данных независимо от их вида.

Основные классификации баз данных

Существует огромное количество разновидностей баз данных, отличающихся по различным критериям. Основные из них:

1. Классификация по модели данных

Центральным понятием в области баз данных является понятие модели.

Модель данных — это некоторая абстракция, которая, будучи приложима к конкретным данным, позволяет пользователям и разработчикам трактовать их уже как информацию, то есть сведения, содержащие не только данные, но и взаимосвязь между ними.

Виды:

• Иерархическая.
• Объектная и объектно-ориентированная.
• Объектно-реляционная.
• Реляционная.
• Сетевая.
• Функциональная.

1) Иерархическая база данных – каждый объект, при таком хранение информации, представляется в виде определенной сущности, то есть у этой сущности могут быть дочерние элементы, родительские элементы, а у тех дочерних могут быть еще дочерние элементы, но есть один объект, с которого все начинается. Получается своеобразное дерево. Примером иерархической базы данных может быть документ в формате XML или файловая система компьютера.

Следует сказать, что базы данных подобного вида оптимизированы под чтение информации, то есть базы данных, имеющие иерархическую структуру умеют очень быстро выбирать запрашиваемую информацию и отдавать ее пользователям. Но такая структура не позволяет столь же быстро перебирать информацию. Здесь можно привести первый пример из жизни: компьютер может легко работать с каким-либо конкретным файлом или папкой (которые, по сути, являются объектами иерархической структуры), но проверка компьютера антивирусам осуществляется очень долго. Второй пример – реестр Windows.

На изображении Вы можете увидеть структуру иерархической базы данных. В самом верху находится родитель или корневой элемент, ниже находятся дочерние элементы, элементы находящиеся на одном уровне называются братьями или соседними элементами. Соответственно, чем ниже уровень элемента, тем вложенность этого элемента больше.

Объектные базы данных — это модель работы с объектными данными.

Такая модель баз данных, несмотря на то, что она существует уже много лет, считается новой. И её создание открывает большие перспективы, в связи с тем, что использование объектной модели баз данных легко воспринимается пользователем, так как создается высокий уровень абстракции. Объектная модель идеально подходит для трактовки такого рода объектных данных как изображение, музыка, видео, разного вида текст.

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) — база данных, в которой данные моделируются в виде объектов, их атрибутов, методов и классов.

Объектно-ориентированные базы данных обычно рекомендованы для тех случаев, когда требуется высокопроизводительная обработка данных, имеющих сложную структуру.

2) Объектно-реляционные СУБД объединяют в себе черты реляционной и объектной моделей. Их возникновение объясняется тем, что реляционные базы данных хорошо работают со встроенными типами данных и гораздо хуже — с пользовательскими, нестандартными. Когда появляется новый важный тип данных, приходится либо включать его поддержку в СУБД, либо заставлять программиста самостоятельно управлять данными в приложении.

Не всякую информацию имеет смысл интерпретировать в виде цепочек символов или цифр. Представим себе музыкальную базу данных. Песню, закодированную в виде аудиофайла, можно поместить в текстовое поле большого размера, но как в таком случае будет ли осуществляться текстовый поиск?

3) Реляционная(или табличная) БД содержит перечень объектов одного типа, т. е. объектов с одинаковым набором свойств.

Такую базу удобно представлять в виде двумерной таблицы (или, чаще всего, нескольких связанных между собой таблиц).

Примером такой таблицы может служить БД «Учащиеся», представляющая собой перечень объектов (учеников), каждый из которых имеет фамилию, имя, отчество, дату рождения, класс, номер личного дела и др.

Столбцы такой таблицы называют полями; каждое поле характеризуется своим именем (названием соответствующего свойства объекта) и типом данных, которые это поле может хранить. Каждое поле обладает определенным набором свойств (размер, формат и т. п.). Т. о., поле БД — это столбец таблицы, содержащий значения определенного свойства объектов.

Строки таблицы являются записями. Записи разбиты на поля. Каждая строка таблицы содержит запись об одном единственном объекте, включая все его свойства.

В каждой таблице должно быть хотя бы одно ключевое поле, содержимое которого уникально для любой записи в этой таблице. Значения ключевого поля однозначно определяют каждую запись в таблице. В приведенном выше примере ключевым полем может являться поле «Номер личного дела». Очень часто в качестве ключевого поля используется поле, содержащее данные типа счетчик.

4) Сетевые базы данных являются своеобразной модификацией иерархических баз данных. Если Вы внимательно смотрели на изображение выше, то наверняка обратили внимание, что к каждому нижнему элементу идет только одна стрелочка от верхнего элемента. То есть у иерархических баз данных у каждого дочернего элемента может быть только один потомок. Сетевые базы данных отличаются от иерархических тем, что у дочернего элемента может быть несколько предков, то есть элементов стоящих выше него. Для большей наглядности и понимания структуры сетевых баз данных обратите внимание на изображение:

Стоит заметить, что сетевые базы данных обладают примерно теми же характеристиками, что и иерархические базы данных. Но сейчас нас не особо интересуют иерархические и сетевые базы данных, данная тема больше относится к формату XML.

5) Функциональные базы данных используются для решения аналитических задач: финансовое моделирование и управление производительностью. Функциональная база данных или функциональная модель отличается от реляционной модели. Функциональная модель также отличается от других аналогично названных концепций, включая модель функциональной базы данных DAPLEX и базы данных функциональных языков.

Функциональная модель является частью категории оперативной аналитической обработки (OLAP электронной таблице,), поскольку она включает многомерное иерархическое объединение. Но она выходит за рамки OLAP, требуя ориентирования ячейки, подобно тому, где ячейки могут быть введены или рассчитаны как функции других ячеек. Также, как и в электронных таблицах, данная модель поддерживает интерактивные вычисления, в которых значения всех зависимых ячеек автоматически обновляются каждый раз, когда изменяется значение ячейки.

1. Классификация по содержимому

Примеры:

• Географическая.
• Историческая.
• Научная.
• Мультимедийная.
• Клиентская.
  1. Классификация по степени распределённости:
• Централизованная или сосредоточенная (англ. centralized database): БД, которая полностью поддерживается на одном компьютере.
• Распределённая (англ. distributed database): БД, составные части которой размещаются в различных узлах компьютерной сети в соответствии с каким-либо критерием.
• Неоднородная (англ. heterogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами более одной СУБД.
• Однородная (англ. homogeneous distributed database): фрагменты распределённой БД в разных узлах сети поддерживаются средствами одной и той же СУБД.
• Фрагментированная или секционированная (англ. partitioned database): методом распределения данных является фрагментирование (партиционирование, секционирование), вертикальное или горизонтальное.
• Тиражированная (англ. replicated database): методом распределения данных является тиражирование.
  1. Классификация БД по среде физического хранения:
• БД во вторичной памяти (традиционные): средой постоянного хранения является периферийная энергонезависимая память (вторичная память) — это, как правило, жёсткий диск. В оперативную память СУБД помещает лишь кэш и данные для текущей обработки.
• БД в оперативной памяти (in-memory databases): все данные находятся в оперативной памяти.
• БД в третичной памяти (tertiary databases): средой постоянного хранения является отсоединяемое от сервера устройство массового хранения (третичная память), как правило, на основе магнитных лент или оптических дисков. Во вторичной памяти сервера хранится лишь каталог данных третичной памяти, файловый кэш и данные для текущей обработки; загрузка же самих данных требует специальной процедуры.

---

SQL

SQL — язык структурированных запросов, основной задачей которого является предоставление простого способа считывания и записи информации в базу данных.

Функции языка SQL:

• Организация данных – создание и изменение структуры баз данных.
• Чтение данных.
• Обработка данных – удаление, добавление и корректировка данных.
• Управление доступа к данным – предоставление привилегий (ограничение возможностей) пользователю для чтения и изменения данных.
• Совместное использование данных — координация общего пользования данных многими пользователями.
• Целостность данных – защита данных от разрушения при сбое системы или других обстоятельствах.

СУБД

Большинство современных СУБД построено на реляционной модели данных. Для получения информации из отношений (таблиц) базы данных в качестве языка манипулирования данными в теоретическом плане используется язык SQL

СУБД — система управления базами данных, совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных

Основные функции СУБД:

• Управление данными во внешней памяти (на дисках).
• Управление данными в оперативной памяти с использованием дискового кэша.
• Журнализация изменений, резервное копирование и восстановление базы данных после сбоев.
• Поддержка языков БД (язык определения данных, язык манипулирования данными).

---

Типы данных в SQL

Каждый столбец в таблице базы данных должен иметь имя и тип данных.

SQL разработчики должны решить, какие типы данных будут храниться внутри каждого столбца таблицы при создании таблицы SQL. Тип данных представляет собой метку и ориентир для SQL, чтобы понять, какой тип данных, как ожидается, внутри каждого столбца, а также определяет, как SQL будут взаимодействовать с хранимыми данными.

В следующей таблице перечислены общие типы данных в SQL:

SQL Data Type — Краткий справочник в разрезе БД

Тем не менее, различные базы данных предлагают различные варианты для определения типа данных.

В следующей таблице приведены некоторые из общих названий типов данных между различными платформами баз данных:

Разница между оперативными и стратегическими данными | Small Business

Операционные данные и стратегические данные — это два типа связанной организационной информации, полученной в результате исследований. Операционные данные на самом деле являются одним из типов стратегических данных, которые включают информацию о внутреннем контроле и операционной среде, такую ​​как данные о персонале компании, прямых конкурентах, кредиторах, поставщиках и информацию о клиентах. Помимо операционных данных, стратегические данные включают удаленные данные об окружающей среде и отраслевые данные.

Удаленные данные

Удаленные данные — это тип стратегических данных, которые включают информацию об экономике, социальной статистике, политических данных, технологических достижениях и экологии. Направление и характер экономики, в которой работает компания, могут быть отражены в экономических данных. Другие типы экономических данных могут включать в себя состояние экономики, такое как бум, рецессия или депрессия, и связанные с ними экономические тенденции. Информация об образе жизни, убеждениях и отношениях людей во внешней среде компании может быть включена в социальные данные.Политические данные включают правовую и нормативную информацию, такую ​​как налоговое и трудовое право.

Промышленные данные

Обычно стратегические данные включают информацию, относящуюся к отрасли, в которой работает бизнес, и называются промышленными данными. Промышленные данные могут включать входные барьеры, возможности поставщиков и покупателей, способность потребителей заменять продукт и количество конкурентов в отрасли. Стратегические менеджеры могут собирать отраслевую информацию для создания отраслевых стандартов, которые являются обычной практикой предприятий отрасли.

Операционные данные

Информация о прямых конкурентах, статистика труда компании, информация о поставщиках, данные бухгалтерского учета и прогноз необходимых ресурсов — все это может быть включено в операционные данные. Данные, собранные о прямых конкурентах, помогают маркетологам создать впечатление, что продукты превосходят конкурирующие. Данные о клиентах помогают маркетологам создавать профили потребителей, которые помогают во всем, от создания продукта до распространения и рекламы. Данные о труде и бухгалтерском учете помогают во внутреннем контроле финансов и производительности.

Использует стратегические данные

Как стратегические, так и оперативные данные помогают в стратегическом анализе, известном как SWOT, который обозначает сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. SWOT-анализ помогает компаниям определить стратегическое направление бизнеса и поставить стратегические цели. Стратегические данные также помогают держать маркетологов в курсе тенденций, что помогает создавать востребованные продукты и привлекательную рекламу. Статистика труда информирует высшее руководство об общих тенденциях среди сотрудников и помогает руководству сохранять приверженность рабочей силы стратегическим целям компании.

Ссылки

Ресурсы

Биография писателя

Рослин Френц начала профессионально писать в 2005 году, освещая музыку, деловую этику и философию. Ее работы публиковались в «Designing Wealth», «The Other Side», «Upstate Live» и многих других публикациях. Френц имеет степень бакалавра бизнес-маркетинга в Университете Феникса. Она преследует M.F.A. в творческой письменной форме.

Что такое оперативное хранилище данных?

Хранилище операционных данных (ODS) — это центральная база данных, которая обеспечивает моментальный снимок последних данных из нескольких транзакционных систем для оперативной отчетности.Он позволяет организациям объединять данные в исходном формате из различных источников в едином месте назначения, чтобы сделать их доступными для бизнес-отчетов.

ODS содержит актуальную информацию, интегрированную из операционных источников, и поддерживает инструменты бизнес-аналитики (BI), которые помогают в принятии тактических решений. Например, администратор может настроить ODS для получения еженедельных пакетов данных из редко обновляемого приложения для выставления счетов, приема отдельных записей транзакций по мере их появления в базе данных продаж (благодаря триггерам в этой базе данных), а затем объединить их в новые реляционные таблицы. .Таким образом, запросы и отчеты по рабочим данным в ODS гарантируют, что эти интегрированные таблицы содержат самый последний актуальный моментальный снимок предприятия.

Преимущества хранилища операционных данных

ODS предоставляет текущие чистые данные из нескольких источников в одном месте, и преимущества касаются в первую очередь бизнес-операций.

• ODS представляет собой консолидированный репозиторий, в который могут поступать ранее изолированные или неэффективно взаимодействующие ИТ-системы.
Отчеты
• ODS, которые сфокусированы на моментальных снимках операционных данных, могут быть более сложными, чем отчеты из отдельных базовых систем. Архитектура ODS обеспечивает консолидированное представление данных, интегрированных из нескольких систем, поэтому отчеты могут обеспечить целостное представление о рабочих процессах.
• Актуальный обзор рабочего состояния также упрощает пользователям диагностику проблем, прежде чем копаться в компонентных системах. Например, ODS позволяет представителям сервисной службы немедленно находить заказ клиента, его статус и любую полезную информацию для устранения неполадок.
• ODS содержит критически важные бизнес-правила, зависящие от времени, например правила автоматического уведомления финансового учреждения, когда клиент перерасходовал счет. Эти правила в совокупности представляют собой своего рода автоматизацию процессов, которая значительно повышает эффективность, что было бы невозможно без текущих и интегрированных операционных данных.

Оперативные хранилища данных и хранилища данных: отличия

ODS предназначен для иных целей, чем хранилище данных.

• ODS может использоваться как временная область для хранилища данных; он находится между источниками данных и хранилищем данных.
• ODS предназначен для выполнения простых запросов к небольшим наборам данных, а хранилище данных предназначено для выполнения сложных запросов к большим наборам данных.
• ODS имеет дело исключительно с текущими операционными данными и базовой отчетностью на уровне статуса, поскольку ODS постоянно перезаписывает данные. Хранилище данных постоянно вставляет записи в существующие таблицы и может агрегировать данные из исторических представлений.

Эталонная архитектура хранилища данных: DataZoomers

Компании используют централизованное хранилище данных хранилища данных для информирования о стратегиях всего предприятия, тогда как ODS более тактичны. В зависимости от вариантов использования и бизнес-требований организации могут использовать один или другой или оба вместе в многоуровневой архитектуре данных.

Компании, которым нужны агрегированные исторические данные для аналитики, часто создают дополнительное хранилище данных. Точно так же, если бизнесу с хранилищем данных нужны текущие интегрированные операционные данные для повседневного функционирования, он может внедрить ODS.

Позвольте Stitch повысить гибкость и доступность ваших данных

Возьмем, к примеру, интернет-магазин с биллинговой системой, которая записывает информацию о клиентах (имя, адрес, предпочтения по доставке), и системой транзакций, которая отслеживает покупки клиентов по мере их совершения. Пользователи могут запрашивать в ODS оперативную оперативную информацию («сколько продукта было куплено за последний час?») Или отчеты, которые отвечают на тактические вопросы («какие географические регионы сегодня приносят наибольшую прибыль?»).Но пользователи будут запрашивать хранилище данных для создания отчетов, отражающих бизнес-тенденции за более длительные периоды времени.

Начните работу с хранилищем операционных данных

При настройке ODS вам необходимо реплицировать данные из ваших источников в пункт назначения. Этот процесс репликации данных называется ETL (извлечение, преобразование, загрузка), и у Stitch есть инструмент, который упрощает этот процесс. Фактически, вам не понадобится буква «T», потому что цель ODS — сохранить формат рабочего источника.Подпишитесь на бесплатную пробную версию и используйте Stitch для репликации и интеграции данных во всей вашей архитектуре хранения данных.

Почему финансовые группы должны включать операционные данные в свои FP&A

Время чтения: 3 минуты

Финансовое планирование и анализ (FP&A), вероятно, самая интересная часть финансовой работы. Но, согласно недавней статье в журнале CFO , «до 70% [FP&A] работы по-прежнему состоит из сбора, проверки и согласования данных. ¹ Семьдесят процентов? Даже для финансиста, разбирающегося в деталях, потратить часы на кропотливую проверку и перепроверку данных не так уж и весело. К счастью, статья продолжалась: «Благодаря новому поколению инструментов, утомительный фактор уменьшается, и практикующие врачи тратят больше времени на фактическое планирование и анализ».

То же самое программное обеспечение FP&A, которое освобождает финансовых специалистов от рутинной работы с данными, также может помочь им в формулировании стратегических рекомендаций для их управленческих команд.А CFO рекомендует сосредоточить хотя бы часть освободившегося времени на нефинансовых аспектах планирования и анализа — деловых и операционных факторах, которые фактически определяют цифры в балансе в любой отрасли. ²

Способность групп FP&A быстро создавать ряд различных сценариев позволяет руководству изучить последствия альтернатив, прежде чем принимать меры. Это время может быть бесценным. Например, «новые инструменты FP&A позволяют финансовым директорам создавать сценарии« что, если », чтобы они могли ожидать от 6 до 12 месяцев, могут ли они пропустить контрольные показатели, требуемые долговыми соглашениями», — сказал CFO .Конечно, многие нефинансовые факторы зависят от отрасли. Если розничный торговец тратит X денег на реконструкцию магазина, какой скачок продаж это может дать? Если производитель выделяет более или менее бюджет на НИОКР, как это повлияет на продуктовую линейку через один, два или три года? И если медиакомпания предлагает скидку для привлечения подписчиков, как результаты этой акции повлияют на доход?

Великие (финансовые) умы думают одинаково

Рекомендация CFO в отношении нефинансовых данных была повторена в опросе почти 1000 руководителей высшего звена в сфере финансов, проведенном FSN, британской компанией, предоставляющей услуги интеллектуального лидерства и исследований для финансовых директоров и старших финансовых специалистов.Исследование показало, что такие данные могут быть важным дополнением к финансовым KPI. FSN назвала нефинансовые данные «средством прогнозирования игры», отметив, что «хотя и специфичны для каждой отрасли, у большинства предприятий есть несколько нефинансовых показателей, которые являются ключевыми опережающими индикаторами, которые в конечном итоге будут отражены в их прибылях и убытках». ³

В другом недавнем отчете, на этот раз от Hackett Group, отмечалось, что ведущие финансовые организации «чаще комбинируют операционные и финансовые данные, чтобы обеспечить целостное представление о деятельности компании. ⁴ Эти организации «выходят за рамки [финансовой] функции и проводят анализ, например моделирование на основе драйверов, которое связывает операционные факторы с финансовыми результатами и показывает взаимосвязь между бизнес-решениями и финансовыми результатами».

В отчете добавлено, что, когда эти организации разрушают информационные разрозненные хранилища, «информация может передаваться между отделами и снабжать технологические решения по управлению производительностью финансовыми и операционными данными для обеспечения более сложной аналитики.”

Где получить решения FP&A и отраслевую аналитику

Совершенно очевидно, что оперативная информация становится все более важной для команд FP&A, и мы точно знаем, где можно найти отличное решение FP&A.

И если вы хотите лучше справиться с эксплуатационными проблемами, влияющими на вашей отрасли , мы рекомендуем вам посетить Think 2018, конференцию IBM, которая состоится 19-22 марта в Лас-Вегасе. На нем будут представлены сессии по отраслям от аэрокосмической и автомобильной до энергетики и финансовых рынков, до здравоохранения, производства, розничной торговли, транспорта и многих других.Посетите веб-сайт Think сегодня и узнайте, как вы можете добавить больше «О» в свои FP&A.

¹ Кейт Баттон, «Пусть начинается веселье», Финансовый директор , ноябрь 2017 г.

² Дэвид Макканн, «Почему вы должны убрать букву« F »из FP&A», CFO.com , 28 сентября 2017 г. http://ww2.cfo.com/business-planning/2017/09/take -f-fpa /

³ Гэри Саймон, Нефинансовые данные — изменение прогнозов , FSN Publishing, 2016, https: // www.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=ASL12417GBEN&

⁴ Нилли Эссайдес, Шерри Ляо, Жиль Бонелли, «Преобразование управления производительностью предприятия в цифровую эпоху», Hackett Group, 1 сентября 2017 г.

Что такое аналитическая база данных? Определение и часто задаваемые вопросы

Аналитическая база данных Определение

Аналитическая база данных хранит и управляет большими данными, включая данные о бизнесе, рынке и клиентах для анализа бизнес-аналитики (BI).Аналитические базы данных специально оптимизированы для более быстрых запросов и масштабируемости.

Часто задаваемые вопросы

Что такое аналитическая база данных?

Программное обеспечение для аналитических баз данных специализируется на управлении большими данными для бизнес-приложений и услуг. Аналитические базы данных оптимизированы для обеспечения быстрого ответа на запросы и расширенной аналитики. Они также более масштабируемы, чем традиционные базы данных, и часто представляют собой столбчатые базы данных, которые могут эффективно записывать и считывать данные на жестком диске и с него, чтобы сократить время, необходимое для возврата запроса.Функции аналитической базы данных включают хранение на основе столбцов, загрузку сжатых данных в память и возможность поиска данных по нескольким атрибутам.

Как используются аналитические базы данных?

Программное обеспечение аналитической базы данных предназначено для быстрого анализа огромных объемов данных, выполняя до 1000 раз быстрее, чем операционная база данных для требовательных аналитических рабочих нагрузок. Бизнес-аналитики, исследователи, аналитики финансовых рынков, аналитики больших данных, геопространственные аналитики и специалисты по данным полагаются на высокую доступность аналитических баз данных, которые могут обрабатывать большие объемы данных.

Исторические данные в аналитической базе данных сравниваются с оперативными данными. Исторические данные относятся к данным, которые не отображаются в реальном времени, а могут быть старше нескольких часов. Сопоставление аналитических и операционных данных помогает определить оптимальные процессы для транзакций и других деловых или исследовательских решений.

Примеры аналитических баз данных

• Рыночные данные — Исторические данные о ценах и объемах финансовых рынков для тестирования торговых стратегий.
• Транзакционные данные — Исторические транзакции, которые могут включать модели покупок для улучшения маркетинга.
• Данные датчика — Исторические данные от датчиков, которые отслеживают такие ситуации, как погода.
• Данные на естественном языке — Изучение сообщений в социальных сетях в исследовательских целях.
• Данные процесса — Изучение процессов для лучшего понимания логистики и поиска узких мест.
• Машинные данные — Программные и аппаратные данные о продуктах для повышения эффективности.

Разница между аналитической базой данных и оперативной базой данных

Аналитическая база данных также известна как OLAP (оперативная аналитическая обработка). Он используется для быстрой обработки больших объемов данных с небольшим количеством фильтров или без них.

Оперативная база данных также известна как OLTP (обработка транзакций в сети). Он используется для поиска отдельных строк информации для быстрого обновления ежедневных операций группы.

Операционные данные фиксируют деловые события.Но сложность аналитических данных помогает определять бизнес-стратегию и решения.

Операционные базы данных содержат транзакционные данные, в то время как аналитические базы данных предназначены для эффективного анализа.

Преимущества аналитических баз данных

Интерес к аналитическим базам данных возрос за последние 15 лет в связи с повышенным спросом на инструменты, которые позволяют обрабатывать данные в реальном времени из таких источников, как: устройства, подключенные к Интернету вещей, мобильные устройства, удаленные датчики, биометрические устройства и т. Д. потоковое видео и мультимедийное программное обеспечение.Вот некоторые преимущества высокого уровня от использования аналитической базы данных:

• Столбцовое хранилище данных — Конструкция на основе столбцов и строк, которая позволяет очень быстро анализировать большие наборы точек данных в столбце. Традиционные конструкции на основе строк не могут масштабироваться для больших объемов данных, как столбцы.

• Эффективное сжатие данных — Столбчатый дизайн аналитических баз данных позволяет использовать наиболее эффективную версию сжатия данных, что позволяет максимально увеличить пространство и скорость базы данных.

• Распределенные рабочие нагрузки — данные хранятся на кластере серверов, также называемом «узлами». Когда данные хранятся на множестве различных параллельных серверов, запросы могут обрабатываться повсеместно. Это позволяет очень эффективно обрабатывать большие объемы данных.

Другие преимущества аналитической базы данных:

• Горизонтальная масштабируемость
• Совместимость с SQL
• Расширенные математические и статистические функции

Предлагает ли OmniSci аналитическую базу данных?

Да.OmniSci предлагает аналитическую базу данных с открытым исходным кодом, использующую улучшенную скорость запросов и визуализации графических процессоров (GPU). OmniSciDB — это основа платформы OmniSci Accelerated Analytics. OmniSciDB основан на SQL, реляционный, столбчатый и специально разработан для использования параллельной вычислительной мощности графических процессоров. OmniSciDB может запрашивать до миллиардов строк за миллисекунды и обеспечивает беспрецедентную скорость приема, что делает его идеальным механизмом SQL для эпохи больших и высокоскоростных данных.

‍

Операционные данные против данных поддержки принятия решений

Операционные данные против данных поддержки принятия решений

Операционные данные и данные поддержки принятия решений служат для разных целей. Большинство операционных данных хранятся в реляционной базе данных, в которой структуры (таблицы) имеют тенденцию быть сильно нормализованными.

Оперативное хранилище данных оптимизировано для поддержки транзакций, представляющих повседневные операции. Например, каждый раз, когда товар продается, его необходимо учитывать.

Данные клиентов, данные инвентаризации и т. Д. Находятся в режиме частого обновления. Чтобы обеспечить эффективную производительность обновления, операционные системы хранят данные во многих таблицах, каждая из которых имеет минимальное количество полей.

С точки зрения аналитика данных, данные поддержки принятия решений отличаются от операционных данных по трем основным направлениям: временной интервал, степень детализации и размерность.

Операционные данные и данные поддержки принятия решений

Вам также могут понравиться:

Business Intelligence и его архитектура
Хранилище данных и витрина данных
OLAP и его характеристики
Relational OLAP

• Время span

Операционные данные охватывают короткий период времени.Напротив, данные поддержки принятия решений, как правило, охватывают более длительный период времени. Менеджеров редко интересует конкретный счет-фактура продажи клиенту X; скорее, они, как правило, сосредотачиваются на продажах, полученных за последний месяц, последний год или последние пять лет.

• Детализация (уровень агрегации)

Данные поддержки принятия решений должны быть представлены на разных уровнях агрегации, от высоко обобщенных до почти атомарных.Например, если менеджеры должны анализировать продажи по регионам, они должны иметь доступ к данным, показывающим продажи по регионам, по городам в регионе, по магазинам в городе в пределах региона и т. Д. В этом случае требуются обобщенные данные для сравнения регионов, а также данные в структуре, которая позволяет менеджеру детализировать или разложить данные на более атомарные компоненты (то есть более мелкие данные на более низких уровнях агрегирования). . Напротив, когда вы собираете данные, вы агрегируете данные на более высоком уровне.

• Размерность:

Операционные данные сосредоточены на представлении отдельных транзакций, а не на влиянии транзакций с течением времени. Напротив, аналитики данных, как правило, включают множество измерений данных и интересуются тем, как данные соотносятся с этими измерениями. Например, аналитик может захотеть узнать, как обстоят дела у продукта X по сравнению с продуктом Z за последние шесть месяцев по регионам, штатам, городам, магазинам и покупателям.В этом случае и место, и время являются частью картины.

С точки зрения разработчика, различия между оперативными данными и данными поддержки принятия решений заключаются в следующем:

• Операционные данные представляют транзакции в том виде, в каком они происходят в реальном времени. Данные для поддержки принятия решений — это моментальный снимок операционных данных в определенный момент времени. Следовательно, данные поддержки принятия решений являются историческими и представляют собой временной отрезок рабочих данных.

• Операционные данные и данные поддержки принятия решений различаются по типу и объему транзакции.В то время как оперативные данные характеризуются транзакциями обновления, данные поддержки принятия решений в основном характеризуются транзакциями запросов (только для чтения). Данные поддержки принятия решений также требуют периодических обновлений для загрузки новых данных, которые резюмируются из рабочих данных. Наконец, объем одновременных транзакций в операционных данных имеет тенденцию быть очень большим по сравнению с низким и средним уровнями в данных поддержки принятия решений.

• Рабочие данные обычно хранятся во многих таблицах, и хранимые данные представляют информацию только о данной транзакции.Данные поддержки принятия решений обычно хранятся в нескольких таблицах, в которых хранятся данные, полученные из рабочих данных. Данные поддержки принятия решений не включают подробности каждой операционной транзакции. Вместо этого данные поддержки принятия решений представляют собой сводные данные о транзакциях; поэтому в базе данных поддержки принятия решений хранятся данные, которые интегрированы, агрегированы и резюмированы для целей поддержки принятия решений.

• Степень обобщения данных поддержки принятия решений очень высока по сравнению с оперативными данными.Следовательно, вы увидите много производных данных в базах данных поддержки принятия решений. Например, вместо того, чтобы хранить все 10 000 транзакций продаж для данного магазина в данный день, база данных поддержки принятия решений может просто хранить общее количество проданных единиц и общие суммы продаж, произведенные за этот день. Данные поддержки принятия решений могут быть собраны для отслеживания таких агрегированных показателей, как общий объем продаж для каждого магазина или для каждого продукта. Цель сводок проста: они должны использоваться для установления и оценки тенденций продаж, сравнения продаж продуктов и т. Д., Которые служат потребностям принятия решений.

• Модели данных, которые управляют оперативными данными и данными поддержки принятия решений, различны. Частые и быстрые обновления данных оперативной базы данных делают аномалии данных потенциально разрушительной проблемой. Следовательно, требования к данным в типичной системе реляционных транзакций (операционной) обычно требуют нормализованных структур, которые дают множество таблиц, каждая из которых содержит минимальное количество атрибутов. Напротив, база данных поддержки принятия решений не подлежит таким обновлениям транзакций, и основное внимание уделяется возможности запросов.Таким образом, базы данных поддержки принятия решений обычно не нормализованы и включают несколько таблиц, каждая из которых содержит большое количество атрибутов.

• Активность запросов (частота и сложность) в оперативной базе данных, как правило, невысока, чтобы обеспечить дополнительные циклы обработки для более важных транзакций обновления. Следовательно, запросы к рабочим данным обычно имеют узкий объем, низкую сложность и критичную скорость. Напротив, данные поддержки принятия решений существуют с единственной целью — обслуживать требования запросов.Запросы к данным поддержки принятия решений обычно имеют широкий объем, высокую сложность и менее критичны к скорости.

• Наконец, данные поддержки принятия решений характеризуются очень большими объемами данных. Большой объем данных является результатом двух факторов. Во-первых, данные хранятся в ненормализованных структурах, которые могут отображать множество избыточных и дублированных данных. Во-вторых, одни и те же данные можно классифицировать разными способами для представления разных снимков.Например, данные о продажах могут храниться в отношении продукта, магазина, покупателя, региона и менеджера.

Вам также может понравиться:

Схема звезды и ее компоненты
Проблемы с реализацией хранилища данных
Интеллектуальный анализ данных
Назад к вопросам СУБД

Подготовьте операционные данные для данных и — совместного отраслевого проекта

Задача

Применение машинного обучения (ML) к операционным данным, хранящимся в архиваторах процессов (например,г. OSISoft PI system) обладает значительным потенциалом для раскрытия важной информации, которая поддерживает принятие решений на разных уровнях организации. В частности, ML может значительно снизить эксплуатационные расходы в нефтегазовой отрасли и в то же время повысить надежность и безопасность промышленных процессов.

Внедрение приложений на основе машинного обучения с использованием операционных данных по-прежнему является дорогостоящим и сложным из-за особого характера данных. Технические решения в конвейере данных могут повлиять на пригодность и качество операционных данных для машинного обучения.Это может включать недостаточную информацию о данных (метаданных) и активах, связанных с каждым потоком данных.

Решение

• Создание руководств и учебных материалов, чтобы сделать рабочие данные подходящими для цифровых сервисов на основе машинного обучения
• Внедрение цифровой услуги на основе онтологий, чтобы помочь специалистам по данным понять и подготовить операционные данные для цифровых сервисов на основе машинного обучения сервисы для облегчения использования операционных данных цифровыми сервисами на основе машинного обучения.

  No related posts.