Технология хранилищ данных.

Концепция информационных хранилищ (первоначально они так и назывались – InformationWarehouse) зародилась в 80-х гг. в недрах корпорации IBM, но все же «отцом» технологии считается Билл Инмон, технический директор компании Prism. В 1992 г. Б. Инмон подробно описал данную концепцию в своей монографии «Построение хранилищ данных».

В основе концепции ХД лежит идея разделения данных, используемых для оперативной обработки и для решения задач анализа. Такое разделение позволяет оптимизировать как структуры данных для оперативных задач (операции ввода, модификации, удаления, поиска), так и структуры данных, используемые для анализа (выполнение аналитических запросов).

Билл Инмон в своей монографии дал определение ХД, ставшее классическим.

Хранилище данных – это предметно-ориентированный, интегрированный, неизменный, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений.

Наглядным способом представления особенностей нового объекта является сравнение его характеристик с характеристиками уже известного понятия или объекта. Традиционно, когда говорят о корпоративных информационных системах (КИС), упоминают термин «оперативная база данных». Под оперативной базой данных (ОБД) понимают базу данных транзакционных или OLTP-систем. Сравнение характеристик оперативной базы данных и хранилища данных позволяет не только понять их особенности, но и убедиться в том, что наличие ХД необходимо, если речь идет о решении задач анализа, прогноза, стратегического планирования.

Сравнение характеристик ОБД и ХД

Концептуально модель хранилища данных можно представить в виде схемы. Данные из различных источников помещаются в ХД, а описания этих данных в репозиторий метаданных. Конечный пользователь, используя различные инструменты (средства визуализации, построения отчетов, статистической обработки и т.д.) и содержимое репозитория, анализирует данные в хранилище. Результатом его деятельности является информация в виде готовых отчетов, найденных скрытых закономерностей, каких-либо прогнозов. Так как средства работы конечного пользователя с хранилищем данных могут быть самыми разнообразными, то теоретически их выбор не должен влиять на его структуру и функции его поддержания в актуальном состоянии.

Концептуальная модель хранилища данных

Ортогональное планирование второго порядка (в планировании эксперимента).

Построение планов второго порядка – задача в математическом отношении значительно более сложная, чем в случае построения планов первого порядка. Модель второго порядка при m=3 имеет вид

.

Для вычисления коэффициентов модели второго порядка необходимо варьировать переменные не менее, чем на трех уровнях. Это вызывает необходимость постановки большого числа опытов. Полный факторный эксперимент содержит точек

m
композиц. план

Число точек плана равно величине .

Здесь n₁- число точек полного факторного эксперимента 2^mили дробной реплики 2^m-n; 2m- число парных точек, расположенных на осях координат; - число опытов в центре плана. Расположение точек в факторном пространстве для композиционного плана Бокса-Уилсона в случае двух и трех входов показано на рисунке.

Точки на осях координат называют звёздными точками. Их количество равно удвоенному числу факторов. Расстояние от центра плана до звёздной точки одинаково. Его обозначают буквой α и называют звёздным плечом.

Описанные выше композиционные планы являются центральными планами, ибо все точки плана симметрично расположены относительно центра.

Композиционные планы имеют следующие положительные свойства.

3. Они могут быть получены в результате достройки планов первого порядка, поэтому их иногда называют последовательными планами. Это свойство позволяет при получении неадекватной модели первого порядка перейти к построению модели второго порядка, добавив опыты только в звёздных точках и в центре плана.

4. Дополнительные точки на осях координат и в центре плана (таблица) не нарушают ортогональности для столбцов, соответствующих факторам и эффектам взаимодействия . Этот факт открывает возможность независимого получения соответствующих коэффициентов модели.

n	x0	x1	x2	x1x2
	+	+	+	+	+	+
	+	-	+	-	+	+
	+	+	-	-	+	+
	+	-	-	+	+	+
	+
	+	-
	+
	+		-
	+

Ортогональность плана нарушается для столбцов и , ибо

Элементы вышеуказанных столбцов положительны. Чтобы получить полностью ортогональный план, необходимо произвести некоторое преобразование квадратичных переменных и специально выбрать величину α звёздного плеча.

Все элементы каждого столбца изменим на постоянную величину (среднее арифметическое):

Тогда новые столбцы ортогональны к :

Для выполнения условий ортогональности столбцов и

выберем соответствующую величину звёздного плеча α. Эта задача разрешима. В таблице приведены значения α, вычисленные для различного числа независимых переменных

m
Ядро планирования	22	23	24	25-1
Величина	1,000	1,215	1,414	1,547

С учётом новых переменных получаем следующее уравнение модели (для случая m=2):

Параметры в силу ортогональности плана вычисляются независимо, так же как и при использовании ортогонального плана первого порядка. Пересчитаем коэффициент

который оценивает сигнальную часть выхода объекта в центре плана.