1. Создание хранилищ данных большой емкости (Data WareHouse – DW) путем интеграции разнородных источников, находящихся в OLTP-системах;

2. Использование методов и средств аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing – olap-технологий);

3. Интеллектуальный анализ данных, обеспечивающий формирование новых знаний (Data Mining – DM технологий).

Б. Инмон дает следующее определение: «Хранилище данных – это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управленческих решений». На основе хранилищ данных создаются подмножества данных – OLAP-кубы, многомерные иерархические структуры данных, содержащие следующие признаки:

1. Дата/время (период времени, к которому относятся данные);

2. Уровень управления (структурное подразделение), которому соответствуют данные;

3. Сфера деятельности (бизнес-сфера, результат), к которой относятся данные;

4. Субъект управления (лицо, принимающее решение);

5. Вид ресурса и др.

Эти признаки позволяют агрегировать данные путем произвольного сочетания признаков и вычисления статистических оценок. В результате анализа информации создается новое знание, полезное для целей управления. Содержательный анализ данных основан на применении инструментальных средств OLAP-технологий.

16) Сравнить понятия «база данных» и «набор данных»?

База Данных (БД) — структурированный организованный набор данных, описывающих характеристики какой-либо физической или виртуальной системы.

«Базой данных» часто упрощённо или ошибочно называют Системы Управления Базами Данных (СУБД). Нужно различать набор данных (собственно БД) и программное обеспечение, предназначенное для организации и ведения баз данных (СУБД).

Набор данных - это коллекция записей из одной или нескольких таблиц базы данных. Наборы данных можно получить с помощью компонент TADOTable, TADOQuery или TADOStoredProc, который необходим для архитектуры клиент-сервер.

17) Сравнить иерархические субд и субд xml?

XML-базы схожи с иерархическими базами данных в том плане, что они имеют большую производительность, чем реляционные базы при доступе и извлечении данных в соответствии с некоторой заранее иерархией. Также как и иерархические БД, текстовые истинные XML-базы будут иметь проблемы с производительностью при извлечении данных в любом другом формате, например, с перевернутой иерархией или только при запросе ее части. Хотя не известно строгого доказательства, доминирование реляционных БД, чьи логические указатели позволяют всем запросам одинаковой сложности выполняться с одинаковой скоростью, говорит о том, что это действительно так. Иерархические базы данных могут быть представлены как дерево, состоящее из объектов различных уровней. Верхний уровень занимает один объект, второй — объекты второго уровня и т. д. Между объектами существуют связи, каждый объект может включать в себя несколько объектов более низкого уровня. Такие объекты находятся в отношении предка (объект более близкий к корню) к потомку (объект более низкого уровня), при этом возможна ситуация, когда объект-предок не имеет потомков или имеет их несколько, тогда как у объекта-потомка обязательно только один предок. Объекты, имеющие общего предка, называются близнецами.

XML-базы данных. Сильные стороны: Позволяют легко хранить документы с большим числом разнообразных форматов; В точности воссоздают исходный XML-документ; Обеспечивают высокую производительность при запросах, если их результаты согласуются с иерархической структурой хранимых XML-данных; Поддерживают языки запросов, учитывающие XML-стили.

Слабые стороны; Незрелость, отсутствие многих функций управления и администрирования, стандартных для реляционных СУБД; Трудность интеграции с отличными от XML типами данных; Низкая производительность для запросов, требующих суммирования данных или связанных с данными, которые выходят за рамки XML-иерархии; Частные фирменные API для формирования запросов и программирования.

Разница в способе хранения иерархических структур.