Лабораторна робота №6 Створення сховища даних на основі реляційної бд за заповнення його даними

Мета роботи: закріпити знання з створення структури сховища даних, використовуючи реляційну БД у якості джерела даних.

Теоретичні основи

Багато питань, пов'язаних із ХД, у першу чергу стосуються завдань одержання й підготовки даних. Ці дані треба витягти з різних джерел, очистити, перетворити й консолідувати, після чого завантажити в базу даних підтримки прийняття рішень (ППР). Згодом завантажені дані повинні періодично обновлятися.

1) Витяг даних - це процес вибірки даних з оперативних баз даних й інших джерел. Для витягу даних існує множина інструментів, включаючи утиліти, надавані системою, користувальницькі програми витягу й комерційні продукти витягу даних (загального призначення). У процесі витягу звичайно інтенсивно використовуються операції вводу-виводу, що може послужити перешкодою для виконання інших операцій, важливих з погляду діяльності підприємства. Тому витяг даних часто здійснюється в паралельному режимі (тобто як множина паралельно виконуваних підпроцесів) і на фізичному рівні.

Але такі "фізичні операції витягу" можуть викликати проблеми при наступній обробці, оскільки вони можуть супроводжуватися втратою інформації (особливо даних про зв'язки), що представляється яким-небудь фізичним способом, наприклад, за допомогою покажчиків або фізично суміжного розміщення. Із цієї причини програми витягу іноді надають засоби захисту такої інформації за допомогою полів послідовних номерів записів і заміни покажчиків значеннями зовнішнього ключа.

2) Очищення даних

Не всі джерела даних забезпечують задовільний контроль інформації. Тому перш ніж дані будуть уведені в БД ППР, звичайно потрібно виконати їхнє очищення. Звичайно очищення передбачає заповнення відсутніх значень, коректування помилок й інших помилок, допущених при уведенні даних, визначення стандартних скорочень і форматів, заміну синонімів стандартними ідентифікаторами й т.д. Дані, які визначаються як помилкові й не можуть бути виправлені, відкидаються.

Інформація, отримана при виконанні очищення даних, іноді використається для виявлення причин помилок у джерелах даних і тому підвищує якість інформації, що міститься в них.

3) Перетворення й консолідація даних

Після очищення даних отримана інформація, швидше за все, ще не буде відповідати вимогам системи ППР й, отже, буде мати потребу у відповідному перетворенні.

Помилки, які не були виправлені під час очищення, іноді проявляються в процесі перетворення даних. Як і при очищенні, будь-які неправильні дані в загальному випадку відкидаються. Аналогічним образом, інформація про помилки, отримана в ході перетворення даних, може використатися для підвищення якості джерел даних.

Процедура перетворення особливо важлива, коли необхідно виконати злиття даних, що надійшли з декількох різних джерел. Цей процес називається консолідацією. У такому випадку будь-який неявний зв'язок між даними з окремих джерел повинна бути перетворена в явний шляхом введення явних значень даних. Крім того, якщо окремі значення дати й часу зв'язані й мають певний діловий зміст, вони повинні бути проконтрольовані й наведені у відповідність між окремими джерелами. Цей процес називається синхронізацією часу.