Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Разработка системы автоматизированного мониторинга на основе технологии OLAP

Диссертация: Разработка системы автоматизированного мониторинга на основе технологии OLAP
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Помимо использования основанного на технологии OLAP программного обеспечения для мониторинга системы образования, можно выделить следующие перспективные области его применения: системы автоматизированного проектирования, корпоративное управление и планирование, социально-экономические и политические исследования, медицина и здравоохранение, охрана окружающей среды, управление использованием… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Информационный мониторинг и технология оперативного анализа данных
    • 1. 1. Основные методы мониторинга
    • 1. 2. Технология OLAP и системы поддержки принятия решений
    • 1. 3. Организация процесса мониторинга на примере системы образования
  • Выводы
  • 2. Организация данных в задачах мониторинга и управления
    • 2. 1. Особенности применения стандартных БД
    • 2. 2. OLAP-системы
    • 2. 3. Выбор подхода к организации многомерных данных
  • Выводы
  • 3. Разработка специального информационного и программного обеспечения системы мониторинга
    • 3. 1. Этапы разработки автоматизированной системы мониторинга
    • 3. 2. Особенности использования компонента Analysis Services
    • 3. 3. Разработка ПО системы автоматизированного мониторинга
  • Выводы
  • 4. Методические и практические аспекты применения разработанной системы
    • 4. 1. Этапы проведения анализа информации
    • 4. 2. Выборка информации из многомерных баз данных
    • 4. 3. Организация взаимодействия с пользователем
    • 4. 4. Технология работы с OLAP-компонентом
  • Выводы

Разработка системы автоматизированного мониторинга на основе технологии OLAP (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В настоящее время во многих сферах человеческой деятельности остро стоят вопросы информационного наблюдения, оценивания, контроля и управления — или, иными словами, информационного мониторинга. Для существующих методов мониторинга характерны недостаточные оперативность и степень учета окружающих факторов (невозможность совместного анализа больших групп параметров в их системном единстве), а также высокая трудоемкость. Особую актуальность проблема мониторинга приобретает тогда, когда информация об исследуемой предметной области сложно структурирована и отражает различные стороны функционирования каких-либо объектов.

Данная работа направлена на разработку технологий мониторинга социально-экономических систем с использованием многомерных баз данных (МВД) и технологии OLAP (Online Analytical Processing) на примере региональной системы образования. Технология OLAP позволяет усовершенствовать методы мониторинга, в частности, перевести их на качественно более высокий уровень. При этом практическую значимость и актуальность приобретают автоматизированное проектирование структуры МВД, организация процесса автоматизированного занесения информации в базу данных (БД) для её последующего анализа, отображение МВД в реляционную БД, автоматическое отображение информации на географических картах и т. д. Необходимо также предусмотреть возможность проведения анализа информации пользователями, не имеющими специальной квалификации.

При использовании технологии OLAP информация, как правило, агрегируется и представляется в виде многомерного куба, стороны которого соответствуют различным аналитическим разрезам (аспектам, по которым проводится анализ массива данных). При этом существенно повышается скорость ответа на пользовательские запросы.

Система, основанная на технологии OLAP, будет особенно полезна при работе с большими объёмами данных. В частности, её можно использовать региональным образовательным учреждениям, которым ежегодно требуется проводить обработку множества отчетных данных.

Согласно приказу № 1711 от 24.06.1998 Министерства общего и профессионального образования РФ, Министерство образования России наметило и уже реализовало ряд мер в системе статистического наблюдения, выдвигаемых очередным этапом реформирования российского образования, а именно, разработку проблемы мониторинга образования, создания системы показателей и индикаторов, интегрированных в международное образовательное пространство.

Помимо использования основанного на технологии OLAP программного обеспечения для мониторинга системы образования, можно выделить следующие перспективные области его применения: системы автоматизированного проектирования, корпоративное управление и планирование, социально-экономические и политические исследования, медицина и здравоохранение, охрана окружающей среды, управление использованием природных ресурсов, рекламная и консалтинговая деятельность и др.

Цель и задачи исследования

.

Целью диссертационной работы является исследование проблемы мониторинга и анализа информации с использованием технологии OLAP, а также разработка системы автоматизированного мониторинга на основе данной технологии и методики ее применения на примере данных образовательной статистики. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: 1. Анализ существующих методов мониторинга и поиск путей повышения качества мониторинга.

2. Разработка модели представления данных в МБД и эффективных методов подготовки данных для анализа.

3. Разработка автоматизированной системы мониторинга. Определение её структуры и функций входящих в неё модулей. Данная система должна состоять из серверной части для создания и ведения МБД, а также OLAP-клиента, предоставляющего пользователям, не имеющим специальных знаний, возможность проведения анализа информации.

4. Экспериментальные исследования различных этапов анализа информации на основе МБД и технологии OLAP, включая и те, которые касаются предварительной подготовки данных.

5. Апробация разработанной системы в конкретной предметной области. Создание и заполнение МБД информацией по образовательным учреждениям Пензенской области с последующим ее анализом.

6. Разработка рекомендаций для автоматизированного проектирования структуры МБД на основе визуального конструктора — мастера создания МБД, ввода исходных данных и проведения анализа информации.

Основные методы исследования.

При решении поставленных задач использовались методы структурного и системного программирования, автоматизированного проектирования, принципы модульного и объектно-ориентированного проектирования, принципы и методы построения трансляторов, теории баз данных, методы математической статистики.

Научная новизна исследования. Разработана технология проведения мониторинга, позволяющая повысить его эффективность, осуществить анализ больших групп параметров в их системном единстве.

Предложена архитектура универсальной системы автоматизированного мониторинга, которая позволяет организовать данные для их анализа на основе технологии OLAP и провести собственно анализ этих данных. Отличительной особенностью данной системы является то, что пользователь может работать с ней, не имея специальных знаний.

Разработана методика автоматизированной подготовки и анализа данных. Отличительной особенностью предлагаемого подхода является наличие автоматизированных этапов очистки информации и поиска закономерностей.

Предложены алгоритмы, позволяющие в реальном времени редактировать многомерный куб. Они отличаются от аналогов отсутствием жесткой привязки к структуре МБД.

Разработана методика визуального проектирования структуры МБД, что позволяет автоматизировать процесс создания необходимой структуры в соответствии с требованиями, предъявляемыми к БД в конкретной предметной области.

Предложены методы интеграции технологий OLAP и ГИС (геоинформационные системы) с целью отображения необходимой информации на электронных географических картах.

Практическая значимость. Предложенная технология мониторинга социально-экономических систем с использованием технологии OLAP позволяет устранить недостаточную оперативность анализа данных существующих методов мониторинга, их высокую трудоемкость и недостаточную степень учета окружающих факторов.

Разработанные алгоритмы формирования МБД существенно сокращают сроки подготовки данных для их последующего анализа с использованием технологии OLAP.

Разработана программная реализация системы автоматизированного мониторинга на основе технологии OLAP, имеющая в своем составе подсистемы формирования структуры МБД, ввода и редактирования данных, просмотра и анализа информации (клиентская часть) и др. Разработанное программное обеспечение (ПО) функционирует на платформе Win32 (Windows 95/98/Me/NT/2000/XP/2003).

Даны практические рекомендации по использованию разработанной системы, предложена последовательность и описано содержание этапов подготовки и анализа информации.

На основании теоретических и экспериментальных исследований доказана эффективность применения технологии OLAP для мониторинга и анализа состояния системы образования.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: VI международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 2002 г.), V Всероссийская научно-техническая конференция «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2002 г.), IV международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе» (Пенза, 2002 г.), VII международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 2003 г.), I научно-методическая конференция «Инновации в образовании» (Пенза, 2003 г.), XXX юбилейная международная конференция и I международная конференция молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации, бизнесе» (Ялта-Гурзуф, 2003 г.), международный юбилейный симпозиум «Актуальные проблемы науки и образования (АПНО-2003)» (Пенза, 2003 г.), VIII международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 2004 г.), XXXI международная конференция «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Ялта-Гурзуф, 2004 г.), международная конференция «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004 г.), межрегиональная научно-практическая конференция «Проблемы качества повышения квалификации работников образования» (Воронеж, 2004 г.), IX международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 2005 г.), научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава.

Пензенского государственного университета (2000;2005 гг.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 143 наименования, приложения, содержащего акты внедрения. Основная часть работы изложена на 163 машинописных страницах, содержит 39 рисунков и 6 таблиц.

Основные результаты теоретических и экспериментальных исследований, приведенных в диссертационной работе в соответствии с поставленной целью, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Проведенный анализ существующих методов мониторинга показал их недостаточную оперативность, высокую трудоемкость, недостаточную степень учета окружающих факторов (невозможность совместного анализа больших групп параметров в их системном единстве).

2. В целях устранения выявленных недостатков предложено использовать технологию OLAP. Сформулированы задачи, требующие своего решения в рамках данной работы (разработка моделей данных, эффективных методов сбора первичных данных, приложений по осуществлению многомерного анализа), которые обуславливают ее актуальность и практическую значимость.

3. Проведено сравнение основных подходов к реализации концепции OLAP с использованием метода непосредственной оценки и метода парных сравнений. Были учтены такие показатели, как модель представления многомерного пространства, поддержка уровней иерархий, языков запросов, аспекты физического представления данных в БД и др. Сделан вывод о целесообразности использования стандарта OLE DB для OLAP, разработанного Microsoft.

4. Сформулированы и решены следующие задачи, возникающие при создании систем автоматизированного мониторинга на основе технологии OLAP:

— Автоматизированное формирование структуры МБД с помощью разработанного компонента визуального проектирования.

— Организация процесса автоматизированного занесения информации в БД для ее последующего анализа.

— Отображение МБД в реляционную БД с возможностью занесения и редактирования данных и метаданных в реальном времени. — Автоматическое отображение информации на географических картах, не требующее от пользователя проведения сложных операций по обеспечению соответствия названий географических данных с данными многомерного куба.

5. Разработана система, позволяющая создавать и вести МБД. Многомерность реализована на концептуальном уровне, для хранения информации используются реляционные БД. Реализован автоматизированный прием данных из стандартных форм статистической отчетности. Описана архитектура системы и детализированные схемы ее основных компонентов.

6. Разработан OLAP-клиент, позволяющий пользователям, не имеющим специальных знаний, проводить анализ информации. Данный продукт отличается от существующих аналогов наличием мастера запросов, который позволяет визуально выбирать необходимую информацию из МБД, и возможностью отображения результатов на географической карте. Кроме того, реализованы различные методы прогнозирования информации.

7. Разработан сервер OLAP, обеспечивающий выполнение всех основных видов запросов. Данный сервер удовлетворяет концепции ROLAP и характеризуется наличием следующих дополнительных свойств: высокая производительность, мобильность, простота установки и использования.

8. Предложен и реализован более эффективный подход к созданию и заполнению МБД по сравнению с методом, использующимся в традиционных системах OLAP. Данный подход основан на принципе изначального создания необходимой структуры в реляционной БД для моделирования многомерных кубов данных, вместо преобразования уже существующих схем.

9. Рассмотрена последовательность и описано содержание этапов проведения анализа информации с помощью разработанной системы мониторинга. Данные этапы включают извлечение информации, ее очистку, преобразование, объединение данных из различных источников и занесение их в МБД.

10. Разработано несколько проектов с помощью созданной системы мониторинга информации, в том числе создана БД по образовательным учреждениям Пензенской области. На примере создания запросов к этой БД показаны возможности применения разработанной системы.

11. Исследования работы с системой мониторинга информации показали, что применение разработанной системы, а также визуального конструктора структуры МБД, даёт возможность провести более глубокий анализ информации, на порядок сократить сроки анализа и снизить трудоёмкость процесса.

Заключение

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированная система государственной статистики. / Под ред. Волкова С. И., Романова А. Н. М.: Статистика, 1979 г., 307 с.
  2. С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. -М.: ЮНИТИ, 1998 г.
  3. Р. Семь этапов оптимизации производительности хранилища данных // Открытые системы, № 1, 2002 г.
  4. В. Что такое Business Intelligence? // Открытые системы, № 4, 2003 г.
  5. С. И. Лекции по научной организации учебного процесса в высшей школе. -М.: «Высшая школа», 1976 г., 200 с.
  6. АСГС. Теория и практика. / Под ред. Эйдельмана М. Р., Рахманова М. К. -М.: Финансы и статистика, 1983 г., 170 с.
  7. Д. И. Методы оптимального проектирования.: Учеб. пособие для вузов. -М.: Радио и связь, 1984 г.
  8. В. К., Сандлер Е. А. Обработка экспериментальных данных: Учеб. пособие // Моск. институт радиотехники, электр. и авт. М.: МИРЭА, 1992 г.
  9. Г. С. Обоснование научного подхода в прикладной социологии. М., Мысль, 1986 г., 211 с.
  10. . Н. Образование прорыв в XXI век. — М., сб. «Синергетика и образование», изд-во «Гнозис», 1997 г., стр. 4−13.
  11. А. С. Разработка системы мониторинга образования в регионе на основе геоинформационной технологии // Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, Пенза, 2000 г.
  12. В. П., Брага В. В., Бубнова Н. Г. и др. Информатика: данные, технология, маркетинг. // Под. ред. А. Н. Романова — М.: Финансы и статистика, 1991 г., 224 с.
  13. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений. Пер. с англ. -М.: Бином, 1998 г.
  14. В., Журко Д. «Тяжелая» информация «легкая» ГИС // ArcReview, № 4, 2003 г., стр. 21.
  15. В. Н., Сигалов А. В. Информационные технологии в учебном процессе СПбГИТМО // Материалы Международной конференции-выставки «Информационные технологии в непрерывном образовании» // Петрозаводск, 1995 г.
  16. М. Основные социологические понятия. // Избр. произв. М., 1990 г., стр. 601−628.
  17. А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2000 г.
  18. И., Галахов И. Архитектура современной информационно-аналитической системы, Директор ИС, № 3, 2002 г.
  19. . С. Философия образования для XXI века (в поисках практико-ориентированных образовательных концепций). М., «ИнтерДиалект+», 1997 г., 297 с.
  20. П. А. Автоматизированная система анализа статистической информации на основе многомерных баз данных. «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» — сборник материалов V Всероссийской научно-технической конференции.
  21. Нижний Новгород, 2002 г., стр. 7.
  22. П. А. Визуализация пространственных данных в системах анализа информации. «Инновации в образовании» материалы I научно-методической конференции. — Пенза, 2003 г., стр. 31−32.
  23. П. А. Применение OLAP-технологий в информационно-аналитических системах. «Университетское образование» сборник материалов VIII Международной научно-методической конференции. -Пенза, 2004 г., стр. 92−93.
  24. П. А. Система анализа состояния образовательных учреждений на основе технологии OLAP. «Вестник молодых ученых ПГПУ им. В.Г.Белинского» — сборник научных статей студентов и аспирантов университета. Пенза, 2002 г., стр. 60−62.
  25. П. А., Макурина Т. А. Использование многомерных баз данных для анализа состояния системы образования. «Университетское образование» сборник материалов VI Международной научно-методической конференции. — Пенза, 2002 г. стр. 106−108.
  26. А. И. Временные ряды в динамических базах данных. — М.: Радио и связь, 1989 г.
  27. К. Дж. Введение в системы баз данных, 7-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001 г.
  28. Джой Манди (под редакцией Ральфа Кимбалла) К вопросу об OLAP // Intelligent Enterprise, № 22 (87), 2003 г.
  29. С. Б. Доступ к базам данных и техника работы в сети. Практические приёмы современного программирования. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000 г.
  30. Г. Д. Управление процессом информатизации общего среднего образования в республике Беларусь // Информатика и образование, № 7, 2003 г.
  31. Г. Д., Ратобыльская Э. С. Моделирование процесса управления комплексной информатизацией системы образования района (города) // Информатика и образование, № 3, 2003 г.
  32. Ш. Р., Меркулов Е. Ю. Разработка методов оперативной обработки и анализа данных информационно-аналитической системы комитета по финансовому мониторингу Российской федерации //
  33. Информационный сайт поддержки разработчиков систем на основе Business Objects, http://www.businessobjects.com/
  34. Информационный сайт поддержки разработчиков систем на основе IBM DB2 Alphablox for Unix and Windows, http://www-306.ibm.com/software/data/db2/alphablox/
  35. Информационный сайт поддержки разработчиков систем на основе продукции фирмы Cognos, http://www.cognos.com/
  36. Информационный сайт поддержки разработчиков систем на основе продукции фирмы Microsoft, http://www.microsoft.com/
  37. Информационный сайт поддержки разработчиков систем на основе продукции фирмы MicroStrategy, http://www.microstrategy.com/
  38. Ким В. Три основных недостатка современных хранилищ данных // Открытые Системы, № 2, 2003 г.
  39. В. Г. Образование и цивилизация. М., «Проблемы информатизации высшей школы», № 2(6), 1996 г., стр. 7−14.
  40. В. Н. Информация как социальный и экономический ресурс. — М.: «Магистр», 1997 г., 340 с.
  41. А. И. Введение в социологию. М.: Новая школа, 1995 г., 144 с.
  42. С., Артемьев В. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (Data Warehouse) // http://www.olap.ru/.
  43. В. П. Геоинформационные технологии новый шаг на пути совершенствования системы управления образованием // IV Всероссийской конференции «Геоинформатика и образование» (Форум ГИС 2000). -М.: ГИС-Ассоциация, 2000 г., стр. 5−8.
  44. В. П., СимоновА. В. Итоги и перспективы МНТП «Геоинформационные системы». // Тезисы докладов конференции «Телематика'99», Санкт-Петербург, 1999 г., стр. 23−25.
  45. В. П., Цветков В. Я., Булгакова Т. В. Особенности использования технологий OLAP для задач образовательной статистики // Вопросы Интернет-образования, № 9, 2002 г.
  46. В. М., Нужнов Е. В. Возможности совершенствования образовательного процесса на основе информационных технологий // Труды Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы», Воронеж, 1999 г.
  47. Э. М., Фролов В. Н. Оптимизационная модель информационного обеспечения системы регионального управления. // Труды Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы», Воронеж, 1999 г., стр. 3.
  48. Майоров A. Data Mining на службе у таможни, Открытые системы, №Ю, 2002 г.
  49. Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. — М.: Мир, 1989 г.
  50. Методологические основы создания АСГС. / Под ред. Сиськова В. И. -М.: Статистика, 1977 г., 233 с.
  51. А., Тихомиров Ю. Visual С++ и MFC. Программирование для Windows NT и Windows 95: в трёх томах. СПб.: BHV — Санкт-Петербург, 1997 г.
  52. В. Мобильный OLAP // Открытые системы, № 5, 2003 г.
  53. О. JI. Новые информационные технологии в управлении качеством образовательного процесса в колледже // Информатика и образование, № 11, 2003 г.
  54. И. П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002 г.
  55. Основы социологии. Курс лекций. / Отв. редактор А. Г. Эфендиев. — М.: Об-во «Знание», 1993 г., 384 с.
  56. А. В., Кузовенкова Н. А., Шинкарук О. В. Автоматизированная система анализа финансово-экономических показателей деятельности предприятия // Радюелектрон. 1нформат. Укр, № 1, 2003 г., стр. 95−98.
  57. А. А., Радугин К. А. Социология: курс лекций. М.: Центр, 1997 г., 160 с.
  58. РыковА. С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999 г.
  59. А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server). СУБД, № 3, 1996 г.
  60. Г. Н., Сорокин А. А., Тельнов Ю. Ф. Проектирование экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2001 г.
  61. А. Особенности построения информационных хранилищ // Открытые системы, № 4, 2003 г.
  62. Сураджит Чаудхури, Умешвар Дайал, Венкатеш Ганти Технология баз данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы, № 1,2002 г.
  63. А. Н., Богатырь Б. Н. Моделирование и концептуальное проектирование процессов информатизации сферы образования. — М., «Проблемы информатизации высшей школы», № 1−2(7−8), 1997 г., стр. 9−12.
  64. Ю. Н., Макаров А. А Анализ данных на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова. 3-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2003 г.
  65. Д., Вилькен П. Введение в профессиональное программирование под Windows // Пер. с нем. М.: ЭКОМ., 1996 г.
  66. Д., Аншелес В., Мочалин В. Сбор и обработка информации для принятия управленческих решений // Открытые системы, № 4, 2001 г.
  67. В. В., Дайитбегов Д. М., Мизрохи С. В., Ясеновский С. В. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. -М.: Финансы и статистика, 1990 г., 165 с.
  68. В. А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. М.: «Высшая школа», 1987 г., 436 с.
  69. Todd Abel. Microsoft Office 2000: Create Dynamic Digital Dashboards Using Office, OLAP, and DHTML // MSDN Magazine, July, 2000.
  70. R. Agrawal, A. Gupta, S. Sarawagi. Modeling Multidimensional Databases. IBM Research Report, IBM Almaden Research Center, September 1995.
  71. AnkerstM., Berchtold S., KeimD. A. Similarity Clustering of Dimensions for an Enhanced Visualization of Multidimensional Data // University of Munich, AT&T Laboratories, Martin Luther University.
  72. Arbor Software Corporation. Arbor Essbase. http://www.arborsoft.com/ essbase. html, 1996.
  73. F. Baader, U. Sattler. Description Logics with Concrete Domains and Aggregation. Proc. Of the 13th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-98). 1998.
  74. E. Baralis, S. Paraboschi, E. Teniente. Materialized View Selection in a Multidimensional Database. In 23rd VLDB Conference, Athens, August 1997.
  75. Bob Beauchemin. Using OLE DB and ADO 2.5 to Represent Nonlinear, Nonrelational Types of Data // Microsoft Systems Journal, November, 1999.
  76. Andrew Brust. Write Useful and Complex Queries with MDX // Visual Basic Programmer’s Journal, July, 2000.
  77. L. Cabbibo, R. Torlone. A Logical Approach to Multidimensional Databases. In 6th EDBT, 1998.
  78. L. Cabbibo, R. Torlone. Querying Multidimensional Databases. 6th DBPL Workshop, 1997.
  79. L. Cabbibo, R. Torlone. From a Procedural to a Visual Query Language for OLAP. In 10th SSDBM Conference, Italy, July 1998.
  80. E. F., Codd S. В., Salley С. T. Providing OLAP (Online Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate, available from Arbor Software Corp.- 1993.
  81. George Colliat. OLAP, Relational, and Multidimensional Database Systems. SIGMOD Record, Vol. 25, No. 3, September 1996.
  82. Edmund X. Dejesus Dimensions of Data, Byte Archive, April 1995.
  83. Dino Esposito. With Further ADO: Coding Active Data Objects 2.0 with Visual Studio 6.0 // Microsoft Systems Journal, February, 1999.
  84. M. Gebhardt, М. Jarke, S. Jacobs. A Toolkit for Negotiation Support Interfaces to Multidimensional Data. In Proc. Of the 1997 ACM SIGMOD Conf., Arizona, USA, 1997.
  85. David Geer, Federated Approach Expands Database-Access Technology. IEEE Computer, May 2003.
  86. Mike Gilbert. Office 2000: A First Look // Microsoft Office and VBA Developer, August, 1998.
  87. F. Gingras, L. Lakshmanan. nD-SQL: A Multi-dimensional Language for Interoperability and OLAP. Proceedings of the 24th VLDB Conference, N. York, August 1998.
  88. J.Gray, A. Bosworth, A. Layman, H. Pirahesh. Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tabs, and Sub-Totals. Proceedings of ICDE '96, New Orleans, February 1996.
  89. M. Gyssens, L. V. S. Lakshmanan. A Foundation for Multi-Dimensional Databases. In 23rd VLDB Conference, Athens, August 1997.
  90. James P. Ignizio. Introduction to expert systems: the development and implementation of rule-based expert systems, McGraw-Hill, Inc., 1991.
  91. Informix, Inc.: The INFORMIX-MetaCube Product Suite. http://www.informix.com/informix/products/newplo/metabro/ metabro2. htm, 1997.
  92. KeimD. A., AnkerstM. Visual Data Mining and Exploration of Large Databases //Tutorial at PKDD'2001, Freiburg, Germany, 2001.
  93. Ralph Kimball. A Dimensional Modeling Manifesto // DBMS and Internet Systems, August 1997.
  94. Ralph Kimball. Data Warehouse Architect // DBMS and Internet Systems, August 1997.
  95. R. Kimball. The Data Warehouse Toolkit: Practical techniques for building dimensional data warehouses. John Wiley. 1996.
  96. Leslie Koorhan. Data Warehouses, OLAP, and You // Fox Talk, July, 2000.
  97. W. Lehner, J. Albrect, H. Wedekind. Normal Forms for Multidimensional Databases. In 10th SSDBM Conference, Italy, July 1998.
  98. W. Lehner. Modeling Large Scale OLAP Scenarios. In 6th EDBT, 1998.
  99. H. Lenz, A. Shoshani. Summarizability in OLAP and Statistical databases. In 9th SSDBM Conference, 1997.
  100. C.Li, X. Sean Wang. A Data Model for Supporting On-Line Analytical Processing. CIKM 1996.
  101. Metadata Coalition: Meta Data Interchange Specification, (MDIS Version 1.1), August 1997, available at http://www.he.net/~metadata/ standards/
  102. Microsoft Corp. OLEDB for OLAP February 1998. Available at http://www.microsoft.com/data/oledb/olap/
  103. Microsoft SQL Server 7.0 Resource Guide // Microsoft Corporation, 1999.
  104. MicroStrategy, Inc. MicroStrategy’s 4.0 Product Line. http://www.strategy.com/launch/40arcl .htm, 1997.
  105. MicroStrategy, Inc. Relational OLAP: An Enterprise-Wide Data Delivery Architecture. White Paper, http://www.strategy.com/wpail.htm, 1995.
  106. Multiple Hierarchies per Dimension // SQL Server Magazine, September, 1999.
  107. Carl Nolan. Manipulate and Query OLAP Data Using ADOMD and MDX, Part II: Writing the App // Microsoft Systems Journal, September, 1999.
  108. Carl Nolan. Manipulate and Query OLAP Data Using ADOMD and Multidimensional Expressions // Microsoft Systems Journal, August, 1999.
  109. OLAP Council. OLAP AND OLAP Server Definitions. 1997 Available at http://www.olapcouncil.org/research/glossaryly.htm
  110. OLAP Council. The APB-1 Benchmark. 1997. Available at http://www.olapcouncil.org/research/bmarkly.htm
  111. OLE DB Programmer’s Reference, Microsoft Corporation.
  112. G. Ozsoyoglu, M. Ozsoyoglu, F. Mata. A Language and a Physical Organization Technique for Summary Tables. In SIGMOD Conference, 1. Austin, Texas, May 1985.
  113. G. Ozsoyoglu, M. Ozsoyoglu, V. Matos. Extending Relational Algebra and Relational Calculus with Set-Valued Attributes and Aggregation Functions. ACM TODS 12(4), 1987.
  114. M. Rafanelli, F. L. Ricci. A functional model for macro-databases. SIGMOD Record, March 1991, 20(1).
  115. Red Brick Systems, Inc. Red Brick Warehouse 5.0. http://www.redbrick.com/rbs-g/html/whouse50.html, 1997.
  116. Sunita Sarawagi. Indexing OLAP Data. Data Engineering Bulletin 20(1): 36−43 (1997).
  117. Shoshani. OLAP and Statistical Databases: Similarities and Differences. Tutorials of PODS, 1997.
  118. Ken Spencer. SQL Server 7.0, Visual InterDev 6.0, and You //.Microsoft Interactive Developer, October, 1998.
  119. Ken Spencer. SQL Server 7: Is It for You? // Visual Basic Programmer’s Journal, May, 1998.
  120. Stanford Technology Group, Inc. Designing the Data Warehouse on Relational Databases, http://www.informix.com/informix/coфinfo/zines/ whitpprs/stg/metacube.htm, 1996.
  121. The Microsoft Data Warehousing Strategy, Microsoft Corporation, July 11, 1998.
  122. The Repository Renaissance // SQL Server Magazine, June, 1999.
  123. Tomsen M. Build Reliable and Scalable N-tier Applications that Run on Both Windows NT and Unix // Microsoft Systems Journal, December, 1998.
  124. TPC: TPC Benchmark D. Transcation Processing Council. February 1998. Available at http://www.tpc.org/dspec.html
  125. Using the Microsoft Repository // SQL Server Magazine, March, 2000.
  126. P. Vassiliadis. Modeling Multidimensional Databases, Cubes and Cube Operations. In 10th SSDBM Conference, Italy, July 1998.
  127. Panos Vassiliadis, Timos Sellis. A Survey on Logical Models for OLAP Databases, National Technical University of Athens, 1999.
  128. Karen Watterson. OLAP Clients for Microsoft OLAP Services // Microsoft SQL Server Professional, December, 1999.
  129. Mark van de Wiel. Gaining on Business Intelligence, Oracle Magazine, May -June 2003.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!