Введение
Основные сведения об OLAP
Компоненты OLAP–систем
Классификация продуктов OLAP
Заключение
Список использованной литературы

На сегодняшний день системы управления базами данных становятся обязательным элементом информационных систем крупных предприятий, особенно у тех, которые ориентированы на коммуникации с клиентами. Разнообразные страховые компании, банки, транспортные компании, телекоммуникационные фирмы, сети супермаркетов, организации в сфере услуг — все собирают и хранят гигантское количество информации в своих базах данных. И эта информация чрезвычайна важна для них. Такой тип баз данных называют транзакционных, поскольку их характеризуют множественные транзакции — операции чтения/записи. Информационные системы, которые осуществляют учёт операций и предоставляют доступ к базе транзакций, называют системами оперативной обработки транзакций (OLTP — On–Line Transactional Processing).
Эти системы настраиваются на выполнение максимального количества транзакций за минимальное время. В большинстве своём транзакции мыла и абсолютно друг с другом не связаны. Но при этом каждую транзакцию по отдельности можно использовать для вычленения качественно новой информации и составления отчётов или проведения аналитики.
Набор аналитических функций в OLTP–системах обычно ограничен. Используемые схемы достаточно осложняют даже самые простые отчёты своим распределением по множеству таблиц. Для их обработки требуется выполнять относительно сложные операции. Создание же больших комплексных отчётов требуют от системы больших вычислительных мощностей и приводят в конечном счёте к общей потере производительности.
Некоторые необходимые виды анализа могут потребовать изменений, которые в данной среде в принципе недопустимы. Например, необходимо узнать, что произойдет, если у фирмы появятся новые продукты. На живой базе такое исследование провести нельзя. То есть, эффективный анализ редко удаётся выполнить непосредственно в системе учёта.
Системы поддержки принятия решений могут обладать инструментами, предоставляющими пользователю удобный формат работы с данными из различных выборок. Обычно такие данные образуют многомерный, а соответственно, нереляционный набор данных, который называют гиперкубом, оси которого содержат параметры, а ячейки — зависящие агрегатные данные. По одной оси данные могут располагаться в виде иерархии. Используя такую модель, конечный пользователь может формировать сложные запросы и получать многомерные подмножества данных.
Такая ситуация породила интерес к системам поддержки принятия решений, которые стали основной сферой применения оперативного анализа данных (OLAP — On–Line Analytical Processing), которые трансформируют «сырые» данные OLTP–систем в готовую для обработки и анализа информацию. Такой метод позволяет руководящему звену компании и аналитикам быстро понять суть предоставленных цифр за счёт глубокого погружения и широкому спекту предоставляемой информации.
Целью контрольной работы является рассмотрение технологии OLAP.
Для достижения этой цели поставлены следующие задачи:
1. Изучить основные идеи и концепции OLAP.
2. Рассмотреть компоненты систем.
3. Разобраться в классификации OLAP–решений.

1. Голицина О.Л., Максимов Н.В., Попов И.И. Базы данных: Учебное пособие. — М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2003. — 352 с.
2. Дейт К. Введение в системы баз данных. — М.: Hаука, 2005 г. — 246 с.
3. Елманова Н.В., Федоров А.А. Введение в OLAP–технологии Microsoft. — М.: Диалог-МИФИ, 2004. — 312 с.
4. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. — СПб.: Питер, 2006. — 304 с.
5. Коровкин С.Д., Левенец И.А., Ратманова И.Д., Старых В.А., Щавелёв Л.В. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных // СУБД. — 2005. — № 5–6. — 47–51 с.
6. Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных ComputerWeek–Москва. — 2003. — № 14–15. — 32–39 с.
7. Пржиялковский В. В. Сложный анализ данных большого объёма: новые перспективы компьютеризации // СУБД. — 2006. — № 4. — 71–83 с.
8. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД. — 2004. — № 4. — 55–70 с.
9. Ульман Дж. Основы систем баз данных. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 312 c.
10. Хаббард Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. — М.: Мир, 2007. — 294 с.