Другие направления

Построение многомерной отчетности

Многомерная оперативная аналитическая отчетность, или OLAP-отчетность, является, пожалуй, самым известным аналитическим приложением среди пользователей систем управления предприятием. Бесчисленные рекламные материалы, статьи, исследования наперебой говорят о чудесных свойствах OLAP-технологий, расписывают преимущества, получаемые предприятиями при внедрении средств многомерной аналитической отчетности.

Так в чем же состоит это современное технологическое решение? Несмотря на свое наименование, многомерная аналитическая отчетность призвана как раз существенно упростить работу конечного пользователя с данными. Таким образом, основная цель OLAP-отчетности — это предоставить возможность руководителю предприятия или его подразделения оперативно получать требуемую информацию в форме отчетов и диаграмм, не имея специальной подготовки в области программирования.

Основное преимущество OLAP-решений — это именно оперативность. Руководитель может получать требуемую информацию не путем выдачи заданий в нижестоящие отделы на одну или две недели вперед, а непосредственно со своего рабочего места. Например, запрос для торговой сети «Какой объем продаж составили молочные продукты в магазинах №№35 – 38, за 2005 – 2008 гг., с разбивкой по кварталам?» и есть пример типовой OLAP-отчетности.

Конечно, стоит заметить, что никакими сверхъестественными способностями, дающими новые данные, OLAP-технологии не обладают. Однако они позволяют во много раз (в десятки и сотни раз!) сократить время на получение тех сведений, для которых обычно требуется слишком много времени. Время построения OLAP-отчета обычно составляет несколько минут, время перестроения при выборке - несколько секунд, что, разумеется, несравнимо со временем, требующимся при передаче запроса в подразделения. Более того, данная технология предоставляет возможность автоматического подведения итогов и подитогов, реализует гибкие средства для построения графиков и диаграмм и т.д.

OLAP — достаточно распространенная технология, и она реализована во многих средах программирования, СУБД (частично даже в Microsoft Excel в виде сводных таблиц). Однако, внедрение OLAP в действующие учетные системы на предприятиях на настоящий момент практически не осуществляется, хотя анонс таких возможностей продавцами аналитических решений, как правило, производится.

Секрет такой «двойственности» состоит отнюдь не в невозможности или значительной сложности внедрения OLAP.

Во-первых, данные, поступившие с операционного уровня на уровень руководящий, уже не могут быть произвольными. Даже идеально соответствующие первичным документам данные не подходят для анализа, и причины этого детально описаны в предыдущем разделе. В противном случае, ввод в эксплуатацию OLAP-технологий «на авось» приводит к прямо противоположным результатам: руководство предприятия разочаровывается и в своих данных, и в неудачно внедренной технологии.

Второй важный аспект нас приводит к тому, что обсуждалось в самом первом разделе, посвященном внедрению аналитических платформ. Это — разрозненность информации на предприятии. Какой смысл от OLAP, если руководитель не может сопоставить сведения о поставках, выручке подразделений и заработной плате их сотрудников? Можно ли говорить об охвате аналитическими технологиями, если сведения о производстве продукции не сопоставляются с аналогичными данными фирм-конкурентов? Как можно судить о необходимости открытия или закрытия продаж товарных групп, если информации о географии продаж тех или иных групп попросту нет в системе?

Именно поэтому внедрение OLAP-технологий должно быть комплексным, т.е. опираться на консолидированные данные, в которых проведен контроль возможных несоответствий и ошибок. Здесь особенно сильны позиции Deductor Professional, поскольку:

  • Deductor имеет исчерпывающий перечень средств для консолидации сведений из различных баз данных организации;
  • Deductor позволяет проводить анализ данных предприятия на предмет наличия несоответствий и ошибок;
  • Deductor имеет быстродействующий OLAP-модуль с использованием собственных разработок и технологий;
  • Deductor содержит подсистему работы с хранилищами данных (Deductor Warehouse), которая совместима с OLAP-модулем.