Одним из первых производителей таких систем стала компания Arbor Software, выпустившая продукт Essbase. Компания Oracle предлагает систему Oracle Express, интегрированную с универсальным Oracle Server. Известны и другие производители MOLAP-систем, например SAS Institute. Однако, в отличие от Essbase, их продукты часто интегрированы в приложения, созданные для конкретных вертикальных или горизонтальных рынков, и поставляются лишь в составе этих приложений.

Для систем ROLAP гиперкуб - это лишь пользовательский интерфейс, который эмулируется на обычной реляционной СУБД. В этой структуре можно хранить очень большие объемы данных, однако ее недостаток заключается в низкой и неодинаковой эффективности OLAP - операций. Опыт эксплуатации ROLAP-продуктов показал, что они больше подходят на роль интеллектуальных генераторов отчетов, чем действительно оперативных средств анализа. Они применяются в таких областях, как розничная торговля, телекоммуникации, финансы, где количество данных велико, а высокой эффективности запросов не требуется. Примерами промышленных ROLAP-систем служат MetaCube фирмы Informix и Discoverer 3.0 фирмы Oracle. На практике иногда реализуется комбинация этих подходов.

Некоторые поставщики программных продуктов (Sybase - Sybase IQ, Teradata) поставляют более сложные решения, основанные на специальных методах хранения и индексации данных и связей между данными.

При определении программно-технологической архитектуры Хранилища следует иметь в виду, что система принятия решения, на какие бы визуальные средства представления она ни опиралась, должна предоставить пользователю возможность детализации информации. Руководитель предприятия, получив интегрированное представление данных и/или выводы, сделанные на его основе, может затребовать более детальные сведения, уточняющие источник данных или причины выводов. С точки зрения проектировщика СППР, это означает, что необходимо обеспечить взаимодействие СППР не только с Хранилищем Данных, но и в некоторых случаях с транзакционной системой.

2.3. Выбор структуры Хранилища Данных

Несколько лет назад для Хранилищ Данных было предложено использовать схемы данных, получившие названия "звезда" и "снежинка". Суть технологии проектирования этих схем заключается в выделении из общего объема информации собственно анализируемых данных (или фактов) и вспомогательных данных (называемых измерениями). Необходимо, однако, отдавать себе отчет в том, что это приводит к дублированию данных в Хранилище, снижению гибкости структуры и увеличению времени загрузки. Все это - плата за эффективный и удобный доступ к данным, необходимый в СППР.

Несмотря на то что предсказать, какую именно информацию и в каком виде захочет получить пользователь, работая с СППР, практически невозможно, измерения, по которым проводится анализ, достаточно стабильны. В процессе подготовки того или иного решения пользователь анализирует срез фактов по одному или нескольким измерениям. Анализ информации, исходя из понятий измерений и фактов, иногда называют многомерным моделированием данных (MultiDimensional Modelling, MDM). Таблицы фактов обычно содержат большие объемы данных, тогда как таблицы измерений стараются сделать поменьше. Этого подхода желательно придерживаться потому, что запрос по выборке из объединения таблиц выполняется быстрее, когда одна большая таблица объединяется с несколькими малыми. При практической реализации ХД небольшие таблицы измерений иногда удается целиком разместить в оперативной памяти, что резко повышает эффективность выполнения запросов.

Поскольку в Хранилищах Данных, наряду с детальными, должны храниться и агрегированные данные, в случае "снежинки" или "звезды" появляются таблицы агрегированных фактов (агрегатов). Подобно обычным фактам, агрегаты могут иметь измерения. Кроме того, они должны быть связаны с детальными фактами для обеспечения возможной детализации. На практике Хранилища часто включают в себя несколько таблиц фактов, связанных между собой измерениями, которые таким образом разделяются между несколькими таблицами фактов. Такая схема носит название "расширенная снежинка", и именно она, как правило, встречается в Хранилищах Данных.

Для достижения наивысшей производительности иногда используют подход, при котором каждая "звезда" располагается в отдельной базе данных или на отдельном сервере. Хотя такой подход приводит к увеличению размера дискового пространства за счет дублирования разделенных измерений, он может оказаться весьма полезным при организации Витрин Данных.

При проектировании структуры хранилища часто возникает желание использовать как можно больше агрегатов и за счет этого повысить производительность системы. Нетрудно подсчитать, что для модели "звезда" с 10 измерениями можно построить 10!=3.63 миллиона различных агрегированных значений, размещение которых в памяти при установлении связей с соответствующими измерениями приведет к резкому увеличению занимаемого дискового пространства и замедлению доступа к данным. Другая крайность состоит в использовании слишком малого числа агрегатов, а это может привести к необходимости выполнять агрегирование динамически, что заметно снижает эффективность запросов. По некоторым оценкам, при определении оптимального количества агрегатов следует придерживаться принципа 80:20 - 80% ускорения достигается за счет использования 20% кандидатов на агрегаты.

2.4. Витрины Данных

Идея Витрины Данных (Data Mart) возникла несколько лет назад, когда стало очевидно, что разработка корпоративного хранилища - долгий и дорогостоящий процесс. Это обусловлено как организационными, так и техническими причинами:

- информационная структура реальной компании, как правило, очень сложна, и руководство зачастую плохо понимает суть происходящих в компании бизнес-процессов;

- технология принятия решений ориентирована на существующие технические возможности и с трудом поддается изменениям;

- может возникнуть необходимость в частичном изменении организационной структуры компании;

- требуются значительные инвестиции до того, как проект начнет окупаться;

- как правило, требуется значительная модификация существующей технической базы;

- освоение новых технологий и программных продуктов специалистами компании может потребовать много времени;

- на этапе разработки бывает трудно наладить взаимодействие между разработчиками и будущими пользователями Хранилища.

В совокупности это приводит к тому, что разработка и внедрение корпоративного хранилища требуют значительных усилий по анализу деятельности компании и переориентации ее на новые технологии. Витрины Данных возникли в результате попыток смягчить трудности разработки и внедрения Хранилищ.

Сейчас под Витриной Данных понимается специализированное Хранилище, обслуживающее одно из направлений деятельности компании, например учет запасов или маркетинг. Важно, что происходящие здесь бизнес-процессы, во-первых, относительно изучены и, во-вторых, не столь сложны, как процессы в масштабах всей компании. Количество сотрудников, вовлеченных в конкретную деятельность, также невелико (рекомендуется, чтобы Витрина обслуживала не более 10-15 человек). При этих условиях удается с использованием современных технологий развернуть Витрину подразделения за 3-4 месяца. Необходимо отметить, что успех небольшого проекта (стоимость которого невелика по сравнению со стоимостью разработки корпоративного Хранилища), во-первых, способствует продвижению новой технологии и, во-вторых, приводит к быстрой окупаемости затрат.