Улучшение процесса анализа OLAP

Аннотация. В статье рассматривается реализация технической интеграции многокритериального анализа, нечеткого анализа и OLAP-анализа в процессе обработки и анализа данных. Предлагается модель данных, основанная на многомерном моделировании хранилища данных. Предложенны алгоритмы обработки и анализа.

Для поиска подходящей модели, сочетающей все преимущества OLAP-анализа, многокритериального анализа и нечеткого анализа, необходимо установить характерный процесс при структурировании и решении некоторых сложных и критичных задач поддержки принятия решений. Действительно, основной вклад этой статьи состоит в том, чтобы предложить решение для принятия решений, объединяющее многокритериальный анализ, нечеткий анализ и OLAP-системы, с тем чтобы создать продвинутый процесс анализа, адаптированный к потребностям лиц, принимающих решения. Разработка этого решения осуществляется по двум основным осям. Первая ось направлена на обеспечение аналитического контекста, который отличается от классического цикла анализа, представленного на рисунке 1, который может быть проанализирован с использованием операторов анализа OLAP и методов многокритериального анализа [1, c.38].

Рисунок 1. Классический цикл анализа OLAP

Этот контекст анализа основан на разработке новой многомерной модели куба данных под названием многокритериальная логческая модель (МЛМ), чтобы понять и упростить комбинацию понятий многокритериальный анализ и OLAP анализ, как показано на рисунке 2 [2, c.92].

Рисунок 2. Эволюция цикла анализа

Вторая ось направлена на реализацию технической интеграции многокритериального анализа, нечеткого анализа и OLAP-анализа в процессе обработки и анализа данных. Эта интеграция достигается путем непосредственного включения методов многокритериального анализа при изучении данных, использования многомерных запросов для многомерного взаимодействия с новой предлагаемой моделью куба данных и косвенного использования внешнего процесса, дополняющего процесс OLAP. Кроме того, чтобы избежать неоднозначности и неопределенности данных, мы предлагаем интегрировать нечеткий анализ в процесс анализа. Это улучшает и расширяет технические и аналитические возможности систем поддержки принятия решений, создавая при этом усовершенствованный процесс анализа, адаптированный к потребностям принятия стратегических решений [3, c.166].

Предлагаемая модель данных, основанная на многомерном моделировании хранилища данных, представляет собой звездообразную размерную структуру, которая предоставляет таблицу фактов, представляющую новый куб OLAP. Эта таблица фактов содержит наблюдаемые, измеримые и числовые данные, полученные из структурированной бизнес-карты данных. Абстрактное представление новой предложенной модели куба данных представлено на рисунке 3 применительно к многомерному моделированию данных, уже представленных на рисунке 2 [4, c.8].

Рисунок 3. Абстракция Куба OLAP

Общая архитектура прототипа программного обеспечения, позволяющая учесть новую модель куба данных, представленную ранее (рис. 2, 3), состоит из двух процессов оценки: процесс оценки критериев (интерфейс AMCD) или процесс оценки альтернатив (интерфейс OLAP_MML и визуальный интерфейс Promethee). Предлагаемый прототип представляет собой упрощенную реализацию подхода к принятию решений, объединение многокритериального анализа, нечеткого анализа и OLAP-систем. Он разделен на два уровня: во-первых, хранилище данных, содержащее datamart, который подает предлагаемую модель куба данных; и во-вторых, уровень опроса и представления, который состоит из сервера Mondrian OLAP, что позволяет исследовать и запрашивать данные куба с помощью запросов многомерных выражений. Эти запросы отправляются из пользовательского интерфейса для просмотра и визуализации различных результатов анализа [5, c.59].

На операционном уровне режим интеграции этих процессов анализа является неполным режимом (свободная связь), где интерфейсы AMCD, OLAP_MML и Visual PROMETHEE остаются полностью независимыми. Целью интерфейса AMCD является обеспечение коллективного принятия решений путем вычисления весов критериев, выбранных из куба данных MLM на основе алгоритма метода геометрического среднего. Эта оценка проводится группой из трех лиц, принимающих решения, с использованием лингвистической шкалы для оценки. Для интерфейса OLAP_MML, для которого целью является подключение к серверу Mondrian OLAP server, он используется для идентификации потенциальных действий от нашего MLM и их анализа в течение определенного периода времени. Данный интерфейс анализа позволяет визуализировать результат оценки каждого действия в виде итогового рейтинга. Наконец, веса критериев, вычисленные с помощью интерфейса AMCD, и альтернативы, проанализированные с помощью приложения OLAP_MML, берутся в качестве входных переменных на уровне визуальной программы Promethee, интегрируя многокритериальный метод PROMETHEE. Эта последняя программа помогает упростить окончательную оценку альтернатив, позволяя лицам, принимающим решения, вмешиваться в процесс принятия решений.