Введение в OLAP
Этот раздел предназначен прежде всего для потенциальных пользователей OLAP.
Совокупность материалов, предлагаемых вашему вниманию, поможет вам войти в тематику
OLAP и даст первые ориентиры для определения конкретных технологий и продуктов.
И одно конкретное замечание: авторы некоторых статей подчеркивают связь
между OLAP и хранилищами данных. Конечно, хорошо иметь "правильное пиво", то
бишь информационную систему предприятия, построенную по всем правилам, с
хранилищем/витринами данных. Но в российских условиях это бывает редко, тем
не менее и без хранилищ данных, идя от конкретных задач, удается эффективно
использовать OLAP-технологию.
Если у вас возникли вопросы, предложения или пожелания, пишите нам.
Расскажите о своих впечатлениях в гостевой книге - для нас это очень важно.
Общайтесь с коллегами на наших форумах - наш сайт создан в том числе и для взаимопомощи!
Общие вопросы по OLAP
Методы представления информации в разреженных гиперкубах данных
Система анализа образовательной статистики на основе интеграции OLAP и GIS технологий
Порядок разработки ETL-процессов
Хранилища данных и семантические разрывы
Анализ рынка OLAP
Основы OLAP
Доступ к аналитике: новые интерфейсы для OLAP
Агрегация данных в OLAP-кубах
Введение в OLAP: часть 10. Применение PivotTable Service для создания локальных OLAP-кубов
Введение в OLAP: часть 9. Создание OLAP-клиентов с помощью ADO и ADOMD
Введение в OLAP: часть 8. Обзор MDX
Введение в OLAP: часть 7. Применение компонента PivotTable List для отображения OLAP-данных
Введение в OLAP: часть 6. Microsoft Excel как OLAP-клиент
Введение в OLAP: часть 5. Создание многомерных баз данных
Введение в OLAP: часть 4. Создание и заполнение хранилищ данных с помощью Data Transformation Services
Введение в OLAP: часть 3. Архитектура Microsoft Analysis Services
Введение в OLAP: часть 2. Хранилища данных
Введение в OLAP: часть 1. Основы OLAP
Финансовое Хранилище данных или система Главной Книги?
30 идей применения OLAP: список сфер применения OLAP-технологий
Планирование и консолидация данных многомерной базы
Введение в базы данных: cредства Business Intelligence
Истоки современных продуктов OLAP
Что следует понимать под термином OLAP?
Практические советы: как избежать многочисленных ловушек при покупке OLAP продуктов
Архитектуры OLAP: типы и реализации
Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных
Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии
Введение в OLAP и многомерные базы данных
Журнал "СУБД" - Принципы проектирования и использования многомерных
баз данных (на примере Oracle Express Server)
Некоторые соображения о роли и месте технологии OLAP
Строительство "КИСкиного дома" вступает в новую фазу
Проектирование хранилищ данных с помощью ERwin компании Computer Associates
Проектирование хранилищ данных на платформе INFORMIX с помощью PLATINUM ERwin
Хранилища данных и их проектирование с помощью CA ERwin
СППР и хранилища данных
Подсистема сопоставления записей в хранилище данных
Хранилище данных: вопросы и ответы
Архитектурные решения и моделирование данных для хранилищ и витрин данных
Технология баз данных в системах поддержки принятия решений
Технология многомерных баз данных
Пример реализации СППР в банке
Как избежать двух основных крайностей программ очистки данных
Электронное качество данных: скрытая перспектива очистки данных
Очистка данных: проблемы и актуальные подходы
Управление корпоративными знаниями
Время собирать и анализировать данные: развертывание СППР на основе хранилища данных
ETL – ключ к готовности и корректности данных
Краткосрочные и долгосрочные задачи хранилища данных
Очистка данных: дихотомия хранилищ данных?
Конвертация данных для хранилищ
Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных
Data Warehouse: с чего начать?
Хранилище данных - что это такое?
Умелое управление данными
Обзор технологий хранилищ данных
Хранилища данных от SAP
Хранилища данных, гибкие запросы и другие способы разорить компанию
Турбопривод для витрин данных
Краткий пересказ классической статьи "Методологии проектирования хранилищ данных"
Поддержка принятия решений возникает и... исчезает
Проектирование киоска данных
Устройство и назначение хранилищ данных
Склады данных (из книги А. Саймана)
Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных
Системы принятия решений и Хранилища Данных
Data Warehouse — почувствуйте себя принимающим решение
Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений
Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации
От пилотного проекта к корпоративному стандарту
О необходимости хранилища данных: взгляд бизнес-аналитика банка
ITC Online > Основы управления финансами с точки зрения IT-специалиста
Аналитические информационные технологии и обеспечение безопасности корпоративных сетей
Технологии поиска и интеллектуального анализа текстовой информации
Некоторые методы автоматического анализа естественного языка, используемые в промышленных продуктах
Полнотекстовый поиск: проблемы и их решение
Системы автоматического реферирования
Обработка знаний: технологии анализа и поиска текстовой информации
Ассоциативная модель смысла текста в прикладных задачах компьютерного анализа полнотекстовых документов
Russian Context Optimizer: путь к возможностям Oracle interMedia в русскоязычных базах данных
Data Mining (добыча данных или интеллектуальный анализ данных)
Использование методов добычи данных для создания профилей потребителей
Методы добычи данных: глава из электронного учебника по статистике компании StatSoft
Раскопки сокрытых данных: технология Data Mining
Data Mining - интеллектуальный анализ данных
От данных к знаниям – новые возможности обработки баз данных
Добыча данных: прикосновение царя Мидаса
Что такое Data Mining?
Методы добычи данных
Data Mining - состояние проблемы, новые решения
MineSet - визуальный инструмент аналитика
Средства добычи знаний в бизнесе и финансах
Обнаружение знаний в хранилищах данных
Ситуационная комната для поддержки корпоративных решений
Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений
Интеллектуальный анализ данных и управление процессами
Интеллектуальный анализ данных: Клондайк или Вавилон?
© 2001 Interface Ltd
|