Понятия и основные составляющие технологии оперативной аналитической обработки данных (OLAP)

1.

ДПИ24-1м
Понятия и основные
составляющие технологии
оперативной аналитической
обработки данных (OLAP)
Николай Азаров, Елизавета Антипина, Сергей Боглаев,
Азалия Вагизова, Мария Козлова, Елизавета Крапивина
21.02.2026

2.

OLAP – определение и концепция
ОПРЕДЕЛЕНИЕ
Технология многомерной аналитической
обработки данных для быстрого анализа
АВТОР
Эдгар Кодд (12 правил OLAP, 1993)
ОСНОВНАЯ ИДЕЯ
Данные организованы в виде многомерного
куба
ОТЛИЧИЕ ОТ OLTP
Аналитика vs транзакции (чтение vs запись)
ПРИМЕНЕНИЕ
Финансовый анализ, анализ продаж,
бюджетирование, маркетинговая аналитика

3.

Структура многомерной модели данных
Многомерный куб (OLAP-куб) – концептуальная модель
данных, предназначенная для аналитической обработки.
ИЗМЕРЕНИЯ
o Измерения задают контекст анализа. Каждое измерение
содержит набор элементов, которые могут быть
организованы в иерархии.
Оси анализа
АГРЕГАТЫ
Предвычисленные
суммы для
ускорения
запросов
КУБ
Многомерный
массив
данных
ФАКТЫ/ МЕРЫ
Численные
показатели
ИЕРАРХИЯ
Уровни
детализации
o Меры – это количественные показатели, подлежащие
анализу. Они хранятся в ячейках куба.
o Ячейка – элементарная единица куба, образуемая
пересечением одного конкретного элемента от каждого
измерения. В ней находится значение меры для данной
комбинации.
o Агрегаты – предварительно вычисленные итоговые
значения мер для различных комбинаций уровней
иерархии измерений. Они существенно ускоряют
выполнение аналитических запросов

4.

Операции OLAP –
Акеи
Slice, Dice, Pivot
SLICE
(СРЕЗ)
DICE
(НАРЕЗКА)
PIVOT
(ПОВОРОТ)
Фиксация одного
измерения на
конкретном значении
Извлечение подкуба по
нескольким измерениям
одновременно
Изменение ориентации
осей куба (перестановка
измерений)
Пример: Показать
данные только за
"Февраль 2026"
Пример: Продажи в
«Европе» за Q1 2026 по
категории «Электроника»
Пример: Время из строк
в столбцы, Продукт из
столбцов в строки
ш

5.

Drill Down и Roll Up
Операции OLAP –— Drill Down и Roll Up
Drill Down
(Детализация вниз)
Roll Up / Drill Up
(Свертка вверх)
Переход от обобщенных данных к
более детальным по иерархии
Переход от детальных данных к
агрегированным
Пример: 2026 год → Q1 2026 →
Январь 2026 → 15 января 2026
Пример: День → Месяц → Квартал
→ Год
Применение: Поиск причин
отклонений, детальный анализ
Применение: Обзор общих трендов,
высокоуровневая отчетность
ш

6.

MOLAP (Многомерный OLAP)

7.

8.

9.

Название графика 16 (pt)
Категория 4
Категория 3
Категория 2
Категория 1
0
Ряд 3
Ряд 2
2
Ряд 1
4
6

10.

Название графика 16 (pt)
Категория 4
Категория 3
Категория 2
Категория 1
0
Ряд 3
Ряд 2
2
Ряд 1
4
6

11.

Название графика 16 (pt)
9
8
Кв. 1
Кв. 2
Кв. 3
Кв. 4
58м%
7
6
5
4
3
2
1
0
23 %
10м%
9м%

12.

Название графика 16 (pt)
9м%
10м%
58м%
23 %
Кв. 1
Кв. 2
Кв. 3
Кв. 4

13.

Название графика 16 (pt)
9м%
10м%
58м%
23 %
Кв. 1
Кв. 2
Кв. 3
Кв. 4

14.

Название графика 16 (pt)
6
5
4
3
2
1
0
Категория 1
Ряд 1
Категория 2
Ряд 2
Ряд 3
Категория 3
Категория 4

15.

Название столбца
Колонка 1
Колонка 2
Колонка 3
Колонка 4
Показатель эффективности
12 343 567
14 345 57
14 345 57
1 214 345 57
Показатель эффективности 1
1 343 237
4 35 57
165 432
1 214 345 57
Показатель эффективности 2
12 343 567
14 345 57
14 345 57
1 456 345 57
Показатель эффективности 3
1 234 567
34 678
14 345 00
214 345 57
63 836 746
35 216 735
3 984 759
23 456 756
Итого

16.

17.

Заголовок (22 pt)
1
Название
2
Название
3
Название
4
Название
5
Название

18.

i

19.

Заголовок (22 pt)
1991
2001
2012
Название пункта
Название пункта
Название пункта
1997
2005
2018
Название пункта
Название пункта
Название пункта

20.

Заголовок (22 pt)
Название этапа
Название этапа
Название этапа
Название этапа
Месяц
Месяц
Месяц
Месяц
Месяц
Месяц
Месяц
Месяц

21.

22.

Заголовок может быть набран
в две или три строки (24 pt)
Можно добавить подзаголовок (16 pt)
20.02.2026

23.

24.

Заголовок может быть набран
в две или три строки (24 pt)

25.

Заголовок может быть набран
в две или три строки (24 pt)
Сопроводительный текст (13 pt)

26.

27.

Иконки