Многомерная структура данных

Процедура принятия решений включает в себя генерацию некоторых гипотез и для преобразования их в законченные решения они должны быть подтверждены. Исследование гипотез производится основываясь на данных об анализируемой предметной области. Довольно часто, информация такого рода изображается в виде зависимостей между параметрами, число которых может сильно колебаться.

Стандартные инструменты анализа, опирающиеся на данные, представленные в виде реляционных таблиц, не могут удовлетворить таким требованиям. В 1993 г. Е. Кодд рассмотрел недостатки реляционной модели БД, указав в первую очередь на невозможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, т. е. самым лучшим для аналитиков способом». Под понятием измерение понимают последовательность значений одной из анализируемых характеристик [7].

Под множественностью измерений подразумевается представление данных в виде многомерной модели. Различные совокупности данных могут быть проанализированы вдоль наборов измерений, описывающих предметные области. Измерение может представляться в виде иерархической структуры [7].

На пересечениях осей измерений располагаются данные, количественно характеризующие анализируемые факты, — меры. Это могут быть затраченные усилия персонала, выраженные в единицах времени или в денежном выражении, заработная плата и т. д.

Таким образом, многомерную модель данных можно представить как гиперкуб. Ребрами такого гиперкуба являются измерения, а ячейками — меры.

Над таким гиперкубом могут выполняться следующие операции:

• 1. Срез — создание подмножества многомерного массива данных, которое будет соответствовать одному значению нескольких элементов измерений, не состоящих в этом подмножестве.
• 2. Вращение — изменение порядка представления измерений, расположенных на странице либо в отчёте. Операция вращения может заключаться, например, в перемещении измерений в строки либо в столбцы. Также с помощью вращения можно придать таблице желаемый вид, путём перестановки местами столбцов и строк таблицы.
• 3. Консолидация и детализация — две противоположные операции, первая приводит данные к агрегированному виду, вторая, наоборот. Направление детализации можно задать вдоль иерархии отдельных измерений, отношений, установленных между и в рамках измерений.