Transcript à ”à ¾à ´à °Ã`‚à ¾à º

Інформаційно-аналітична служба
автоматизованої системи обробки
даних зі спортивної майстерності ВНЗ”.
(на прикладі НУБіП України)
Пархоменко О.В.
Постановка задачі

Розробка
аналітичної
служби
автоматизованої
системи
для
вдосконалення
методів
оцінки
спортивної роботи у ВНЗ за
рахунок
розширення
критеріїв
оцінки
та
розробки
аналізу
результатів з метою отримання
даних
про
об’єктивний
стан
розвитку
спорту
у
ВНЗ
та
подальшого його стимулювання.
Наукова новизна

На відміну від вже існуючих методів оцінки
спортивної роботи у ВНЗ України, які базуються
тільки на сумуванні умовних балів за зайняті
місця на змаганнях високого рангу, аналітична
служба орієнтована на аналіз вширну і
вглибину як кількості так і якості спортивних
досягнень,
які
відображають
пророблену
область спортивну роботу. Такий підхід
надасть змогу на основі отриманих аналітичних
даних робити висновки і приймати подальші
рішення
щодо
ефективнішого
керування
спортивною діяльністю ВНЗ. Розроблювана
аналітична служба на таких засадах на України
наразі аналогів не має.
Програмне забезпечення
Програмне забезпечення проекту
складається з трьох частин:
 Реляційна база даних (MS Access)
 Графічний клієнтський додаток (C++)
 Аналітична служба (Deductor Studio)
Через клієнтський додаток оператор
отримує доступ до роботи з базою даних:
внесення даних, редагування, перегляд
та отримання звітів. Для аналізу
отриманих даних слугує аналітична
Аналітична служба
За основу аналітичної служби було взято технологію OLAP.
OLAP (англ. online analytical processing, аналітична обробка в
реальному часі) — це технологія обробки інформації, що
дозволяє швидко отримувати відповіді на багатовимірні
аналітичні запити.
Головна причина використання OLAP для обробки запитів —
це швидкість. Реляційні бази даних зберігають сутності в
окремих таблицях, які зазвичай добре нормалізовані. Ця
структура зручна, але складні багатотабличні запити в ній
виконуються відносно повільно. Зручнішою моделлю
є просторова база даних або сховище даних, яке
реалізується як багатовимірний куб (гіперкуб). Такий
куб містить в собі базові дані і інформацію про вимірювання
(агрегати). Куб потенційно містить всю інформацію, яка
може виявитися необхідною для відповідей на будь-які
запити.
Deductor
Для реалізації OLAP-системи була обрана програмна
платформа Deductor, яка складається з Deductor
Warehouse - багатовимірного сховища даних, що
акумулює всю необхідну аналізу предметної області
інформацію та Deductor Studio Deductor Studio аналітичне ядро платформи Deductor. Deductor
Studio містить повний набір механізмів імпорту,
обробки, візуалізації і експорту даних для швидкого
і ефективного аналізу інформації.
Реалізовані в Deductor Studio механізми дозволяють
в рамках однієї програми пройтивесь цикл аналізу
даних - отримати інформацію з довільного джерела,
провести необхідну обробку (очищення,
трансформацію даних, побудову моделей),
відобразити отримані результати
найбільш зручним чином (таблиці, діаграми, дерева
рішень ...) і експортувати результати на зовні.
Алгоритм обробки даних
База даних
імпорт даних
Обробка
Візуалізація
Експорт результатів
Текстові, табличні, графічні документи
Створення OLAP-кубу
Гіперкуб представлений крос-таблице
Після завантаження таблиць з бази даних до сховища
даних за допомогою засобів Deductor Studio
створюється гіперкуб.
Візуалізація
Візуально відобразити
отримані результати можна за
допомогою різних типів кростаблиць та крос-діаграм.
Робота з даними
Отримання даних:
 Консолідованих
 Деталізованих
 Статистичних
 Прогнозованих
За
допомогою:
 Фільтрації
 Квантуванн
я
 Сортування
 Групування
Реалізація

Результат розробки - запрограмовані необхідні
сценарії імпорту, обробки, візуалізації та
експорту даних стають доступними для
відтворення будь-якому оператору програми.
Дякую за увагу!