Корпоративные информационные системы. Борисов Д.Н. - 10 стр.

    – построение отдельных автоматизированных рабочих мест (АРМ),
предназначенных для обработки групп функционально связанных
документов, и тиражирование готовых АРМ на места;
    – построение полнофункциональных параметризуемых систем с
тиражированием и настройкой по местам. Однако получаемые таким
способом системы имели невысокие адаптационные возможности,
предъявляли высокие требования к эксплуатационному персоналу и
требовали больших накладных расходов на сопровождение.
    Относительно недавно начала применяться новая, третья стратегия
разработки информационных систем класса OLTP. Ее суть состоит в том,
что тиражируются не готовые системы, а некоторые заготовки и
технологический инструмент, позволяющие непосредственно на месте
быстро построить/достроить систему с необходимой функциональностью
и далее с помощью этого же инструмента ее модифицировать в
соответствии с динамикой предметной области.

1.3.2. Хранилища данных (Data Warehouse)
     Хранилище     данных    (ХД)    –   предметно-ориентированный,
интегрированный, неизменчивый, поддерживающий хронологию набор
данных, организованный для целей поддержки управления.
     По аналогии с реальными хранилищами, в хранилищах данных
имеются      большие    области    для   сбора/хранения/перемещения
существующих данных. Понятие «хранение данных» возникло, в середине
1980-х гг., и, по сути, предназначалось для описания архитектурной
модели потока данных от операционной системы к средствам поддержки
принятия решений. Без такой архитектурной модели передаваемая
управляющая информация обычно содержит большое количество
избыточных данных.
     В больших корпорациях множественные проекты принятия решений
обычно осуществляются независимо и при этом используется один и тот
же набор данных. Таким образом, происходит накопление дублированных
данных, что в конечном итоге приводит к снижению эффективности
поддержки принятия решений.

1.3.2.1. Очистка данных в хранилище данных
     Для повышения эффективности поддержки принятия решений и
уменьшения дублированности данных применяют очистку данных (data
cleaning, data cleansing или scrubbing). В ХД очистку данных также
применяют для выявления и удаления ошибок, несоответствий в данных с
целью улучшения их качества.
     Хранилища данных требуют и одновременно обеспечивают
всестороннюю поддержку очистки данных. Они загружают и постоянно
обновляют огромные объемы данных из различных источников, поэтому

                                10