Globaalsed keskkonna- ja looduskorraldusprobleemid – keskkonnaanalüütiline keskkonnaseire.

Seiret teostavad hüdrometeoroloogiateenistuste piirkondlikud komiteed spetsiaalsete jaamade võrgu kaudu, mis teostavad maapealseid meteoroloogilisi, hüdroloogilisi, merevaatlusi jne. Praegu opereerib UNEP kogu maailmas 344 veeseirejaama, mis asuvad 59 riigis.

Keskkonnaseire Moskvas hõlmab pidevat süsinikmonooksiidi, süsivesinike, vääveldioksiidi, lämmastikoksiidide, osooni ja tolmu sisalduse jälgimist; linna atmosfääri vaatlusi tehakse 30 statsionaarses paigaldises, mis töötavad automaatrežiimis. Infotöötluskeskusest saadetakse andmed suurima lubatud kontsentratsiooni ületamise kohta Moskva keskkonnakaitsekomiteele ja samal ajal ka pealinna valitsusele. Automaatselt kontrollitakse ka suurettevõtete tööstusheiteid, samuti Moskva jõe veereostuse taset. Seireandmete põhjal selgitatakse välja peamised saasteallikad. Joonisel fig. 2 on seire klassifikatsiooni plokkskeem.

Riis. 2. Seire klassifikatsiooni plokkskeem

Näiteks bioloogilise seire eesmärk on välja selgitada looduslike ökosüsteemide vastupidavus välismõjudele. Selle peamine meetod on bioindikatsioon (biotestimine), mis on inimtekkeliste koormuste tuvastamine ja määramine elusorganismide ja nende koosluste reaktsioonide järgi. Niisiis saab radioaktiivse reostuse määrata okaspuude seisundi järgi, tööstusreostust saab määrata paljude mullafauna esindajate käitumisega ning õhusaastet tajuvad samblad ja samblikud väga tundlikult. Seega, kui metsas kaovad samblikud puutüvedele, siis õhus on vääveldioksiid. Samblike värvuse järgi (seda meetodit nimetatakse samblike indikatsiooniks) hinnatakse ka mõne raskemetalli, näiteks vase olemasolu pinnases. Bioindikatsioon võimaldab õigeaegselt avastada veel mitte ohtlikku saastetaset ning võtta kasutusele abinõud keskkonna ökoloogilise tasakaalu taastamiseks.

Vastavalt teabe üldistamise skaalale eristatakse seiret:

globaalne - maailma protsesside ja nähtuste jälgimine biosfääris kosmose, lennutehnoloogia ja personaalarvuti abil ning prognoosi tegemine võimalike muutuste kohta Maal. Erijuhtum on riiklik järelevalve, sealhulgas sarnased tegevused, mida tehakse konkreetse riigi territooriumil;

piirkondlik hõlmab üksikuid piirkondi;

mõju viiakse läbi eriti ohtlikes piirkondades, mis külgnevad vahetult saasteallikatega, näiteks tööstusettevõtte piirkonnas.

Keskkonna ökoloogiline ja analüütiline seire.

Ökoloogiline ja analüütiline seire- saasteainete sisalduse jälgimine vees, õhus ja pinnases füüsikaliste, keemiliste ja füüsikalis-keemiliste analüüsimeetodite abil - võimaldab tuvastada saasteainete sattumist keskkonda, tuvastada inimtekkeliste tegurite mõju looduslike tegurite taustal ja optimeerida inimese suhtlemine loodusega. Niisiis, mulla seire sätestab muldade happesuse, soolsuse ja huumusekadu määramise.

Keemiline seire - osa keskkonnaanalüüsist, see on atmosfääri keemilise koostise, sademete, pinna- ja põhjavesi, ookeanide ja merede veed, pinnased, põhjasetted, taimestik, loomad ja kontroll keemiliste saasteainete leviku dünaamika üle. Selle ülesandeks on määrata kindlaks väga mürgiste koostisosadega keskkonna saastatuse tegelik tase; eesmärk - vaatluste ja prognooside süsteemi teaduslik ja tehniline tugi; saasteallikate ja -tegurite kindlaksmääramine, samuti nende mõju määr; looduskeskkonda sattuvate saasteainete väljakujunenud allikate ja selle saastatuse taseme jälgimine; tegeliku reostuse hindamine looduskeskkond; keskkonnareostuse prognoos ja võimalused olukorra parandamiseks.

Selline süsteem põhineb valdkondlikel ja piirkondlikel andmetel ning sisaldab nende allsüsteemide elemente; see võib hõlmata ühe osariigi mõlemat kohalikku piirkonda (riiklik järelevalve), nii Maaüldiselt (ülemaailmne monitooring).

Reostuse ökoloogiline ja analüütiline seire osana ühtsest riiklikust keskkonnaseire süsteemist. Keskkonnaseisundi säilitamise ja parandamise ning keskkonnaohutuse tagamise töö efektiivsuse radikaalseks tõstmiseks võeti 24. novembril 1993 vastu valitsuse määrus. Venemaa Föderatsioon nr 1229 „Ühtse riikliku keskkonnaseiresüsteemi loomise kohta“ (EGSEM). USSEM-i loomise töökorraldus näeb ette uut tüüpi ja tüüpi saasteainete vaatluste hulka kaasamise ning nende keskkonnamõju tuvastamise; keskkonnaseire geograafia laiendamine uute territooriumide ja saasteallikate kaudu.

EGSEM-i peamised ülesanded:

- Venemaa territooriumi, selle üksikute piirkondade ja rajoonide looduskeskkonna seisundi jälgimise programmide väljatöötamine;

- keskkonnaseire objektide vaatluste ja indikaatorite mõõtmiste korraldamine;

– vaatlusandmete usaldusväärsus ja võrreldavus nii üksikutes piirkondades ja ringkondades kui ka kogu Venemaal;

– vaatlusandmete kogumine ja töötlemine;

– vaatlusandmete säilitamine, spetsiaalsete andmepankade loomine, mis iseloomustavad Venemaa territooriumi ja selle üksikute piirkondade ökoloogilist olukorda;

– pankade ja baaside ühtlustamine keskkonnateave rahvusvaheliste keskkonnainfosüsteemidega;

– keskkonnaobjektide seisundi ja neile avalduva inimtekkelise mõju hindamine ja prognoosimine, loodusvarad, ökosüsteemide ja rahvatervise reaktsioonid inimkeskkonna seisundi muutustele;

- hoidmine operatiivjuhtimine ning õnnetuste ja katastroofide tagajärjel tekkinud radioaktiivse ja keemilise saaste täppismõõtmised, samuti keskkonnaolukorra prognoosimine ja looduskeskkonnale tekitatud kahju hindamine;

– integreeritud keskkonnateabe kättesaadavus paljudele tarbijatele, sotsiaalsetele liikumistele ja organisatsioonidele;

– ametiasutuste teavitamine keskkonna ja loodusvarade seisundist, keskkonnaohutusest;

– ühtse teadus- ja tehnikapoliitika väljatöötamine ja rakendamine keskkonnaseire valdkonnas.

USSEM näeb ette kahe omavahel ühendatud ploki loomise: ökosüsteemide reostuse seire ja sellise reostuse keskkonnamõjude seire. Lisaks peaks see andma teavet biosfääri algse (põhi)seisundi kohta, samuti inimtekkeliste muutuste tuvastamist loodusliku muutlikkuse taustal.

Praegu teostavad Roshydrometi teenused atmosfääri, pinnase, vee ja jõgede, järvede, veehoidlate ja mere põhjasetete saastetasemete vaatlusi füüsikaliste, keemiliste ja hüdrobioloogiliste (veekogude puhul) näitajate osas. Looduskeskkonna inimtekkelise mõju allikate ja nende otsese mõju tsoonide seiret looma- ja taimemaailmale, maismaa loomastikule ja taimestikule (v.a metsad) teostavad Loodusvarade Ministeeriumi vastavad talitused. Maa, geoloogilise keskkonna ja põhjavee seiret teostavad Vene Föderatsiooni maavarade ja maakorralduse komitee ning Vene Föderatsiooni geoloogia ja maapõue kasutamise komitee allüksused.

2000. aastal töötas Roshydrometi süsteemis 150 keemialaborit, 41 kobarlaborit õhuproovide analüüsimiseks 89 linnas, kus ei olnud laboratoorset kontrolli. Vene Föderatsiooni 248 linnas ja alevikus tehti õhusaastevaatlusi 682 statsionaarsel postil ning tähelepanuta ei jäänud ka põllumaa pinnas.

Maa pinnavett seiratakse 1175 ojal ja 151 veehoidlal. Proove võetakse 1892 punktis (2604 kohas). 2000. aastal analüüsiti 30 000 veeproovi 113 näitaja osas. Merekeskkonna saastamise vaatluspunktid asuvad 11 merel, mis pesevad Vene Föderatsiooni territooriumi. Roshydrometi süsteemis analüüsitakse aastas üle 3000 proovi 12 näitaja osas.

Saasteainete piiriülese transpordi seirejaamade võrk on keskendunud Venemaa läänepiirile. Praegu töötavad siin Pushkinskie Gory ja Pinega jaamad, mis võtavad proove atmosfääri aerosoolidest, gaasidest ja sademetest.

Kontrollimine keemiline koostis ja atmosfääri sademete happesus viiakse läbi 147 föderaalse ja piirkondliku tasandi jaamas. Enamikus proovides mõõdetakse võrgus ainult pH väärtust. Lumikatte reostuse, ammooniumioonide, sulfatsiooni, benso(a)püreeni ja raskemetallid.

Globaalse atmosfääri tausta monitooringu süsteem sisaldab kolme tüüpi jaamu: põhi-, piirkondlik ja piirkondlik laiendatud programmiga.

Samuti on üles seatud kuus integreeritud taustaseirejaama, mis asuvad aastal biosfääri kaitsealad: Barguzinsky, Keskmets, Voronež, Prioksko-Terrasnõi, Astrahan ja Kaukaasia.

Kiirgusseireks riigi territooriumil, eriti Tšernobõli avarii ja muude kiirguskatastroofide tagajärjel saastunud piirkondades, kasutatakse püsivõrku ja mobiilseadmeid. Eriprogrammi järgi tehakse ka Vene Föderatsiooni territooriumi õhust gammauuringut.

USSEMi raames luuakse süsteem hädaolukordadega kaasneva reostuse kiireks tuvastamiseks.

Reostuse ökoloogiline ja analüütiline seire USSEM-i osana võib jagada kolme suuremasse plokki: reostuskontroll olulise inimtekkelise mõjuga piirkondades, piirkondlikul tasandil, taustatasemel.

Kõik andmed mis tahes mõjutasemega tsoonidest, nii hädaolukorras kui ka üldistatud, saadetakse teatud ajavahemike järel keskusele teabe kogumiseks ja töötlemiseks. Praegu arendatava automatiseeritud süsteemi puhul on esmaseks etapiks kohalik süsteem, mis teenindab eraldi piirkonda või linna.

Mobiiljaamadest ja statsionaarsetest laboritest saadav teave dioksiinide ja nendega seotud ühenditega keskkonnasaaste kohta töödeldakse, sorteeritakse ja edastatakse järgmisele tasemele - piirkondlikesse teabekeskustesse. Lisaks saadetakse andmed huvitatud organisatsioonidele. Süsteemi kolmas tase on peamine andmekeskus, mis koondab riigi mastaabis infot keskkonnasaaste kohta.

Keskkonna- ja analüütilise teabe töötlemise automatiseeritud süsteemide efektiivsus kasvab kasutamisel märgatavalt automaatsed jaamad vee- ja õhusaaste kontroll. Kohalikud automatiseeritud õhusaastekontrollisüsteemid on loodud Moskvas, Peterburis, Tšeljabinskis, Nižni Novgorodis, Sterlitamakis, Ufas ja teistes linnades. Käimas on veekvaliteedi automatiseeritud kontrolli jaamade katsetused vee väljalaske- ja veevõtukohtades. Seadmed jaoks pidev määramine lämmastiku, väävli ja süsiniku oksiidid, osoon, ammoniaak, kloor ja lenduvad süsivesinikud. Automatiseeritud veereostustõrjejaamades mõõdetakse temperatuuri, pH-d, elektrijuhtivust, hapnikusisaldust, kloriidioone, fluori, vaske, nitraate jne.

CPS-i info-analüütiline süsteem "Seire-analüüs" võimaldab teil kontrollida tollivormistuse protsessi nomenklatuuri, maksumuse, tollivormistuses kauba kaalu ja tollimaksude arvutamise valdkonnas.

"Monitoring-Analysis" rakendab erinevate teabeallikate (GTE DB, TP NSI DB, USRLE DB, EGRN DB) integreerimisprotsessi ja kasutas seejärel akumuleeritud (koondandmeid) erinevate vormide aruannete ja sertifikaatide koostamiseks.

"Seire-analüüs" täidab järgmisi funktsioone:

– juurdepääsu võimaldamine CCD CBD-le ja tollikäsukorralduste CBD-le (TPO);

- pakkudes võimalust luua ja redigeerida tingimusi, mis piiravad andmete valikut GTD CDB-st;

– aruande teabe visuaalne kuvamine ja printimine;

– saadud aruannete korrigeerimine Microsoft Excelis.

Teave tolliasutuste tegevuse kohta gaasiturbiinmootorite tollivormistuse vallas on esitatud seire-analüüsis vastavalt erinevatele kriteeriumidele, sealhulgas:

– töödeldud kaupade maksumus, kaal ja nomenklatuur;

- viitmaksed;

– transporditava kauba päritolu- ja sihtriik;

– tollivormistuses osalejad (toll, tolliinspektorid, välismajandustegevuses osalejad);

– tollivormistusprotsesside dünaamika.

"Järelevalve-analüüs" võimaldab saada nii üldandmeid kaupade tollivormistuse kohta kui ka üksikasjalikku teavet iga välismajandustegevuses osaleja, konkreetse lao ja tolliinspektori kohta.

Lisaks pakub "Monitoring-Analysis" juurdepääsu (analüüsi ja kontrolli) tollikontrolli all olevate kaupade tarnimise protsessidele.

Monitoring-Analysis” on selgelt väljendunud kolmetasandilise struktuuriga. Kasutaja saadab (Internet Exploreri kaudu) päringu WWW serverile. WWW-server saadab päringu ORACLE DBMS-ile. DBMS töötleb päringu ja tagastab selle WWW-serverisse.

WWW-server omakorda teisendab saadud andmed HTML-leheks ja tagastab tulemuse kasutajale. Seega kõik uuendused tarkvara CPS "Monitoring-Analysis" esineb WWW-serveris ja ORACLE DBMS-is. Tarkvara muudatused muutuvad kasutajale kättesaadavaks.

- TPO CBD - TPO CBD tahkete jäätmete tollivormistuse protsesside jälgimine;

- CBD DKD - kaupade tarnimise protsesside jälgimine tollikontrolli kaudu (juurdepääs andmebaasile "Tarne-CBD");

- Otsige USRN-is, USRLE-s - otsige teavet juriidiliste isikute - tollivormistusprotsessides osalejate kohta.

3. Üldinfo AS adppr "Analytics-2000

Venemaa Föderaalse Tolliteenistuse UAIS andmebaas salvestab ja töötleb tohutul hulgal teavet tollitegevuse erinevate aspektide kohta, sealhulgas tolli lastideklaratsioonide (CCD) ja tollikviitungite (Venemaa tolli poolt registreeritud alates 1991. aastast) elektroonilised koopiad. andmebaasi mahust on keskmiselt 600 tuhat kirjet kvartalis (umbes 2,5 miljonit aastas). See andmestik sisaldab kõige väärtuslikumat teavet Venemaa välismajandustegevuse kohta.

Märkimisväärsed teabemahud Venemaa välismajandustegevuse kohta nõuavad tõhusaid töötlemisvahendeid, et tagada tollitegevuse juhtimise otsustustoetusprotsess.

Esimene samm täismahulise ettevõttetasandi otsustustoetussüsteemi (DSS) loomisel oli tollidokumentide elektrooniliste koopiate mitme muutujaga andmete online-analüüsi süsteemi töötlemine, mis annab võrreldamatud andmeanalüüsi ja tulemusnäitajate uue taseme. võrreldes statistilise analüüsiga.

Süsteemi "Analytics-2000" loomise süsteemieesmärgid:

– koondatud teabe hankimiseks kuluva aja- ja tööjõukulude vähendamine;

- föderaalse tolliteenistuse töötajate tootlikkuse suurendamine;

– kõrgemate organisatsioonide nõudmisel väljastatud analüütiliste andmete kvaliteedi parandamine;

- võimaldades tipp- ja keskastmejuhtidel, aga ka analüütikutel navigeerida tohututes andmemahtudes ja valida otsuste tegemiseks vajalikku infot;

– andmete graafilise esituse pakkumine.

Teabe- ja analüütilise järelevalve üksus täidab oma põhifunktsiooni, kuna selleks, et muuta mõistlik juhtimisotsused asjaomaste asutuste jaoks on oluline analüüsida ja hinnata rajatise seisukorda ja selle tulemusnäitajate dünaamikat. Tõhusat teavet ja analüütilist tuge vajalike ülesannete lahendamiseks võivad pakkuda valitsusasutuste spetsialistide analüütilise tegevuse automatiseerimise, teabe kogumise, säilitamise ja töötlemise protsesside korraldamise süsteemid. Selliste süsteemide kontseptsioon laia klassi hallatavate objektide jaoks peaks põhinema integreeritud andmete salvestamise ja kogutud teabe põhjaliku analüütilise töötlemise kaasaegsel tehnoloogial, mis põhineb kaasaegsetel infotehnoloogiatel.

Nagu juba märgitud, on traditsioonilised ja üldtunnustatud esmase teabe allikad statistiline aruandlus, raamatupidamine ja juhtimisarvestus, finantsaruandlus, küsimustikud, intervjuud, küsitlused jne.

Struktureeritud esmase teabe analüütilise ja statistilise töötlemise etapp on samuti mõned traditsioonilised üldtunnustatud lähenemisviisid. Nende lähenemisviiside esilekerkimine ja süsteemiintegratsioon tulenes objektiivsest vajadusest automatiseerida raamatupidamis- ja statistikatööd, et kajastada analüüsitavas ainevaldkonnas toimuvaid protsesse võimalikult täpselt, kvalitatiivselt ja õigeaegselt ning tuvastada. nende iseloomulikud suundumused.

Statistikatöö automatiseerimine kajastus automatiseeritud statistiliste infosüsteemide loomises ja toimimises: 1970. aastatel - riigistatistika automatiseeritud süsteemis (ASDS), alates 1988. aastast - ühtse statistilise infosüsteemi (ESIS) väljatöötamises. Nende arenduste põhieesmärk oli planeerimiseks ja juhtimiseks vajaliku raamatupidamis- ja statistilise teabe kogumine ja töötlemine rahvamajandus alusel lai rakendus majandus- ja statistilised meetodid, arvuti- ja organisatsioonilised seadmed, sidesüsteemid riigistatistika asutustes.

Struktuur-territoriaalses aspektis oli ASDS rangelt hierarhiline, sellel oli neli tasandit: liit, vabariiklik, piirkondlik, ringkond (linn). Igal teabetöötluse tasemel viidi see läbi ülesannete elluviimiseks ennekõike sellel tasemel.

Funktsionaalses aspektis eristatakse ASDS-is funktsionaalseid ja tugiallsüsteeme. Need alamsüsteemid rakendasid olenemata konkreetsete statistiliste ülesannete sisust statistilise teabe kogumise ja töötlemise, kompleksse statistilise analüüsi, näitajate toimimise jälgimise, jooksvate ja jooksvateks vajalike statistiliste andmete hankimise funktsioone. operatiivplaneerimine, kõigi vajalike statistiliste andmete õigeaegne esitamine juhtorganitele. Kasutaja seisukohast on seireülesanded jagatud järgmisteks osadeks:

rutiinsed ülesanded, mis on seotud statistiliste aruandlusandmete töötlemisega ASDSi asjakohastel struktuurilistel ja territoriaalsetel tasanditel;

teabe- ja teatmeteenuste ülesanded; majanduse süvaanalüüsi ülesanded.

Regulatiivsed ülesanded, mis on seotud statistiliste aruandlusandmete töötlemisega ASDS-i tasemel. Iga regulatiivne ülesanne on reeglina seotud konkreetse statistilise aruandluse vormi andmete töötlemisega või mitmete aruandlusvormidega, mis on tähenduselt tihedalt seotud. Selliste probleemide lahendamine toimub elektroonilise teabetöötluse komplekside abil, mis on tarkvara, tehniliste ja organisatsiooniliste tööriistade komplekt, mis kasutab kohalikke teabemassiivid.

Teabe- ja teatmeteoste ülesanded näevad ette aruannete, analüütiliste märkmete ja viidete kiireks koostamiseks vajalike statistiliste andmete moodustamist nõudmisel, sisult ei reguleerita. nende lahendused tagatakse automatiseeritud andmepanga abil info kogumise, säilitamise, otsimise, töötlemise ja kasutajate soovil õigel kujul väljastamise süsteemi näol.

Majanduse süvaanalüüsi ülesanded põhinevad järgmistel eesmärkidel:

dünaamilised seeriad (polügoonide ehitamine, sageduste ja kumulatiivsete joonte histogrammid, trendide valik valitud funktsiooniklassist);

esialgsete aegridade silumine, valitud trendi ja autoregressiivse mudeli alusel diagnostika, autokorrelatsiooni ja normaalsuse jääkide analüüs)

paari regressioon (lineaarsete ja mittelineaarsete regressioonivõrrandite määramine, nende statistiliste karakteristikute hindamine, optimaalse ühendusvormi valik);

mitmekordne regressioon (paaritud korrelatsioonikordajate maatriksi määramine, mitme lineaarse regressioonivõrrandi määramine),

faktorianalüüs (väikese arvu teguritega kirjeldatava lineaarse mudeli saamine, "tavaliste tegurite koormuste" väärtuste ja kõige levinumate tegurite arvutamine, tegurite graafiline tõlgendamine tasapinnal ja ruumis);

korrelatsioonianalüüs (korrelatsioonimaatriksite, keskmiste ja standardhälbete saamine).

Selle klassi probleemide lahendamise organisatsiooniline ja tehnoloogiline vorm on analüütilised kompleksid, mis on matemaatiliste ja statistiliste meetodite rakendamisele keskendunud rakendustarkvarapakettide komplekt. Analüüsitavate andmete laia ajavahemike katmiseks kasutatakse automatiseeritud registritel põhinevat registrivormi, mis võimaldab salvestada ja töödelda olulisi organiseeritud andmekogumeid.

iga objekti või konkreetse seireobjektide rühma statistiliste aruannete struktuurist sõltumatute massiivide kujul. Seireregistrivorm on eriti tõhus suhteliselt stabiilseid objekte iseloomustava statistilise teabe puhul, mistõttu võib registreid käsitleda teatud tüüpi statistilise vaatluse homogeensete üksuste rühmade automatiseeritud failina. Selle rakendus võimaldab kasutajal ühtse päringuvormi täites saada erinevaid objekti olekut iseloomustavaid andmeid.

Oluliseks suunaks statistilise monitooringu täiustamisel oli jooksva aruandluse, ühekordsete kirjete, valikuliste ja monograafiliste uuringute kombinatsioonil põhinevate aruandlusandmete sisu, usaldusväärsuse ja efektiivsuse tõstmine ning infovoogude optimeerimine. Erilist rõhku pannakse süsteemide arengu analüüsimise ja prognoosimise majanduslike ja matemaatiliste meetodite täiustamisele. Lisaks oli märkimisväärne edasiminek seiremeetodite arendamisel uute infotehnoloogiate kasutamine, nimelt:

andmepankade ja arvutivõrkude abil keeruka infotöötlustehnoloogia arendamine;

andmetöötlussüsteemide arvutimodelleerimise vahendite loomine;

automatiseeritud tööjaamadel põhinevate arvutiga lõppkasutajaliidese intellektualiseeritud tüüpi arendamine, mis hõlmab ekspertsüsteemide kasutamist.

Uued infotehnoloogiad on oluliselt avardanud vahetu automatiseeritud ligipääsu võimalust vajalikule statistilisele teabele, mitmekesistanud analüütilise töö koostist ja sisu. Tekkis võimalus integreerida üks statistilise teabe seiresüsteem kõigi telekommunikatsioonikanalite haldamise tasandite infosüsteemidega.

Kõigil vaadeldavatel analüütilise ja statistilise andmetöötluse meetoditel on aga märkimisväärne puudus. Kogu andmekogumit töödeldakse neis erineva kogumina, mistõttu puudub süsteemi ühtsus. Ühe või teise infovoo vahel saab luua vaid kunstliku seose, ühendades need konkreetseks aruandlusvormiks. Kõigi võimalike nähtuste ja seoste kõiki vorme on aga võimatu ette näha. Traditsioonilised meetodid Andmete analüütiline ja statistiline töötlemine ei võta arvesse asjaolu, et igasuguste nähtuste ja sündmuste vahel on loomulik seos, mis põhineb neile kõigile omasetel universaalsetel näitajatel. Süsteemi juuresolekul selline loomulik

seoseid, on võimalik võrrelda vaadeldava nähtusega kõiki sellega seotud tegureid, sündmusi, andmeid eksplitsiitsel või kaudsel kujul. Sellel lähenemisviisil põhinevat monitooringut iseloomustab varjatud suundumuste vastastikuse mõju tegurite põhjus-tagajärg seoste katvuse täielikkus. Seda kõike vaadeldakse lahutamatus süsteemses ühtsuses.

Seda puudust saab kõrvaldada tänu viimasel ajal väga levinud lähenemisele analüütilise ja statistilise andmetöötluse probleemile, mis põhineb uusimal tehnoloogial OLAP – Online Analytical Processing (operatiivandmete analüüs).

OLAP termin viitab meetoditele, mis võimaldavad andmebaasi kasutajatel genereerida reaalajas andmete kohta kirjeldavat ja võrdlevat teavet ning saada vastuseid erinevatele analüütilistele päringutele. OLAP-i kontseptsiooni määratlevad põhimõtted hõlmavad järgmist:

mitmemõõtmeline kontseptuaalne esitus – OLAP-andmebaasid peavad toetama andmete mitmemõõtmelist esitust, pakkuma klassikalisi kontseptuaalse andmekuubiku tükeldamise ja pööramise toiminguid;

läbipaistvus – kasutajad ei pea teadma, et nad kasutavad OLAP-i andmebaasi. Nad saavad andmete hankimiseks ja õigete otsuste tegemiseks kasutada tuttavaid tööriistu. samuti ei pea nad andmete allikast midagi teadma;

kättesaadavus – tarkvaratööriistad peavad valima parima andmeallika ja suhtlema sellega, et moodustada antud päringule vastus. Nad peaksid tagama oma loogilise skeemi automaatse kaardistamise erinevate heterogeensete andmeallikatega;

järjepidev jõudlus – jõudlus peaks olema praktiliselt sõltumatu päringu dimensioonide arvust. Süsteemimudelid peavad olema piisavalt võimsad, et käsitleda kõiki kõnealuse mudeli muudatusi;

klient-server arhitektuuri tugi - OLAP-i tööriistad peavad suutma töötada klient-server keskkonnas, kuna eeldatakse, et mitmemõõtmeline andmebaasiserver peab olema juurdepääsetav teistest programmidest ja tööriistadest;

kõigi dimensioonide võrdsus – iga andmemõõde peab olema samaväärne nii ülesehituselt kui ka töövõimetelt. Aluseks olev andmestruktuur, valemid ja aruandlusvormingud ei tohiks keskenduda ühelegi andmemõõtmele;

hõredate maatriksite dünaamiline töötlemine – tüüpilised mitmemõõtmelised mudelid pääsevad hõlpsasti juurde suurtele komplektidele

lahtriviited, millest paljudel pole hetkel andmeid. Need puuduvad väärtused tuleb salvestada tõhusalt ja need ei tohi kahjustada teabe otsimise täpsust ega kiirust;

mitme viktoriini tugi – OLAP-i tööriistad peaksid toetama ja julgustama rühmatööd ning ideede ja analüüside jagamist kasutajate vahel. Selleks on väga oluline mitme kasutaja juurdepääs andmetele;

erinevate dimensioonide vaheliste toimingute tugi. Kõik mitmemõõtmelised toimingud (näiteks liitmine) tuleb määratleda ja teha kättesaadavaks nii, et neid teostataks ühtlaselt ja järjepidevalt, sõltumata dimensioonide arvust;

intuitiivne andmehaldus – kasutaja-analüütikule edastatavad andmed peaksid sisaldama kogu efektiivseks navigeerimiseks (lõikude moodustamine, info esituse detailsuse taseme muutused) ja asjakohaste päringute sooritamiseks vajalikku infot;

paindlik aruandlus – kasutajal on võimalus välja võtta kõik vajalikud andmed ja vormistada need mis tahes vajalikul kujul;

piiramatud mõõtmed ja koondamistase – toetatud dimensioonide arv ei tohiks olla piiratud.

OLAP-tehnoloogial põhinevate süsteemide kasutamine võimaldab:

korraldab ühtse teabehoidla, mis põhineb statistilistel ja muudel aruandlusandmetel;

pakkuda lihtsat ja tõhusat juurdepääsu salvestusteabele koos juurdepääsuõiguste eristamisega

võimaldama salvestatud andmete operatiivanalüütilist töötlemist, statistilist analüüsi;

ühtlustada, standardiseerida ja automatiseerida vormide loomist analüütilised aruanded koos andmete kuvamisega etteantud kujul.

Kodu eristav omadus ning mitmemõõtmelise andmeesitluse oluline eelis võrreldes traditsiooniliste infotehnikatega on ühisanalüüsi võimalus suured rühmad parameetrid omavahelises seoses, mis on oluline keeruliste nähtuste uurimisel.

OLAP-tehnoloogia vähendab oluliselt inimtegevuse konkreetses valdkonnas otsuste tegemiseks vajaliku esmase teabe kogumise ja analüüsimise aega ning suurendab ka neis valdkondades toimuvate protsesside ja nähtuste aruannete nähtavust ja teabesisu.

OLAP-süsteemid võimaldavad koguda suures koguses erinevatest allikatest kogutud andmeid. Selline teave on tavaliselt

Enne sellise süsteemi loomist tuleks kaaluda ja selgitada kolme peamist küsimust:

koguda andmeid ja kuidas andmeid kontseptuaalselt modelleerida ja hallata nende salvestamist; kuidas andmeid analüüsida;

kuidas tõhusalt laadida andmeid mitmest sõltumatust allikast.

Neid probleeme saab seostada otsustustoetussüsteemi kolme peamise komponendiga: andmelao server, veebipõhised analüütilised andmetöötlustööriistad ja andmelao täiendamise tööriistad.

Kuna infoladude korraldamine on teiste distsipliinide teema, siis käsitleme vaid analüütilise andmetöötluse küsimust. Praegu on mitmeid OLAP-i tööriistu, mida saab kasutada teabe analüüsimiseks. Need on sellised tarkvaratooted nagu MicroStrategi 7 ja WebIntelligence, Cognos Powerplay, AlphaBlox jne. Vaatame need tooted üle järgmiste kriteeriumide alusel:

kasutusmugavus - tarkvaratoode peaks olema piisavalt lihtne kasutaja jaoks, kellel pole eriväljaõpet;

interaktiivsus – tarkvaratööriist peab rakendama interaktiivsed funktsioonid, sealhulgas: dokumentide vaatamine, olemasolevate dokumentide dünaamiline värskendamine, juurdepääsu võimaldamine uusimale teabele, päringute dünaamiline täitmine andmeallikate kohta, dünaamiline piiramatu "andmetesse süvenemine";

funktsionaalsus – rakendus peab pakkuma samu võimalusi kui traditsioonilised kliendi/serveri kolleegid;

juurdepääsetavus - teave peaks olema juurdepääsetav iga seadme ja töökoha jaoks ning kliendiosa peaks olema väike, et rahuldada kasutajavõrgu ribalaiuse erinevaid tasemeid ja vastata standardtehnoloogiale;

arhitektuur – see kriteerium iseloomustab toote tarkvara juurutamise aspekte;

sõltumatus andmeallikatest - rakendus peab võimaldama juurdepääsu mis tahes tüüpi dokumentidele ja interaktiivset juurdepääsu relatsioonilistele ja mitmemõõtmelistele andmebaasidele,

jõudlus ja skaleeritavus – rakenduse jõudluse ja skaleeritavuse tagamiseks on vaja juurutada universaalne juurdepääs andmebaasidele, serveri poolt andmete vahemällu salvestamise võimalus jms;

turvalisus – rakenduste halduse aspektid, et võimaldada erinevatele kasutajakategooriatele erinevaid juurdepääsuõigusi;

juurutamis- ja halduskulu – OLAP-toote juurutamise kulu kasutaja kohta peaks olema oluliselt väiksem kui traditsiooniliste toodete puhul.

MicroStrategi 7 ja:-laia funktsioonide valikuga tarkvaratoodete komplekt, mis on üles ehitatud ühtsele serveriarhitektuurile. Kasutajakeskkond on juurutatud Misgo-Strategi Web Professionalis.

Kasutajatele pakutakse kompleksse OLAP-i ja relatsioonianalüüsi jaoks mitmesuguseid statistilisi, finants- ja matemaatilisi funktsioone. Kõigil kasutajatel on juurdepääs nii koondatud kui ka üksikasjalikule teabele (tehingu tasemel). Saate teha uusi arvutusi, filtreerida aruande andmeid, pöörata ja lisada vahesummasid ning kiiresti muuta aruande sisu.

Põhifunktsioonid saavutatakse järgmiste vahenditega:

MicroStrategi 7 ja OLAP Services – liides kolmandate osapoolte toodetega;

Intelligent Cube tehnoloogia – lihtsustab analüüsi ja juurutamist, pakkudes kokkuvõtlikku teavet kiireks võrgus vaatamiseks;

MicroStrategi Narrowcaster – võimaldab kasutajatel saata mõõdikuid või maksta nende eest veebiliidese kaudu. Kasutajad saavad oma aruandeid meiliga saata, ajastada aruannete edastamist, avaldada töörühmades ja eksportida Exceli, PDF- või HTML-vormingusse.

See toode pakub platvormidevahelist tuge ja integratsiooni, teisaldatavust Unixisse, tuge kolmandate osapoolte rakendusserverite jaoks.

Toode põhineb XML-arhitektuuril. Kasutajad saavad MicroStrategi Webi loodud XML-i integreerida oma rakendustesse või vormindada seda nii, nagu nad soovivad.

HTML-vormingus rakendatud õhuke klient kõrvaldab brauseri ühilduvusprobleemid, juurutatakse kõigi tulemüüride kaudu. Programmi välimust ja funktsioone saab kohandada vastavalt konkreetsetele vajadustele. Saate manustada MicroStrategi Webi teistesse võrgus töötavatesse rakendustesse.

MicroStrategi Webi kasutavaid arvuteid saab rühmitada, pakkudes skaleeritavust ja töökindlust. Täiendus ette nähtud lisavarustus. kui

Kui ülesanne ebaõnnestub, kantakse see samast klastrist teise arvutisse.

Andmeid kaitstakse lahtri tasemel turvafiltrite ja juurdepääsuloendite abil. Veebiliikluse turvalisuse tagab andmete krüpteerimise tehnoloogia transpordi tasemel - SSL (Secire SocxeT Level - turvaliste pesade tase).

veebiluure-Veebitoode päringute, aruannete ja andmeanalüüsi loomiseks. Annab võrgukasutajatele (nii sise- kui ka ekstraneti) turvalise juurdepääsu andmetele edasiseks uurimiseks ja haldamiseks. See muudab analüüsivõimalused kättesaadavaks erinevatele kasutajakategooriatele. Pakutakse laias valikus ärianalüüsi tööriistu, sealhulgas keerukat aruandlust, arvutamist, filtreerimist, põhjalikkust ja koondamist.

WebIntelligence pakub järgmisi funktsioone:

aruannete vormindamine ja printimine visuaalse kujunduse režiimis;

bagatobloki aruanded. Keerulistes aruannetes on põhjaliku teabe edastamiseks mõnikord vaja paigutada mitu tabelit või diagrammi korraga. Selleks pakub WebIntelligence võimalust lisada ühte aruandesse mitu plokki ja diagrammi;

võimalus andmeid interaktiivses režiimis täpsustada.

Toode pakub mitmeid funktsioone:

juurdepääs andmetele, mis on salvestatud nii traditsioonilistes relatsiooniandmebaasides kui ka OLAP-serveris;

andmeanalüüsi funktsioonid;

võime jagada teavet. WebIntelligence on "õhuke" klient, mis ei vaja kliendi poolel rakendustarkvara või andmebaasi vahevara installimist ja hooldust. Kliendiosa paigaldamisel on võimalik valida tehnoloogia. Pakutakse juurutamist Microsoft Windowsi ja Unixi platvormidel.

WebIntelligence'i abil saate uurida ja analüüsida erinevaid OLAP-i andmeallikaid ning jagada OLAP-i ja relatsiooniandmeid.

Toode on kohandatud nii, et see sobiks kõige paremini ettevõtte struktuur mis tahes objekt.

WebIntelligence võib töötada ühes serveris või mitmes NT või Unixi masinas. Servereid saab süsteemi lisada vastavalt vajadusele, kui ühel komponendil tekib rike, kasutatakse automaatselt teist. Kaalutud koormuse tasakaalustamine mitme serveri vahel optimeerib süsteemiressursse ja tagab kiire reageerimisaja.

WebIntelligence kasutab erinevaid infoturbe tehnoloogiaid. Vajadusel tuvastatakse komponendid digitaalse sertifikaadi tehnoloogia abil. Hüperteksti edastusprotokolli kasutatakse erinevate võrgukaitsesüsteemidega töötamiseks.

Rakendusel on standardne veebiliides. OLAP-andmete vaatamiseks, uurimiseks, aruandluseks ja avaldamiseks toetatakse põhifunktsioone (määratud mõõtmete ja väärtustega andmete hankimine, andmetesse puurimine, pesastatud risttabelid, arvutused, ridade, veergude ja graafikute kuvamise lubamine/keelamine; filtrid, sortimine). interaktiivses režiimis.

Cognos Powerplay pakub järgmisi funktsioone: HTML/JavaScripti rakendus, mis pakub universaalset juurdepääsu kasutajale, kes kasutab Netscape Navigatori versiooni 3.0 või uuemat või Microsoft Internet Explorerit;

juurdepääs objekti mis tahes kasutaja OLAP-andmetele; BPM (Business Performance Management) aruannete loomine ja avaldamine PDF-dokumentidena portaali Cognos Upfront jaoks, mis annab kasutajatele juurdepääsu kõige olulisematele ettevõtte andmetele veebis;

andmete teisendamine PDF-vormingust dünaamilisteks aruanneteks, nende edasine uurimine ja tulemuste edastamine Upfronti;

server toetab platvorme: Windows NT, Windows 2000 ja uuemad, SUN Solaris, HP / UX, IBM AIX.

Tänu SSL-protokolli toele tagab PoverPlay veebi kaudu saadetavate andmete turvalisuse. Lisaks saavad süsteemiadministraatorid kasutajaklasside määramisega kontrollida oma juurdepääsu nii kohalikele kuubikutele kui ka veebiportaali kestas. Need klassid on salvestatud spetsiaalsesse LDAP-i (Light Directory Access Protocol) tarkvarakomponenti, mis vastutab tsentraliseeritud juhtimine kogu süsteemi turvalisus, samuti integreerimine praeguse kaitsega.

HTML-i kasutamine kliendi asukohtade juurutamiseks tagab, et PoverPlay server töötab turvalises keskkonnas. See tagab klientide, partnerite ja tarnijate jaoks rakenduste turvalise juurutamise.

AlphaBlox- vahevara, mis pakub tööriistu ja ehitusplokke veebis töötamiseks. See välistab keerukused, mis on seotud andmebaasidega võrguühenduste kindlustamisega, andmete autoriseerimise ja vormindamisega.AlphaBlox analüüsiplatvorm on realiseeritud standardiseeritud I2EE-ga ühilduva arhitektuuri alusel.

AlphaBloxi tooted on mõeldud analüütiliste arvutuste tegemiseks nii rajatises kui ka väljaspool.

Eriti huvitavad on Java komponendid (Biox). Nendest komponentidest saate luua analüütilise veebirakenduse. Üks tüütuid ülesandeid OLAP-i veebitoote loomisel on andmete kuvamine ja vormindamine brauseris. Väga sageli tuleb andmeid näidata tabeli või diagrammina. AlphaBloxi abil programmi loomisel saate sellesse sisestada suvalise arvu neid Java komponente ja kohandada neid soovitud ülesannete täitmiseks, määrates aplettide teatud parameetrid, kontrollides seeläbi komponentide välimust ja funktsioone. See tarkvaratoode pakub järgmisi funktsioone: juurdepääs teabele – andmeid hangitakse erinevatest relatsioonilistest ja mitmemõõtmelistest andmebaasidest;

päringud ja analüüs – komponendid sooritavad lihtsaid ja keerulisi päringuid erinevate andmeallikate vastu, ilma et oleks vaja CQL-i programmeerimist;

esitlus - võimalus esitada andmeid erinevates vormingutes (aruannete, tabelite, diagrammide kujul).

Java komponendid on modulaarsed ja korduvkasutatavad. neid saab kasutada mitmesuguste ärifunktsioonide analüüsivõimaluste rakendamiseks. Kuna neid juhib suvandite komplekt, saab nende omadusi tekstiredaktoriga muuta. See annab paindlikkuse analüütilise lahenduse väljatöötamisel ja uuendamisel. Komponente saab kohandada, et need vastaksid konkreetsetele ärinõuetele, ja neid saab uuesti kasutada täiendavate rakenduste juurutamiseks muudes ärivaldkondades. Rakenduste arendajad saavad kirjutada täiendavat koodi JSP-s, JavaServletides või JavaScriptis.

AlphaBloxi lahendused kasutavad rakendusserveri ja Java Runtime Environment (JRE) pakutavaid teenuseid, mis tahes Java laiendusi või selle platvormi jaoks loodud kohandatud laiendusi.

AlphaBloxi rakendusraamistik on standardipõhine ja võimaldab integreerida olemasolevate operatsioonisüsteemide, tehingute infrastruktuuri ja pärandsüsteemidega. Annab kasutajale juurdepääsu erinevatest allikatest pärit andmetele ja nende hilisemale analüüsile.

AlphaBlox kasutab standardseid rakendusserveri ressursse ja võimalusi, sealhulgas http-töötlust/vahemällu salvestamist ja mälu/protsessihaldust, aga ka integreerimist veebiserveritega. Lisaks välistab 12EE-ga ühilduv arhitektuur tarbetud lehevärskendused ja võimaldab põhiloogikal serveris töötada.

AlphaBlox kasutab sama turbemudelit ja rakendusserverit, mis on rakendatud standardsete J2EE platvormi funktsioonide abil. See välistab vajaduse luua kaitsemehhanismi sõltumatu mudel.

Lihtne juurutamine on veebirakenduse üks peamisi eeliseid. See kehtib täielikult AlphaBloxi rakenduste kohta. Kuid need nõuavad teatud brauserite versioone ja Java platvormi, samas kui HTML-i õhuke klient töötab enamikus brauserites.

OLAP-tehnoloogial põhinev operatiivandmete analüüs võimaldab analüütikutel, juhtidel ja juhtidel mõista andmeid, kasutades fikseeritud, jagatud, interaktiivset juurdepääsu paljudele võimalikele andmevormingutele, mis on saadud algandmetest, et kajastada objekti tegelikku asukohta. kasutajatele arusaadav. OLAP-i funktsionaalsust iseloomustab objektide kokkuvõtlike andmete dünaamiline mitmemõõtmeline analüüs, mis on vajalik lõppkasutaja toetamiseks analüütiliste toimingutega, sealhulgas andmetele rakendatav arvutus ja modelleerimine, analüüsides järjestikuste ajavahemike suundumusi, viilutades andmete kordaja ekraanil vaatamiseks, muutes andmeid. info esitamise detailsusaste sügavamatel üldistustasanditel jms.

OLAP-i tööriistad on keskendunud mitmemõõtmelise teabeanalüüsi pakkumisele. Selle saavutamiseks kasutatakse mitmemõõtmelisi andmesalvestus- ja esitusmudeleid. Andmed on korraldatud kuubikuteks (või hüperkuubikuteks), mis on määratletud mitmemõõtmelises ruumis, mis koosneb üksikutest mõõtmetest. Iga mõõde sisaldab palju detailitasemeid. Tüüpilised OLAP-i toimingud hõlmavad teabe esituse detailsuse muutmist (dimensioonide hierarhias üles-alla liikumine), kuubi teatud osade valimist ja mitmemõõtmelise andmevaate ümberorienteerimist ekraanil (liigendtabeli saamine).

OLAP-i andmebaaside jaoks on välja töötatud ARV-1 etalon. See test simuleerib OLAP-serveri tarkvara tegelikku olukorda. Standard määratleb mõõtmete komplekti, mis määratleb loogilise struktuuri. Andmebaasi loogiline struktuur koosneb kuuest dimensioonist: aeg, stsenaarium, meede, toode, klient ja kanal. Võrdlusnäitaja ei paku konkreetset füüsilist mudelit: sisendandmed esitatakse ASCII-failivormingus. Testitoimingud modelleerivad hoolikalt standardseid OLAP-i toiminguid suurel hulgal andmehulkadel, mis laaditakse järjestikku sise- või välisallikatest. Need toimingud hõlmavad teabe koondamist, andmete hierarhilist süvenemist, ärimudelitel põhinevate uute andmete arvutamist ja muud sarnast.

OLAP-tehnoloogia võimalusi käsitletakse seireinfo organiseerimise ja mitmemõõtmelise analüüsi aluseks. Vaatame selle protsessi etappe.

Enne teabe laadimist mitmemõõtmelisse seireandmebaasi (MDB) tuleb see erinevatest allikatest eraldada, puhastada, teisendada ja konsolideerida (joonis 1.3). Tulevikus tuleks seda teavet perioodiliselt ajakohastada.

Riis. 1.3.

Andmete ekstraheerimine on andmete ekstraheerimine operatiivsetest andmebaasidest ja muudest allikatest. Olemasolevate teabeallikate analüüs näitab, et enamik neist on esitatud kas elektroonilisel või trükitud kujul saadud tabeliandmetena. Kaasaegsed skaneerimise ja pildituvastuse vahendid võimaldavad seda andmete ettevalmistamise etappi peaaegu täielikult automatiseerida.

Enne teabe sisestamist andmebaasi on vaja see puhastada. Tavaliselt hõlmab puhastamine puuduvate väärtuste täitmist, kirjavigade ja muude andmesisestusvigade parandamist, standardsete lühendite ja vormingute määratlemist, sünonüümide asendamist standardsete identifikaatoritega jms. Andmed, mis on tunnistatud valedeks ja mida ei saa parandada, visatakse kõrvale.

Pärast andmete puhastamist on vaja kogu saadud teave teisendada vormingusse, mis vastab kasutatava tarkvaratoote (OLAP-serveri) nõuetele. Teisendusprotseduur muutub eriti oluliseks siis, kui on vaja kombineerida mitmest erinevast allikast pärinevaid andmeid. Seda protsessi nimetatakse konsolideerimiseks.

Teabe BDB-sse laadimise etapp seisneb vajaliku andmestruktuuri loomises ja selle eelnevates andmete ettevalmistamise etappides saadud teabe täitmises.

Teabe hankimine BDB-st võimaldab teil juurutada Microsoft SQL Server Analysis Services, mis on nii mitmemõõtmeliste andmete (mitmemõõtmeline andmepakkuja) kui ka tabeliandmete (tabeliandmete pakkuja) pakkuja. Seega tagastab päringu täitmine olenevalt kasutatavast päringukeelest kas mitmemõõtmelise andmestiku või tavalise tabeli. Analysis Services toetab nii SQL-i kui ka MDX-i (mitmemõõtmelised avaldised) laiendusi.

SQL-päringuid saab analüüsiteenustele edastada järgmiste andmepöördujate abil:

Microsoft OLE DB ja OLE DB OLAP jaoks;

Microsoft ActiveX-i andmeobjektid (ADO) ja ActiveX-i mitmemõõtmelised andmeobjektid (ADO MD).

OLE DB for OLAP laiendab OLE DB võimalusi, et hõlmata mitmemõõtmeliste andmete spetsiifilisi objekte. ADO MD laiendab ADO-d sarnaselt.

Microsoft SQL Server Analysis Services võimaldab teil täita MDX-laiendustega, mis pakuvad rikkalikku ja võimsat päringu süntaksit OLAP-serveri kuubikutena salvestatud mitmemõõtmeliste andmetega töötamiseks. Analysis Services toetab MDX-funktsioone arvutatud väljade määratlemiseks, kohalike andmekuubikute koostamiseks ja päringute käitamiseks, kasutades pöördetabelid(Pilootlauateenused).

Võimalik on luua kohandatud funktsioone, mis töötavad mitmemõõtmeliste andmetega. Nendega suhtlemine (argumentide edastamine ja tulemuse tagastamine) toimub MDX süntaksi abil.

Analüüsiteenused pakuvad keerukate arvutatud väljade määratlemiseks üle 100 sisseehitatud MDX-funktsiooni. Need funktsioonid jagunevad järgmistesse kategooriatesse: töö massiividega; töö mõõtudega; hierarhiatega töötamine; töötada hierarhiate tasemetega; loogikafunktsioonid; töö objektidega; numbrilised funktsioonid; töötada komplektidega; töötada paeltega; töötada korteežidega.

Arvutites, kuhu on installitud OLAP-server, on võimalik luua vaatamiseks mõeldud kohalikke kuupe. Kohalike kuubikute loomiseks on vaja kasutada MDX-i süntaksit ja see läbib komponendi Pilot Table Services, mis on OLAP-serveri OLE DB klient. See komponent töötab ka võrguühenduseta kohalike kuubikutega, kui see pole OLAP-serveriga ühendatud, pakkudes OLE DB andmeallika liidest. Kohalikud kuubikud luuakse lausete CREATE CUBE ja INSERT INTO abil.

MDX päringukeel, mis on SQL-i laiendus, võimaldab teil teha päringuid andmekuubikutelt ja tagastada tulemused mitmemõõtmeliste andmekogumitena.

Nii nagu tavalises SQL-is, peab MDX-päringu looja esmalt kindlaks määrama tagastatava andmestiku struktuuri. Enamikul juhtudel peab MDX-päringu looja tagastatud andmekogumit mitmemõõtmelisteks struktuurideks. Erinevalt tavalisest SQL-päringust, mis töötab kahemõõtmelise kirjekomplekti loomiseks tabelitega, töötab MDX-päring kuubikutega, et luua mitmemõõtmeline tulemuskomplekt. Tuleb märkida, et MDX-päring võib tagastada ka kahemõõtmelisi andmekogumeid, mis on mitmemõõtmelise andmekogumi erijuht.

Mitmemõõtmeliste andmekogumite visualiseerimine võib olla üsna keeruline. Üks visualiseerimismeetod on piirata sööt tasase kahemõõtmelise tabeliga, kasutades paljusid pesastatud mõõtmeid mööda ühte telge. Selle pesastamise tulemuseks on alamrubriigid.

Pilot Table Services, mis on osa Microsoft SQL Serveri analüüsiteenustest, on OLAP-server, mis on loodud juurdepääsuks OLAP-i andmetele. See komponent toimib analüüsiteenuste kliendina.

Pilot Table Services funktsioonid hõlmavad andmete analüüsi, kuubikute loomist ja optimaalset mäluhaldust. Komponent pakub liidest mitmemõõtmelistele andmetele. Andmeid on võimalik salvestada kliendi arvutisse lokaalsesse kuupi ja seejärel analüüsida ilma OLAP-serveriga ühendust loomata. Pilot Table Services on vajalik järgmiste ülesannete täitmiseks:

ühenduse loomine OLAP-serveriga kui kliendikomponendiga;

OLE DB liidesega programmide pakkumine OLAP laiendustega;

toimib tabeliandmete allikana, toetab SQL-i alamhulka;

toimib mitmemõõtmelise andmeallikana, toetab MDX laiendusi;

kohaliku andmekuubiku loomine;

mis töötab mobiilse töölaua OLAP-kliendina.

PivotTable-liigendtabeli komponent saab töötada ainult ühe kohaliku kuubisektsiooniga. Samuti puudub sellel sisseehitatud süsteem teabe edastamise tasemete haldamiseks. Seetõttu on Pilot Table Services toimivus otseselt võrdeline sellega adresseeritud andmete hulgaga.

Tuleb märkida, et OLAP-i liides on lihtne ja ei nõua rohkem teadmisi kui arvutustabel. OLAP võimaldab kasutada erinevaid aruannete vorme, interaktiivse andmeanalüüsi liidest ja prinditud vormide genereerimise võimalust. Võrreldes traditsiooniliste programmeerimis- ja kohandatud aruannete genereerimise meetoditega, ei vähenda OLAP mitte ainult programmeerimiskulusid sadu kordi, vaid muudab ka põhimõtet, kuidas kasutaja aruandega töötab.

Erinevus OLAP-i kui aruandlustööriista vahel seisneb võimes automaatselt ja interaktiivselt teha selliseid toiminguid andmetega:

andmete rekursiivne rühmitamine; alarühmade vahesummade arvutamine; lõpptulemuste arvutamine.

Käsud nende toimingute tegemiseks annab kasutaja ise. Kasutatud tabeli jaotised toimivad juhtelementidena. Kui kasutaja muudab aruande vormi (näiteks liigutab ribasid), teeb süsteem vahesummade arvutused ja kuvab uue aruande.

Lisaks saab kasutaja muuta sorteerimist ja filtreerimist suvaliste andmete kombinatsioonide järgi, näha andmeid protsentides, muuta skaalat ja teha muid vajalikke aruannete teisendusi (need funktsioonid ei ole OLAP-tehnoloogia hädavajalik atribuut, vaid sõltuvad konkreetsest teostusest tööriistast).

Selle tulemusel saab kasutaja iseseisvalt, olemasolevast andmekogumist talle intuitiivselt arusaadavalt genereerida selle kogumi jaoks kõiki võimalikke aruandeid. See aitab üle saada infosüsteemide igivanast piirangust, milleks on see, et liideste võimsus on alati väiksem kui andmebaasi võimsus.

OLAP-tehnoloogia võimaldab teil rakendada peaaegu kõiki võimalikke andmebaasi sisu tabelikujulisi esitusi. Kui toode on piisavalt paindlik, siis on programmeerija ülesandeks kirjeldada semantilist kihti (sõnaraamatut), mille järel saab kvalifitseeritud kasutaja iseseisvalt luua uusi kuupe, kasutades talle teadaoleva ainevaldkonna termineid. Teised kasutajad saavad iga kuubi kohta aruandeid luua.

Seega teenindab OLAP-tehnoloogia nii arendajaid kui ka kasutajaid kõigil juhtudel, kui on vaja näha teavet tabeliaruannete kujul, milles andmed rühmitatakse ja rühmade kogusummad arvutatakse.

Kogemused näitavad, et ei piisa kasutajatele suure, paljudest mõõtmetest ja faktidest koosneva kuubi pakkumisest. See on tingitud järgmistest põhjustest.

Esiteks vajab kasutaja igal hetkel täpselt määratletud aruannet.

Teiseks kirjeldatakse mõningaid kogusummade arvutamise algoritme keerukate valemitega ja kasutajal ei pruugi nende määramiseks olla piisavalt kvalifikatsiooni.

Kolmandaks võib OLAP-i aruandel olla konkreetne meetod kogusummade, dimensioonide asukoha ja aruande autori määratud esialgsete sortimistingimuste arvutamiseks.

Neljandaks, paljudel juhtudel on andmetest lihtsam aru saada, kui vaadata mitte numbritega tabelit, vaid diagrammi. OLAP-diagrammi koostamiseks on mõnikord vaja head ruumilist kujutlusvõimet, kuna mitmemõõtmeline kuubik peab kajastuma kolmemõõtmelisel joonisel kujundite või joonte komplektina. Kaasaegsete graafiliste komponentide atribuutide arv ulatub tuhandetesse, nii et diagrammi või graafiku eelkonfigureerimine OLAP-aruande jaoks võib võtta kaua aega.

Viiendaks, nagu kõigi teiste aruannete puhul, on OLAP-i aruande puhul oluline selle tõhus kujundus, sealhulgas pealkirjade ja pealkirjade, värvide ja fontide sätted.

Seega peab OLAP-i aruanne mugava kasutajakogemuse huvides sisaldama teatud komplekti rakendatud metaandmeid, mis kirjeldavad koondamisalgoritme, filtreerimise ja sortimise eeltingimusi, pealkirju ja kommentaare ning visuaalse disaini reegleid.

Mitmemõõtmelise kuubi info visualiseerimisel on oluliseks teguriks mõõtmete järjestamine nende sarnasuse järgi. Põhiidee seisneb selles, et sarnaseid parameetreid iseloomustavad mõõtmised paiknevad kõrvuti. Selliste mõõtmiste määramiseks kasutatakse erinevaid klasterdamismeetodeid, eelkõige saab kasutada heuristlikke algoritme.

Kirjeldatud infoanalüütiline tehnoloogia pole ainuvõimalik. Kuid kõik need on Business Intelligence (BI) arendus, mille eesmärk on teabe kogumine, süstematiseerimine, analüüs ja esitamine. Konkreetse info-analüütilise tehnoloogia valik on kasutaja enda teha, arvestades ainevaldkonna objekti iseärasusi.

Lk 31/45

Keskkonna ökoloogiline ja analüütiline seire.

Keemiline seire - keskkonnaanalüüsi osa, see on süsteem atmosfääri keemilise koostise, sademete, pinna- ja põhjavee, ookeani- ja merevee, pinnase, põhjasetete, taimestiku, loomade jälgimiseks ning keemiliste saasteainete leviku dünaamika jälgimiseks. Selle ülesandeks on määrata kindlaks väga mürgiste koostisosadega keskkonna saastatuse tegelik tase; eesmärk - vaatluste ja prognooside süsteemi teaduslik ja tehniline tugi; saasteallikate ja -tegurite kindlaksmääramine, samuti nende mõju määr; looduskeskkonda sattuvate saasteainete väljakujunenud allikate ja selle saastatuse taseme jälgimine; tegeliku keskkonnareostuse hindamine; keskkonnareostuse prognoos ja võimalused olukorra parandamiseks.

Reostuse ökoloogiline ja analüütiline seire osana ühtsest riiklikust keskkonnaseire süsteemist. Elupaiga seisundi säilitamise ja parandamise ning keskkonnaohutuse tagamise töö tõhususe radikaalseks suurendamiseks võeti 24. novembril 1993 Vene Föderatsiooni valitsuse määrus nr 1229 „Ühtse riigisüsteemi loomise kohta keskkonnaseire” (EGSEM) võeti vastu. USSEM-i loomise töökorraldus näeb ette uut tüüpi ja tüüpi saasteainete vaatluste hulka kaasamise ning nende keskkonnamõju tuvastamise; keskkonnaseire geograafia laiendamine uute territooriumide ja saasteallikate kaudu.

EGSEM-i peamised ülesanded:

- Venemaa territooriumi, selle üksikute piirkondade ja rajoonide looduskeskkonna seisundi jälgimise programmide väljatöötamine;

- keskkonnaseire objektide vaatluste ja indikaatorite mõõtmiste korraldamine;

– vaatlusandmete usaldusväärsus ja võrreldavus nii üksikutes piirkondades ja ringkondades kui ka kogu Venemaal;

– vaatlusandmete kogumine ja töötlemine;

– vaatlusandmete säilitamine, spetsiaalsete andmepankade loomine, mis iseloomustavad Venemaa territooriumi ja selle üksikute piirkondade ökoloogilist olukorda;

– keskkonnateabe pankade ja andmebaaside ühtlustamine rahvusvaheliste keskkonnainfosüsteemidega;

- keskkonnaobjektide seisundi ja inimtekkeliste mõjude hindamine ja prognoosimine neile, loodusvarad, ökosüsteemide ja rahvatervise reaktsioonid inimkeskkonna seisundi muutustele;

– avariide ja katastroofide tagajärjel tekkinud radioaktiivse ja keemilise saaste operatiivkontrolli ja täppismõõtmiste teostamine, samuti keskkonnaolukorra prognoosimine ja looduskeskkonnale tekitatud kahju hindamine;

– integreeritud keskkonnateabe kättesaadavus paljudele tarbijatele, sotsiaalsetele liikumistele ja organisatsioonidele;

– ametiasutuste teavitamine keskkonna ja loodusvarade seisundist, keskkonnaohutusest;

– ühtse teadus- ja tehnikapoliitika väljatöötamine ja rakendamine keskkonnaseire valdkonnas.

Atmosfäärisademete keemilise koostise ja happesuse kontroll toimub 147 föderaalse ja piirkondliku tasandi jaamas. Enamikus proovides mõõdetakse võrgus ainult pH väärtust. Lumikatte reostuse jälgimisel määratakse proovides ka ammooniumiioone, sulfatsiooni, benso(a)püreeni ja raskmetalle.

Globaalse atmosfääri tausta monitooringu süsteem sisaldab kolme tüüpi jaamu: põhi-, piirkondlik ja piirkondlik laiendatud programmiga.

Samuti on loodud kuus jaama kompleksseks taustaseireks, mis asuvad biosfääri kaitsealadel: Barguzinski, Kesk-Lesnõi, Voronežski, Prioksko-Terrasnõi, Astrahani ja Kaukaasia.

USSEMi raames luuakse süsteem hädaolukordadega kaasneva reostuse kiireks tuvastamiseks.

Reostuse ökoloogiline ja analüütiline seire USSEM-i osana võib jagada kolme suuremasse plokki: reostuskontroll olulise inimtekkelise mõjuga piirkondades, piirkondlikul tasandil, taustatasemel.

Keskkonna- ja analüütilise teabe töötlemise automatiseeritud süsteemide efektiivsus kasvab märgatavalt, kui kasutatakse vee- ja õhusaaste seire automaatjaamu. Kohalikud automatiseeritud õhusaastekontrollisüsteemid on loodud Moskvas, Peterburis, Tšeljabinskis, Nižni Novgorodis, Sterlitamakis, Ufas ja teistes linnades. Käimas on veekvaliteedi automatiseeritud kontrolli jaamade katsetused vee väljalaske- ja veevõtukohtades. Loodud on instrumendid lämmastik-, väävli- ja süsinikoksiidide, osooni, ammoniaagi, kloori ja lenduvate süsivesinike pidevaks määramiseks. Automatiseeritud veereostustõrjejaamades mõõdetakse temperatuuri, pH-d, elektrijuhtivust, hapnikusisaldust, kloriidioone, fluori, vaske, nitraate jne.