Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01



Скачать 213.8 Kb.
Дата16.04.2013
Размер213.8 Kb.
ТипУчебная программа



Учреждение образования

Гродненский государственный университет имени Янки Купалы”



УТВЕРЖДАЮ
Декан факультета математики и информатики


___________________ Е.Н. Ливак

«___» _______ _____ г.
Регистрационный № УД- _____/р.



Учебная программа:

(рабочий вариант)
по спецкурсу «Многомерные базы данных и OLAP»
______1 – 40 01 01 «Программное обеспечение информационных технологий»___

1-400101-01 Компьютерные системы и Интернет-технологии

1-400101-04 Системы обеспечения безопасности данных
Факультет___________математики и информатики___________________________

(название факультета)

Кафедра__программного обеспечения интеллектуальных и компютерных систем_

(название кафедры)

Курс (курсы) ___________________4_______________________________________


Семестр (семестры) ________________8____________________________________
Лекции _____20____ Экзамен ______8_________

(количество часов) (семестр)



Практические (семинарские)

занятия _________ Зачёт _________________

(количество часов) (семестр)
Лабораторные

занятия ____34___ Курсовая работа _______________

(количество часов) (семестр)
Всего аудиторных часов Форма получения

по дисциплине ___54___ высшего образования ___дневная_______

(количество часов)
Составил: доцент кафедры, к.физ-мат н. Рудикова Л.В.
2010 г.

Рабочая программа составлена на основе:

Учебной программы____«Многомерные базы данных и OLAP»___

Рассмотрена и рекомендована к утверждению на заседании кафедры ______________________________________________________________________

(название кафедры)

«____»_____________200__г., протокол N°__
Заведующий кафедрой

____________________ _В.Г.Родченко_

(И.О.Фамилия)
Рассмотрена и рекомендована к утверждению на заседании Методической комиссии по специальности (ям) ________________________________________


«____»_____________200__г., протокол N°__
Председатель

___________________ _________________

(И.О.Фамилия)

Рассмотрена и рекомендована к утверждению на заседании Совета факультета __________________________________________

(название факультета)
«____»_____________200__г.
, протокол N°__
Учёный секретарь

____________________ _________________

(И.О.Фамилия)


  1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА




    1. Цель преподавания дисциплины – показать направление развития современных систем и технологий обработки данных, познакомить студентов с современными концепциями, лежащими в основе методов бизес-интеллекта и программными системами, которые реализуют их поддержку.

    2. Задачи изучения дисциплины

В результате изучения дисциплины обучаемый должен:

знать

  • важнейшие понятия и концепции из теории многомерных баз данных и хранилищ данных;

  • технологии формирования хранилищ данных и решение связанных с ними задач очистки и загрузки первичных данных;

  • концепция кубов данных и методы их построения с использованием современных систем;

  • принципы работы с Microsoft SQL Server и службами Analysis Services.

уметь

  • проводить анализ предметной области и делать соответствующее его описание;

  • создавать модели многомерных баз данных;

  • работать в аспектах проектирования, реализации и использования систем обработки многомерных данных на основе хранилищ данных;

  • использовать Microsoft SQL Server для создания хранилищ данных;

  • использовать аналитические службы Microsoft Analysis Services.

Основные компетенции, которые должны быть сформированы у слушателей спецкурса «Многомерные базы данных и OLAP»:

  • компетенция в сфере информационно-аналитической деятельности: понимание роли информации в жизни индивида и жизнедеятельности общества; умение учитывать закономерности протекания информационных процессов в рассматриваемой деятельности; владение навыками анализа и оценки информации с позиций ее свойств, практической и личностной значимости;

  • компетенция в сфере познавательной деятельности: понимание сущности информационного подхода при исследовании объектов различной природы; знание основных этапов системно-информационного анализа; владение основными интеллектуальными операциями, такими, как анализ, сравнение, обобщение, синтез, формализация информации, выявление причинно-следственных связей;

  • технологическая компетентность: умение использовать соответствующие программные средства и системы для решения задач рассматриваемой предметной области;

  • компетенция в сфере коммуникативной деятельности: умение применять современные средства коммуникации и каналы связи;

  • информационная и методическая компетентность (профессионально ориентированные знания и умения, обеспечивающие профессиональную мобильность и высокую конкурентоспособность специалиста).

Распределение часов по спецкурсу «Многомерные базы данных и OLAP» по семестрам приведено в таблице 1.

Таблица 1. Распределение часов по спецкурсу «Многомерные базы данных и OLAP» по семестрам

Семестр

Всего

Аудиторные занятия (ч)

Управляемая самост. раб. (лекции)

Курсовая

Форма отчетности

Лекц.

Лаборат.

8

54

20

34







экзамен

Итого:

54

20

34












  1. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОГО МАТЕРИАЛА






п/п

Наименование
раздела, темы дисциплины


Содержание в соответствии
с типовой учебной программой (учебной программой)




Введение в основы OLAP

Направления развития современных систем и технологий обработки данных. Современные концепции, лежащие в основе методов Бизес-Интеллекта (БИ). Основные понятия БИ. Технологии Microsoft для поддержки систем на базе БИ. Концепция хранилищ данных. OLAP и OLTP. Витрины данных.



OLAP-системы

Структура OLAP-куба (гиперкуба). Измерения. Иерархия измерений OLAP-кубов. Операции, выполняемые над гиперкубом. Срез, вращение, консолидация и детализация. Схема данных для хранилища. Таблица фактов. Основные типы фактов. Таблицы измерений. Архитектура OLAP-систем



OLAP-средства

Клиентские OLAP-средства. Серверные OLAP-средства. Продукты Oracle для OLAP и бизнес-анализа. Microsoft SQL Server Analysis Services. Технические аспекты многомерного хранения данных. Три основных способа реализации многомерной модели – MOLAP, ROLAP, HOLAP.



Общие сведения о многомерном анализе данных при помощи службы SQL Server 2008 Analysis Services

Возможности службы SSAS. Компоненты BI-решения Microsoft. Унифицированная Многомерная Модель (Unified Dimensional Model, UDM). Масштабируемость и производительность. Представление источника данных. Интеграция с Microsoft Office System 2007. Локализация решения посредством использования переводов. Инструменты управления службой SSAS. Типы проектов для Analysis Services. Планирование и архитектура SSAS. Логическая архитектура. Физическая архитектура. Архитектура компонентов служб SSAS. Архитектура программирования SSAS.



Разработка многомерных баз данных с использованием SSAS

Решения, проекты и элементы. Типы проектов бизнес-аналитики в среде BI Dev Studio. Типы проектов бизнес-аналитики в SSMS. Выбор между SSMS и BI Dev Studio. Основные различия между SSMS и BI Dev Studio. Создание проекта служб Analysis Services в среде BI Dev Studio.



Запросы к многомерным базам данных

Ключевые понятия многомерных выражений. Измерение базы данных. Атрибут измерения. Элемент. Мера. Измерение мер. Группа мер. Ключевой атрибут измерения базы данных . Атрибут гранулярности. Измерение куба . Другие элементы. Иерархия атрибута. Связь атрибутов. Свойство элемента. Ячейка куба. Пространство куба. Вложенный куб. Кортежи. Наборы. Основные понятия о запросах многомерных выражений. Синтаксис базовой инструкции SELECT с использованием предложений SELECT, FROM и WHERE. Основные понятия о сценариях многомерных выражений.



Использование служб Integration Services со службами Analysis Services

Возможности Integration Services для работы с OLAP. Слияние данных из разнородных хранилищ данных. Заполнение хранилищ данных и витрин данных. Очистка и стандартизация данных. Архитектура служб SSIS. Пакет SSIS. Элементы потока управления. Элементы потока данных.



Развертывание служб SSAS

Планирование развертывания служб Analysis Services. Требования к ресурсам. Поддержание доступности. Инструментарий развертывания служб SSAS. Настройка безопасности. Обеспечение безопасности служб SSAS. Настройка безопасности служб SSAS. Предоставление административного доступа.



Data Mining – интеллектуальный анализ данных

Что такое Data Mining. Data Mining как мультидисциплинарная область. Развитие технологий БД. Приложения Data Mining. Процесс извлечения знаний. Data Mining и Business Intelligence. Традиционный анализ данных. Многомерные представления Data Mining. Общая классификация Data Mining. Функциональные возможности Data Mining. Архитектура типичной Data Mining системы. Главные проблемы Data Mining. История развития Data Mining.



Обзор Задач Data Mining

Основные понятия. Наиболее распространенные задачи Data Mining. Классификация. Кластеризация. Ассоциация. Прогнозирование. Визуализация. Анализ и обнаружение отклонений. Оценивание. Анализ связей.

подведение итогов Классификация задач Data Mining. Работа с данными. Решения, информация и данные. Задачи, действия, приложения. Классификация информации. Знания. Свойства знания.



Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных

Развертывание служб Analysis Services. Инструментальные средства, используемые для создания, управления и работы с OLAP-кубами. Требования к файловой системе, программному и аппаратному обеспечению предъявляемые MS SQL Server 2008. Версии SQL Server 2008.



Определение представления источника данных в проекте служб Analysis Services

Выбор метода определения соединения. Проектирование представлений источников данных. Создание проекта служб Analysis Services. Определение источника данных. Определение нового представления источника данных. Изменение имен таблиц по умолчанию.



Определение и развертывание куба

OLAP-куб. Определение измерения. Определение куба и его свойств. Добавление атрибутов к измерениям. Просмотр свойств куба и измерений в конструкторе кубов. Развертывание проекта служб Analysis Services. Просмотр куба.



Изменение мер, атрибутов и иерархий

Настройка свойств мер. Статистические функции. Форматы отображения. Определение именованных вычислений в представлении источника данных. Определение папок отображения. Определение составных ключевых столбцов. Определение связей атрибутов. Развертывание изменений, обработка объектов и просмотр изменений. Создание пользовательских иерархий. Настройка уровня «All» для иерархий атрибутов. Использование именованных вычислений в качестве имен элементов.



Определение расширенных свойств атрибутов и измерений

Работа с учебным проектом. Улучшение проекта.

Определение иерархии типа «родители-потомки». Группирование элементов атрибутов. Изменение свойств группирования и просмотр результата внесенных изменений. Скрытие и отключение иерархий атрибутов. Сортировка элементов атрибута по вторичному атрибуту. Определение связей атрибутов в определенной пользователем иерархии.



Определение связей между измерениями и группами мер

Связи измерений. Связи обычного измерения. Связи ссылочного измерения. Связи измерения фактов. Определение связи фактов для измерений фактов. Просмотр куба с использованием измерения фактов. Связи измерений «многие ко многим». Добавление необходимых таблиц к представлению источника данных. Определение промежуточной группы мер. Определение измерения «многие ко многим». Определение связи «многие ко многим». Просмотр куба и измерения «многие ко многим». Определение степени гранулярности измерения в группе мер.



Определение вычислений

Вычисляемые элементы. Определение статистических вычислений для физических мер. Просмотр новых вычисляемых элементов. Именованные наборы. Определение именованных наборов. Просмотр куба с использованием новых именованных наборов. Команды сценариев. Определение назначений с указанием области с помощью команд сценариев. Определение вычислений.



Определение ключевых индикаторов производительности

Понятие KPI («ключевой индикатор производительности», Key Performance Indicator). Общие термины ключевых индикаторов производительности. Родительские ключевые показатели производительности. Веса. Извлечение и отображение ключевых индикаторов производительности. Просмотр куба с использованием ключевого индикатора производительности.



Определение перспектив куба и переводов метаданных

Перспективы. Определение и поиск перспектив. Просмотр куба в каждой из перспектив. Переводы. Определение переводов. Просмотр куба с использованием переводов.



Определение ролей администраторов и пользователей

Обеспечение безопасности служб SSAS. Настройка безопасности служб SSAS. Предоставление административного доступа. Разрешения, которые роль сервера служб SSAS может предоставить роли базы данных.



Заполнение куба при помощи Integration Services

Создание простого пакета. Формат данных источника. Формат таблицы-назначения. Сопоставление данных источника и назначения. Создание нового проекта служб Integration Services. Добавление диспетчера соединений с плоскими файлами. Добавление и настройка диспетчера соединений OLE DB. Добавление задачи потока данных в пакет. Добавление и настройка источника плоских файлов. Добавление и настройка преобразований «Уточняющий запрос». Добавление и настройка образца назначения OLE DB. Добавление заметки к потоку данных. Выполнение пакета.

3. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКАЯ КАРТА




Номер раздела, темы,

занятия

Название раздела,темы, занятия;
перечень изучаемых вопросов


Количество аудиторных часов

Материальное обеспечение занятия (наглядные, методические пособия и др.)

Литература

Формы контроля знаний

лекции

практические (семинарские) занятия

лабораторные занятия

управляемая самостоятельная работа студентов



Введение в основы OLAP

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






OLAP-системы

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






OLAP-средства

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Общие сведения о многомерном анализе данных при помощи службы SQL Server 2008 Analysis Services

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Разработка многомерных баз данных с использованием SSAS

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Запросы к многомерным базам данных

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Использование служб Integration Services со службами Analysis Services

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Развертывание служб SSAS

2




0




Пособие
Презентация
Файлы с примерами

[1-9]






Data Mining – интеллектуальный анализ данных

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Обзор Задач Data Mining

2




0




Пособие
Презентация

[1-9]






Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных

0




2




Электронные материалы

[7]






Определение представления источника данных в проекте служб Analysis Services

0




2




Электронные материалы

[7]






Определение и развертывание куба

0




4




Электронные материалы

[7]






Изменение мер, атрибутов и иерархий


0




4




Электронные материалы

[7]






Определение расширенных свойств атрибутов и измерений

0




6




Электронные материалы

[7]






Определение связей между измерениями и группами мер

0




4




Электронные материалы

[7]






Определение вычислений

0




4




Электронные материалы

[7]






Определение ключевых индикаторов производительности

0




2




Электронные материалы

[7]






Определение перспектив куба и переводов метаданных

0




2




Электронные материалы

[7]






Определение ролей администраторов и пользователей

0




2




Электронные материалы

[7]






Заполнение куба при помощи Integration Services

0




2




Электронные материалы

[7]




ИТОГО ЗА СЕМЕСТР

20




34










Экзамен за семестр


4. ИНФОРМАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ

ПО ДИСЦИПЛИНЕ




4.1. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


4.1.1. Список основной литературы

  1. Berger, А.. Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services / A. Berger, E. Melomed. – Pearson Education eBook Publish Date: January 21, 2009

  2. MSDN Library http://msdn.microsoft.com

  3. Барсегян, А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод.  – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.: ил.

  4. Найт, Б. Microsoft SQL Server 2008: руководство администратора для профессионалов / Б. Найт, К. Пэтел, В. Снайдер, Р. Лофорт, С. Уорт. – М.: Диалектика, 2009 – 904 с.

  5. Роберт, Э.У. SQL Server 2008: ускоренный курс для профессионалов / Э.У. Роберт, М. Коулс, Р. Рей, Ф. Феррачати, Д. Фармер. Пер с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2008. – 768 с.

  6. Спирли, Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация / Э. Спирли. Т.1. Вильямс, 400 с., ил.

  7. Полубояров. В.В. Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных /В.В. Полуборяров. Электронный лабораторный практикум. — 2009 г.

  8. MSDN Library http://msdn.microsoft.com

  9. Бергер, А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных/ А. Бергер, И. Горбач, Э. Меломед, В. Щербинин, В. Степаненко. – BHV, 2007.

4.1.2. Список дополнительной литературы

  1. Заботнев, М.С. Разработка методов и средств анализа многомерных баз данных с неполной информацией / М.С. Заботнев. Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. тех.н. – Москва, 2006.

  2. Петкович. Д. Microsoft SQL Server 2008. Руководство для начинающих / Д.Петкович. – CПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 752 с.

  3. Бергер А., Горбач И. Меломед Э., Щербинин В., Степаненко В. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. BHV, 2007.

  4. Федоров А., Елманова Е. Введение в OLAP. КомпьютерПресс №№4,5, 2001.


5. ПРОТОКОЛ СОГЛАСОВАНИЯ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ


ПО ИЗУЧАЕМОЙ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

С ДРУГИМИ ДИСЦИПЛИНАМИ СПЕЦИАЛЬНОСТИ



Название дисциплины, с которой требуется согласование

Название кафедры

Предложения об изменениях в содержании учебной программы по изучаемой учебной дисциплине

Решение, принятое кафедрой, разработавшей учебную программу

(с указанием даты и номера протокола)1










































































ПО ИЗУЧАЕМОЙ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

на ____ / _____ учебный год




п/п

Дополнения и изменения

Основание









































































Учебная программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры

(протокол № __ от _______ 201_ г.)


Заведующий кафедрой
__________________________ ______________ _______________________

(степень, звание) (И.О.Фамилия)

1



Похожие:

Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconСеминар №7 Технология olap и многомерные модели данных
Технология olap ориентирована, главным образом, на обработку нерегламентированных запросов к хранилищам данных
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconВ olap и многомерные базы данных Михаил Альперович
Тем не менее тот факт, что эта тема вновь поднимается, надеюсь, будет одобрен большинством читателей, т к для того, чтобы представление...
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconЛекция №11 olap, oltp краткое описание: Транзакции. Oltp. Многомерная модель данных. Olap
Транзакция. Действие или ряд действий, выполняемых одним пользователем или прикладной программой, которые осуществляют чтение или...
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconУчебная программа для специальности: (рабочий вариант) 1-310301-02 Математика
Рабочая программа составлена на основе учебной программы по дисциплине “Дискретная математика”, утверждённой 05. 09. 2008
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconУчебная программа (рабочий вариант) для специальности: 1-31 01 01 Биология специализации 1-31 01 01 05 Биохимия
Одобрена и рекомендована к утверждению учебно-методической комиссией биологического факультета
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconУчебная программа для специальности: (рабочий вариант) 1-31 03 03-02 прикладная математика
...
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconОдноклассники
Он такое получил по имени одной из главных его составляющих – базы данных. Программа «Базы данных» обладает большими возможностями...
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconУчебная программа для специальности: ( рабочий вариант) 1-31 03 01-02 Математика (научно-педагогическая деятельность)
Составил Г. Ч. Шушкевич, заведующий кафедрой информатики и компьютерного моделирования доктор физико-математических наук, доцент
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconУчебная программа для специальности: ( рабочий вариант) 1-40. 01. 01 Программное обеспечение информационных технологий
Рабочая программа составлена на основе учебной программы для студентов специальности “Языки разметки документов”, составленной на...
Учебная программа: (рабочий вариант) по спецкурсу «Многомерные базы данных и olap» 1 40 01 01 iconУчебная программа для специальности: 1-31 02 01 География Геоэкология Геоинформационные системы
Рабочий вариант учебной программы составлен на основе типовой учебной программы «Основы геохимии», утвержденной в 2008 году
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org