Сховища даних та OLAP-системи

Анотація навчальної дисципліни

Мета дисципліни:
забезпечення формування комплексу знань, вмінь та розумінь, а також здобуття навичок з використання принципів організації й оперування великими обсягами даних із застосуванням сучасних інформаційних засобів і технологій.
Завдання дисципліни:
ознайомлення з особливостями технології сховищ даних як однієї з основних інформаційних технологій, з тим, щоб розуміти тенденції розвитку сучасних інформаційних технологій, бачити їхні переваги й недоліки, особливості роботи в умовах конкретних технологій;
навчання практичній роботі (проектування, ведення й використання сховищ даних) у середовищі програм для роботи з багатомірними кубами;
ознайомлення з основними принципами проектування та розробки процесу наповнення сховищ даних.
формування базових знань про використання сховищ даних в процесі аналізу даних

Основні результати навчання

Знати основні процеси, фази та ітерації життєвого циклу програмного забезпечення.

Знати і застосовувати професійні стандарти і інші нормативно-правові документи в галузі інженерії програмного забезпечення.

Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань.

Мати навички командної розробки, погодження, оформлення і випуску всіх видів програмної документації.

Знати та вміти застосовувати інформаційні технології обробки, зберігання та передачі даних.

Знати, аналізувати, вибирати, кваліфіковано застосовувати засоби забезпечення інформаційної безпеки (в тому числі кібербезпеки) і цілісності даних відповідно до розв'язуваних прикладних завдань та створюваних програмних систем.

Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять

Л – лекційні заняття; ЛЗ – лабораторні заняття; СРС – самостійна робота здобувача вищої освіти; МКР – модульна контрольна робота; К – консультації.

Тематика та види навчальних занять

1    тиждень

Л1. Поняття про системи підтримки прийняття рішень. Переваги технології сховищ даних. Порівняння основних характеристик типових систем OLTP і  сховищ даних. 
ЛЗ1. Робота зі зведеними таблицями
СРС. К.

2    тиждень

Л2. Визначення сховища даних. Характеристики сховища даних. Проблеми розробки й супроводу сховищ даних.
СРС. К.

3    тиждень

Л3. Користувачі систем оперативного аналізу даних. Тест FASMI. Характеристики OLAP (правила Кодда).
ЛЗ2. Створення простих багатомірних OLAP кубів. 
СРС. К.

4    тиждень

Л4. Фізичні й віртуальні сховища даних. Вітрина даних. Найпоширеніші види архітектури. Фактори, що впливають на вибір архітектури.
СРС. К.

5    тиждень

Л5. Поняття гіперкубу. Міри та виміри. Таблиця фактів та таблиці вимірів. Види фактів.
ЛЗ3. Створення простих багатомірних OLAP кубів.  
СРС. К.

6    тиждень

Л6. Види параметрів. Види ієрархій. Операції, які виконуються над кубом. Схеми «зірка» та «сніжинка».
СРС. К.

7    тиждень

Л7. Часткова та повна агрегація. Розрахунок кількості агрегатів для простих вимірів
ЛЗ4. Аналіз даних з використання багатомірного кубу.  
СРС. К.

8    тиждень

Л8. Розрахунок кількості агрегатів для ієрархічних вимірів. Обчислювальні витрати на агрегування.  
МКР1. СРС. К.

9    тиждень

Л9. Розробка ETL-процесів. Класи процесів. Елементарні операції перетворення даних. Загальні способи оптимізації. Інструменти ETL.
ЛЗ5. Підготовка реляційної БД як джерела даних для сховища даних. 
СРС. К.

10    тиждень

Л10. Процедури очищення даних. Проблеми окремих джерел даних
СРС. К.

11    тиждень

Л6. Методи очищення даних. Класифікація проблем очищення даних за рівнями. Якість даних.
ЛЗ6. Створення сховища даних на основі реляційної БД за заповнення його даними
СРС. К.

12    тиждень

Л12. Фундаментальні концепції. Об’єкт Measures. Члени вимірів. Поняття кортежу та набору
СРС. К.

13    тиждень

Л13. Запити до кубу. Синтаксис оператору запиту.  Речення where та with. 
ЛЗ7. Мова багатомірних виражень MDX (Multi-Dimensional eXpressions). Частина 1. 
СРС. К.

14    тиждень

Л14. MDX-функції. Класифікація MDX-функцій. Функції елементів. Функції наборів. Числові та логічні функції
МКР2.СРС. К.

15    тиждень

Л15. Етапи побудови сховища даних. Проблеми СД. Модель зрілості BI-середовища. Критерії визначення ключових показників ефективності.
ЛЗ8. Мова багатомірних виражень MDX (Multi-Dimensional eXpressions). Частина 2. 
СРС. К.

Процедура оцінювання

Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних та лабораторних занять, виконують 2 модульні контрольні роботи.
Для забезпечення оперативного контролю за успішністю та якістю рівня навчальних досягнень здобувачів вищої освіти дисципліна поділяється на два семестрові модулі.

Модульні контрольні роботи № 1 та № 2 виконуються у письмовій формі. 

Модульна робота складається з теоретичної частини  та практичної частини - задач. Максимальна оцінка за правильне виконання теоретичної частини модульної роботи  становить 20 балів, за виконання практичної частини – 10 балів. 
Кількість запитань теоретичної частини  – 20. Кожна правильна відповідь оцінюється в 1 бал.
Кількість задач модульної роботи – 2. Правильне розв’язання кожної задачі оцінюється в 5 балів. Задача вважається розв’язаною, якщо при її розв’язанні коректно записано структуру даних, коректно записано запити.

Кожний модуль оцінюється у максимально можливі 50 балів:

Семестровий модуль № 1

ЛЗ1- ЛЗ4. Оцінка за виконання – 20 балів. Термін виконання – 1-8 тиждень. 
МК1. Модульна контрольна робота – 30 балів (8 тиждень). Перескладання можливе протягом 9–11 тижнів за розкладом консультацій.

Семестровий модуль № 2

ЛЗ5- ЛЗ8. Оцінка за виконання – 20 балів. Термін виконання – 9-15 тиждень. 
МК2. Модульна контрольна робота – 30 балів (14 тиждень).

Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач за всі виконані види робіт – 100 балів. 

Підсумковим контролем з дисципліни є усний екзамен, білет до якого складається з теоретичної частини (2 запитання) та практичної частини (3 задач). За бездоганну відповідь на кожне теоретичне питання студент отримує – 20 балів. За бездоганне виконання кожного завдання практичної частини студент отримує – 20 балів. 
Максимальна оцінка за правильні відповіді на всі питання екзаменаційного білету становить 100 балів.

Умови допуску до підсумкового контролю

До екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни на не менш, ніж на 60 %.

Екзамен відбувається за всіма тематичними (змістовними) модулями дисципліни.

Політика освітнього процесу

Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх не зрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності.

Виконаний не свій варіант завдання здобувачем не оцінюється.

Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.

Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0». 
Складання/перескладання екзаменів – за встановленим деканатом розкладом.

Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.

Заборонено використання будь-яких підручників, посібників, конспектів лекцій, шпаргалок під час проходження модульних контролів та екзамену з дисципліни.

Документи (файли), що додаються: Робоча програма навчальної дисципліни.

Література
1.    Data Warehousing Guide.  –  Oracle, 2021 – 735 с.  
2.    Bhatia P. Data Mining and Data Warehousing: Principles and Practical Techniques. Cambridge University Press, 2019. –  477 p.
3.    Taylor D.  What is Data Warehousing?  – 2021.  –  https://www.guru99.com/data-warehousing.html
4.    Taylor D. Data Warehouse Architecture, Concepts and Components.  – 2021.  – https://www.guru99.com/data-warehouse-architecture.html
5.    Гайдаржи В., Ізварін І. Бази даних в інформаційних системах. Університет "Україна". –  2018. –  418 с.
6.    Демиденко М.А.  Введення в сучасні бази даних: навч. посіб. –  НТУ «Дніпровська політехніка». – Д. : 2020. – 38 с.

Методична література
1.    Зіноватна, С.Л. Конспект лекцій з дисципліни «Сховища даних та OLAP-системи» для студентів спеціальності 121 – «Інженерія програмного забезпечення». – Одеса: ОНПУ, 2019. – 95 с. (КЛ11134)
2.    Зіноватна, С.Л. Методичні вказівки до лабораторних робіт з дисципліни «Сховища даних та OLAP-системи» для студентів спеціальності 121 – Інженерія програмного забезпечення. – Одеса; ОНПУ, 2019. – 31 с. (МВ11133)

Додаткова література
1.    Wrembel R.,  Koncilia C. Data Warehouses And Olap: Concepts, Architectures And Solutions. -  2007. -  332 с.
2.    Пасічник, В. В.  Сховища даних: навч. посібник / В.В. Пасічник, Н.Б. Шаховська; за ред. В.В. Пасічника .- Л. : Магнолія 2006, 2008.- 492 с.
3.    Шаховська Н.Б. Сховища та простори даних : Монографія / Шаховська Н.Б., Пасічник В.В. – Львів : Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2009 – 244 с.
4.    Смирнов, Д.  OpenOffice.org pro для профессионала. 2-е, испр. и доп. / Д. Смирнов, Д. Чернов., А. Еременко — М. : ДМК Пресс, 2008. — 448 с.
5.    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.
6.    Бергер, А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А. Бергер, И. Горбач, Э. Меломед, В. Щербинин, В. Степаненко. – СПб .: БХВ-Петербург, 2007. – 928 с.
7.    Коннолли, Т. Базы данных: Проектирование, реализация, сопровождение. Теория и практика / Т. Коннолли. – М.:  Издательский дом «Вильямс», 2002. – 1120 с.
8.    Спирли, Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка и реализация. Т.1./ Э. Спирли.  – М. : Изд. дом Вильямс, 2001. – 400 с.
9.    Харинатх, С. SQL Server Analysis Services 2005 и MDX для профессионалов  / С. Харинатх, С. Куинн. – М. : Издательство: Диалектика, 2008. –  848 с.
10.    Архипенков, С. Хранилища данных. От концепции до внедрения / С.Архипенков, Д.Голубев, О. Максименко.  –   М. : Диалог-МИФИ, 2002. –   528 с. 
11.    Федоров, А. Введение в OLAP-технологии MICROSOFT / А.Федоров, Н.Елманова. – М. :  Диалог-Мифи, 2002. – 272 с.