Бизнес Система КУБ

Вы запрашивали подробную информацию о работе на дому

Основная задача менеджера — это создание клиентской базы для интернет магазина. Вся работа осуществляется онлайн — то есть через интернет. Новым партнерам предоставляется бесплатное обучение и помощь куратора. 

График работы -свободный,желательно уделять работе от 2-4 часов в день . ЗП выплачивается на карту банка(банк любой).

В чем заключается Ваша работа 

  Создать  поток покупателей в Ваш интернет-магазин. Потребители постоянно что-то приобретают, а Вам за эту работу платят от 3 до 22 %  с товарооборота. Доход официальный. Через банк. Стаж. 

Как создать поток покупателей в ваш интернет магазин

 После регистрации вы получаете доступ к бесплатному обучению. Способов много и все они бесплатные . Как и что делать -научим.

Для работы вы можете использовать все социальные сети ,которые вы знаете

— одноклассники

— мой мир

— вконтакте

— инстраграм

— друг вокруг 

— фейсбук  и др.  

По каждой социальной сети вы получите обучающие  видео уроки ,вам достаточно выбрать 

1-2 соц. сеть ,в которых вам наиболее комфорто общаться.

Если я  создаю поток покупателей в интернет магазин,
значит я продаю продукцию? 
НЕТ ,мы приглашаем партнеров работать без продаж.
Хочу сделать акцент ,что лично у вас,   покупатели ничего не покупают.
Каждый человек самостоятельно заходит на сайт, оформляет заказ.
Сам его оплачивает и получает в  пункте выдачи в своем городе.
Доставкой, хранением, транспортировкой занимается компания.
Все эти организационные  моменты,происходят без вашего участия

Как с помощью интернета приглашать людей за покупками,можно узнать из бесплатного обучения.

КАКАЯ ПРОДУКЦИЯ ПРЕДСТАВЛЕНА в НАШЕМ ИНТЕРНЕТ МАГАЗИНЕ .

— бытовая техника

    ( блендеры,миксеры,блинницы,маринаторы,шашлычницы,пылесос и др.)

— Парфюмерия

— Аксессуары (сумки,кошельки,портмоне,шарфы,часы,палантины и др) 

— Косметика

— Средства личной гигиены

— Здоровое питание для всей семьи и витаминные комплексы

— Бижутерия.

КОМПАНИЯ ПАРТНЕР .  Сотрудничаем в партнерстве с компанией Орифлэйм. Если раньше у компании  был акцент на продажи по каталогам,  потому что не было интернета, то сейчас,  с появлением интернета ,  в руки мы каталоги не  берем, потому что продает сам интернет магазин,наша задача только направить лояльных покупателей в свой филиал интернет магазина.Как это сделать,повторюсь,узнаете пройдя обучение онлайн .

ЛИЧНОЕ ПОТРЕБЛЕНИЕ . Обязательно ли самому делать заказы? 

Так как мы не продаём, то пользуемся сами, по мере необходимости.
Да ,нужно покупать для себя,но речь идет лишь о смене магазина .
Простой пример -раньше покупали средства личной гигиены,косметику,аксессуары
в магазине на улице,
теперь покупаем в своем интернет магазине . С точки зрения традиционного бизнеса,согласитесь, логично, имея свой магазин покупать у себя,
а не у конкурентов.
Покупаем всё то же самое, что и в обычном магазине (мыло, шампунь, гель для душа, косметику, парфюмерию, аксессуары и т.д.), только со скидкой от 20 % до 80 % и при этом зарабатываем.

От покупок всех участников создается групповой товарооборот,

от которого вы, как организатор получаете до 22 % 

ЧТО НУЖНО СДЕЛАТЬ СЕЙЧАС 
Вы заполняете анкету на регистрацию и в течении 1-24 часов на электронную почту,придут пошаговые инструкции. Если по какой либо причине , после обучения,  вы поймете,что работа вам не подходит,просто выходите без обязательств,не потратив НИЧЕГО. 

Обзор IDM-системы КУБ от ТрастВерс

1. Введение

2. Архитектура IDM-системы «КУБ»

3. Системные требования IDM-системы «КУБ»

4. Функциональные возможности IDM-системы «КУБ»

5. Развертывание IDM-системы «КУБ»

6. Настройка IDM-системы «КУБ»

7. Работа с IDM-системой «КУБ»

8. Выводы

Введение

Ни для кого не является секретом тот факт, что рынок IDM-решений в нашей стране фактически еще только зарождается (примерно год назад мы публиковали небольшой обзор рынка, чтобы познакомить читателей с положением дел в этой области, прочитать его можно здесь). Из него видно, что основными потребителями IDM-продуктов являются крупнейшие корпорации и государственные организации. И это понятно. Ведь чем крупнее компания, чем больше в ней работает людей и чем больше используется информационных систем, тем сложнее в ней управлять доступом.

Продукты класса IDM обеспечивают автоматизацию взаимодействия между кадровиками (прием на работу), бизнес-подразделениями (запрос на доступ в автоматизированные системы), ИТ-отделами и отделами информационной безопасности. Это позволяет существенно разгрузить ИТ-сотрудников организации, значительная часть времени которых часто уходит именно на ручное решение этой задачи. Таким образом IDM-решения позволяют увеличить эффективность и производительность работы ИТ-подразделений.

Также нельзя забывать о том, что чем больше прав выдается пользователям вручную, тем выше риск случайных ошибок или преднамеренных действий, которые могут привести к серьезным последствиям: несанкционированному доступу сотрудников компании к тем или иным информационным ресурсам, утечкам конфиденциальных, в то числе, и персональных данных и пр. Таким образом, IDM-решения можно считать одним из краеугольных камней информационной безопасности организации.

Помимо этого, IDM-системы используются и для контроля доступам к информационным системам организации. Осуществляется он за счет отслеживания несанкционированного изменения прав, в том числе, лицами, имеющими такие возможности: системными администраторами, администраторами баз данных и пр. В результате реализации этих двух подходов (автоматизация и формализация выдачи прав и постоянный мониторинг их несанкционированных изменений) компания получает полный контроль над доступом ко всем своим информационным ресурсам. Нельзя забывать и про немедленное блокирование прав доступа сотрудников при увольнении и их изменение при переводе человека в другое подразделение или на другую должность. Это важно, поскольку “мертвые” учетные записи — одна из наиболее распространенных угроз по части информационной безопасности.

Безусловно, все преимущества IDM-решений понимают не только представители крупного, но и среднего бизнеса. И разработчики идут им навстречу. В последнее время продукты данного класса становятся не только доступнее с точки зрения стоимости, но и проще в развертывании и эксплуатации.

«КУБ» – яркий представитель продуктов класса IDM. В отличие от большинства представленных на нашем рынке решений (в основном это импортные продукты), он разработан российской компанией «ТрастВерс». В нем есть все необходимое для комплексного решения всех задач, связанных с управлением доступом. Это интеграция с кадровой системой, ролевое и индивидуальное управление правами, документооборот заявок, в том числе, и юридически значимый, автоматическое назначение и изменение прав пользователей в разных информационных системах, постоянный контроль со стороны ответственных сотрудников и многое другое.

Помимо универсальности и комплексности, «КУБ» отличается крайней простотой внедрения и эксплуатации. Данный продукт, в отличие от многих конкурентов, является законченным решением, а не «конструктором», из которого нужно долго собирать подходящее решение. Через веб-портал самообслуживания  сотрудник буквально в несколько кликов мышкой может подать заявку на доступ к нужным ресурсам, а согласующий сотрудник – ее принять или отклонить. Отдельное приложение для настройки информационных систем, маршрутов, заявок и т.п. обеспечивает понятное управление системой со стороны отдела информационной безопасности без необходимости программирования или ручного написания кода настройки.

Архитектура IDM-системы «КУБ»

Рисунок 1. Архитектура системы КУБ

В состав IDM-системы «КУБ» входят следующие компоненты.

• «Сервер КУБ» – ядро системы, которое выполняет обработку всей поступающей от других компонентов информации, координирует их работу, обеспечивает функционирование документооборота заявок и пр.
• «Система управления заявками» – веб-портал самообслуживания, который используется для формирования и согласования пользователями требований к изменению состояния информационной системы. Доступ к ней конечных пользователей осуществляется с помощью веб-интерфейса.
• Агенты – программы, которые используются для контроля различных компонентов корпоративной информационной системы, например, агент для Windows/AD отвечает за автоматическое выполнение соответствующих инструкций, контролирует легитимность изменений, вносимых в права доступа пользователей и групп в Active Directory к ресурсам на серверах Windows и т.д.
• «Программа управления сервером КУБ» – приложение, предназначенное для управления настройками системы сотрудниками отдела информационной безопасности. Используется для конфигурирования как при внедрении в эксплуатацию, так и в будущем при изменении информационной среды предприятия или политик безопасности.
• «КУБ Ассистент» – приложение, которое предназначено для оповещения пользователей об имеющихся в системе операциях, требующих их участия, а также для выполнения некоторых операций в ручном режиме.

Системные требования IDM-системы «КУБ»

Системные требования IDM-системы «КУБ» в большой степени зависят от масштаба внедрения, а поэтому они должны определяться на этапе проектирования в каждом конкретном случае отдельно. Тем не менее, разработчик приводит некоторые минимальные системные требования компонентов, которые приведены в таблице.

Функциональные возможности IDM-системы «КУБ»

Как мы уже говорили, IDM-система «КУБ» реализует два сценария: автоматизированную выдачу доступа и мониторинг изменения прав в информационных системах.

Автоматизация управления правами доступа

1. Импорт и синхронизация организационно-штатной структуры. Это является основным сценарием использования системы. «КУБ» позволяет при вводе в эксплуатацию импортировать, а при дальнейшей работе регулярно синхронизировать организационно-штатную структуру компании. В качестве источников могут выступать база «1С: Предприятие», каталог Active Directory, текстовые и XML-файлы, таблицы Microsoft Excel, другие сервера «КУБ» (например, сервера филиалов), произвольные системы (через API).
2. Управление организационно-штатной структурой в ручном режиме. В рассматриваемом решении есть возможность управления организационно-штатной структурой в ручном режиме.    Это позволяет ответственному сотруднику создавать подразделения организации и должности в них, регистрировать новых сотрудников, назначать их на должности и т.п. Такой сценарий работы использовать не рекомендуется, поскольку теряется значительная часть преимуществ автоматизации. Тем не менее, он может применяться в том случае, если нет интеграции с кадровой системой, или совместно с синхронизацией.
3. Автоматическое управление доступом на основе ролей. Сотрудники могут автоматически получать доступ к информационным системам организации на основе заранее заданных ролей, которые могут быть назначены самим сотрудникам вручную или автоматически в соответствии с их должностями и подразделениями. Например, при вступлении в должность пользователю могут быть автоматически назначены определенные права, а при переводе на другую – отменены.
4. Управление заявками. В системе реализован широкий спектр операций с заявками, подаваемыми сотрудниками на предоставление доступа к нужным им ресурсам: подача формализованных заявок и заявок в свободной форме, комментирование, приложение файлов, указание сроков исполнения с учетом выходных и праздничных дней и пр. Заявки могут подаваться не только на изменение прав доступа, но и на выполнение настройки самой системы (добавление и изменение новых подразделений, должностей, сотрудников, ролей доступа и пр.), а также кадровых операций (назначение на должность, перевод и увольнение сотрудника и пр.). Изменение прав доступа или настроек системы без соответствующей заявки невозможно.
5. Юридически значимый документооборот заявок. При необходимости в компании можно организовать юридически значимый документооборот заявок. В этом случае все действия с заявками будут заверяться электронными подписями, в том числе и квалифицированными (с использованием дополнительного ПО), участвующих в нем сотрудников.
6. Динамическое построение маршрутов согласования заявок. Маршруты согласования заявок формируются непосредственно в момент их создания в соответствии с заданными требованиями и зонами ответственности. Это гарантирует их актуальность в любой момент времени (например, при смене руководителя отдела заявки на согласование будут автоматически направляться новому, а не старому сотруднику) и то, что нельзя забыть про согласование, например, с владельцем ресурса при редактировании или создании нового бизнес-процесса. Кроме того, в процессе обработки заявки согласующий сотрудник может при необходимости делегировать операцию другим работникам.
7. Обработка заявок с участием внешних систем. В IDM-решении «КУБ» предусмотрена возможность обработки заявок во внешних системах документооборота и пр. В частности, может быть настроен импорт заявок из других систем, а также их утверждение и отклонение во внешних системах документооборота и формирование тикетов на выполнение работ в системах help-desk (например, в HP Service Manager).
8. Автоматическое и ручное изменение прав доступа на основе заявок. В случае успешного согласования заявки система может автоматически назначает требуемые права доступа без вмешательства администратора. Также заявки могут исполняться вручную. Это позволяет управлять правам в системах, доступ на изменение которых закрыт.
9. Система отчетности. В рассматриваемом продукте реализовано большое количество отчетов для сотрудников разного уровня. Они представляют собой интерактивный инструменты для удобного просмотра информации. При необходимости отчеты могут быть распечатаны или экспортированы в форматы XML и XLS. Кроме того, у администратора есть возможность добавлять новые типы отчетов.
10. Рассылка уведомлений. В системе предусмотрена возможность рассылки сотрудникам уведомлений о необходимости участия в том или ином процессе (например, о поступлении заявки, которая требует согласования), различных событиях и пр. Уведомления представляют собой электронные письма, сгенерированные по специальным шаблонам. При необходимости эти шаблоны можно настраивать.
11. «КУБ Ассистент». В составе системы есть специализированная программа, которая устанавливается на рабочий ПК сотрудника и позволяет просматривать список текущих задач и информацию о заявках и инструкциях, оповещает о приближении времени завершения задачи и пр.
12. Веб-интерфейс. Основная работа конечных пользователей системы осуществляется в веб-интерфейсе, который при должной настройке может быть доступен не только из интрасети, но и из Интернета. С его помощью сотрудники могут выполнять весь спектр своих задач: подавать заявки и управлять ими, выполнять согласования, просматривать отчеты и т.д.

Контроль изменения прав доступа в информационных системах

1. Контроль событий и несоответствий. IDM-решение «КУБ» обеспечивает автоматическую регистрацию всех событий, связанных с управлением учетными записями в контролируемых информационных системах, в режиме реального времени. В том числе, фиксируются все несанкционированные изменения (например, вносимые системными администраторами напрямую в ИС). Просматривать события можно в специальных журналах.
2. Возможность отмены или подтверждения внесенных изменений. При просмотре события (изменений в правах доступа, внесенных напрямую в контролируемую систему) администратор безопасности может подтвердить изменения или отменить их. В первом случае система отметит правки как легитимные и «запомнит» новое состояние системы. Во втором случае права доступа будут возвращены к состоянию до внесения изменений. Все инциденты сохраняются в журналах и могут быть просмотрены позднее, например, в процессе расследования нарушений политики ИБ или при аудите.
3. Рассылка уведомлений. При обнаружении события «КУБ» отправит уведомление о нем ответственному лицу. Это позволяет оперативно отреагировать на внесение несанкционированных изменений в контролируемые информационные системы.

Развертывание IDM-системы «КУБ»

В отличие от многих других типов программного обеспечения, IDM-решения отличаются сложностью внедрения. Однако у системы «КУБ» есть ряд механизмов, значительно упрощающих настройку и развертывание системы. Например, рабочие процессы системы (процессы создания, согласования и исполнения заявок) производятся настройкой и не требуют дополнительного программирования скриптами. В то время как у других IDM-систем настройка, зачастую, требует «заточки» под конкретные задачи и дополнительного программирования. Кроме того, в «КУБ» есть готовые правила реконсиляции, которые настраиваются в графическом интерфейсе также без применения программирования. Процесс установки всех подсистем «КУБ» и настройка выполняется готовыми мастерами (wizard-ами), поэтому ручная настройка сведена к минимуму.

И тем не менее, внедрение IDM-системы непростая задача, поэтому разработчики «КУБ» настоятельно рекомендуют пользоваться услугами системных-интеграторов. Это позволит ускорить процесс внедрения и значительно уменьшить риски некорректной настройки системы.

Настройка IDM-системы «КУБ»

Как мы уже говорили выше, первоначальная настройка IDM-системы «КУБ» входит в процесс развертывания. Она включает в себя первичное создание и настройку организационно-штатной структуры, выделения зон ответственностей, формирование списка ролей в соответствии с разработанной ролевой моделью и т.д. Тем не менее, впоследствии, в процессе эксплуатации, может возникнуть необходимость изменить существующие настройки. Сделать это можно с помощью «Программы управления сервером КУБ».

Данное приложение имеет очень простой интерфейс. В левой части расположен иерархический список папок, в которых содержатся основные объекты системы. Это подразделения, должности, сотрудники, роли, ответственности, список объектов информационной системы компании, сетевые сущности, журналы и пр. В средней части отображается список объектов активного типа, а в правой – свойства выбранного объекта. Помимо этого, в окне отображается список сущностей, подчиненных выбранной. Например, при просмотре подразделения можно в средней части окна увидеть список работающих в нем сотрудников, структуру его должностей, роль типового доступа и пр.

Рисунок 2. Программа управления сервером КУБ

Вся работа с объектами осуществляется в едином окне. Это касается в том числе и операций по их созданию и изменению. Редактируются записи прямо в списке или путем изменения свойств в правой части окна. Для удобства пользователей в приложении реализовано контекстное меню, полноценная панель инструментов, система фильтров, возможность самостоятельно настраивать состав и положение частей главного окна.

Помимо этого, в «Программе управления сервером КУБ» реализован большой набор мастеров для выполнения тех или иных действий. В частности, с их помощью можно импортировать организационную структуру из внешней системы, выполнить различные проверки настройки и т.д.

Рисунок 3. Список мастеров в «Программе управления сервером КУБ»

В качестве примера создадим в системе роль, которая будет разрешать всем членам подразделения «ИТ-отдел» доступ к размещенной на сервере сетевой папке «Техническая поддержка». Это, конечно же, довольно простой пример, однако он позволит представить себе принцип настройки работы IDM-системы «КУБ».

Решить поставленную задачу можно двумя способами: с помощью специального мастера или вручную. Первый вариант, конечно же, удобнее. Итак, откроем перечень ролей, с помощью контекстного меню запустим мастер создания роли и на первом шаге введем ее название.

Рисунок 4. Первый шаг мастера создания роли в «Программе управления сервером КУБ»

Следующие два шага мастера позволяют указать вышестоящие и подчиненные роли. В нашем примере в этом нет необходимости (это нужно только для построения иерархической ролевой модели). Для этого можно предварительно создать свою собственную ответственность, которая будет контролировать назначение прав на нужную нам папку.

Рисунок 5. Выбор ответственности в мастере создания роли в «Программе управления сервером КУБ»

На следующем этапе можно указать должности, для которых будет назначена создаваемая роль. Однако мы будем осуществлять привязку роли к подразделению целиком, поэтому данный шаг тоже можно пропустить. А вот дальше необходимо указать агент и ресурс, доступом к которым будет управлять создаваемая роль. В нашем случае это будет агент управления сервером Windows и папка, размещенная на этом сервере. Для нее можно указать нужные права.

Рисунок 6. Настройка прав роли в мастере создания в «Программе управления сервером КУБ»

Также роль можно сформировать и вручную. Для этого она сначала создается, после чего в нижней части списка ролей для нее задаются по отдельности ответственности, сотрудники, ресурсы и права доступа к ним и т.п.

После создания роли необходимо присвоить ее подразделению «ИТ-отдел». Сделать это можно, используя механизм типового доступа. Просто открываем подразделение, в нижней части списка переходим на вкладку «Типовой доступ» и добавляем в него роль «Доступ к папке «Техническая поддержка».

Рисунок 7. Настройка типового доступа для подразделения в «Программе управления сервером КУБ»

Рассмотренный пример позволяет примерно представить принцип настройки IDM-системы «КУБ» с помощью «Программы управления сервером КУБ».

Работа с IDM-системой «КУБ»

Вся регулярная работа с IDM-системой «КУБ» осуществляется через веб-интерфейс. И это очень удачное решение. Такой подход обеспечивает кроссплатформенность. Использовать веб-сайт можно с компьютеров, работающих под управлением любых операционных систем.

Интерфейс портала очень прост. На главную страницу вынесено несколько блоков, которые отображают задачи и заявки пользователя, а также перечни избранных процедур создания заявок и отчетов. Таким образом, она может использоваться для быстрого доступа к наиболее часто используемым конкретным пользователем функциям системы.

Рисунок 8. Главная страница портала IDM-системы «КУБ»

Подать заявку можно непосредственно с главной страницы или со страницы списка возможных типов заявок. На этой странице все типы разбиты на четыре больших группы: «Общие», «Кадровые процедуры», «Орг. штатные процедуры» и «Управление доступом».

Рисунок 9. Страница со списком типов заявок на портале IDM-системы «КУБ»

Сам процесс оформления заявки осуществляется в виде пошагового мастера, на каждом этапе которого необходимо установить какой-то один параметр (например, ресурс, должность пользователя и т.п.). Это довольно удобно, потому что практически исключает риск ошибок пользователей.

Рисунок 10. Пример этапа мастера подачи заявки на портале IDM-системы «КУБ»

На заключительном этапе мастера будут показаны данные о сроках и маршруте согласования подаваемой заявки.

Рисунок 11. Данные о согласовании заявки на портале IDM-системы «КУБ»

Просмотреть все свои заявки с любым статусом можно в разделе «Мои заявки». Список можно сортировать по любому из полей.

Рисунок 12. Раздел «Мои заявки» портала IDM-системы «КУБ»

Согласование заявок также осуществляется на портале. Для этого используется раздел «Мои задачи». В нем перечисляются все те процессы, в которых должен принять участие пользователь. При этом согласующим доступны три основных действия: согласовать заявку (перевести ее следующему согласующему в соответствии с маршрутом или утвердить), отклонить ее или делегировать согласование другому пользователю.

Рисунок 13. Раздел «Мои задачи» портала IDM-системы «КУБ»

Все заявки с любыми статусами можно просмотреть. При этом отображается подробная информация о ней, которая включает в себя основные данные, текст заявки, перечень назначенных и реальных согласующих и многое другое. При необходимости можно найти нужную заявку по различным параметрам, включая участников, ключевые слова, статус и пр.

Рисунок 14. Информация о заявке на портале IDM-системы «КУБ»

Отчеты о работе системы также можно просматривать прямо на Портале. Реализовано их много. Причем предназначены они для разных категорий пользователей.

Рисунок 15. Список отчетов на портале IDM-системы «КУБ»

Отчеты представляют собой интерактивные инструменты с возможностью отбора данных по разным фильтрам, удобного их просмотра, печати и экспорта в форматы XML и XLS. К сожалению, просматривать их можно только в табличной форме. Графические отчеты в IDM-системе «КУБ» не реализованы. Также стоит отметить, что отчеты можно генерировать только по актуальным в данный момент данным. Построить отчет по состоянию на какую-то дату в прошлом нельзя.

Рисунок 16. Пример отчета на портале IDM-системы «КУБ»

Выводы

IDM-система «КУБ» полностью оправдала наши ожидания. Начать нужно с того, что она обладает всеми необходимыми возможностями для безопасного управления доступом. К ним относятся интеграция с кадровыми системами, полноценный документооборот заявок с возможностью придания ему юридической значимости, ролевая модель прав с поддержкой системы типового доступа для подразделений, автоматическое и ручное исполнение инструкций, динамическое построение маршрутов согласования и многое, многое другое.

Она позволяет, во-первых, полностью автоматизировать и формализовать выдачу прав доступа сотрудникам организации. Это обеспечивает высокую эффективность взаимодействия ИТ-отдела и отдела кадров, а также значительно повысить производительность работы ИТ-специалистов путем избавления их от выполнения большого объема рутинных операций. Кроме того, такое решение значительно повышает защищенность ресурсов организации от несанкционированного доступа за счет его формализации.

Во-вторых, IDM-система «КУБ» позволяет организовать мониторинг изменений прав доступа во всех контролируемых системах с возможностью определения несанкционированного их изменения и отмены внесенных в обход нее правок.

Рассматриваемый продукт отличается простой внедрения и эксплуатации. Простота внедрения, конечно же, относительная. IDM-системы вообще относятся к числу одних из самых сложных с точки зрения развертывания. В нашем же случае простота сводится к тому, что в комплект поставки входит большое количество агентов для интеграции с разными системами, которые работают «из коробки» и не требуют длительного ручного программирования.

Что касается простоты эксплуатации, то тут IDM-системе «КУБ» действительно есть, чем похвастаться. Все параметры работы устанавливаются с помощью понятного графического интерфейса. Что, совместно с подробнейшей справочной системой обеспечивает возможность компаниям выполнять настройку своими силами. Работа же конечных пользователей осуществляется через очень простой веб-интерфейс, сложностей с которым возникнуть не должно даже у далеких от ИТ-технологий сотрудников.

Естественно, есть у рассмотренной системы и некоторые недостатки. В основном они относятся к функциям, которые потенциальные клиенты все чаще и чаще хотят видеть в IDM-решении. К ним относится аттестация прав доступа, управление сервисными учетными записями.

Преимущества:

• большое количество готовых агентов для связи с разными автоматизированными системами;
• полноценный документооборот заявок;
• автоматическое и ручное выполнение инструкций;
• постоянный мониторинг событий во всех контролируемых автоматизированных системах;
• выявление несанкционированных изменений в правах доступа и их отмена ответственным сотрудником;
• хранение истории всех изменений прав доступа;
• сертификат ФСТЭК по НДВ 3, ТУ.

Недостатки:

• отсутствие некоторых функций, которые могут ожидать потенциальные клиенты: аттестация прав доступа, управление сервисными учетными записями;
• недостатки отчетности: отсутствие в отчетах графики, нет отчета о состоянии прав за определенную дату.

КУБ | СК-ИНФОРМИКА

Количество участников
До 100До 500до 2000Свыше 2000

База данных

Базовый функционал

70 000 ₽

Включает функционал: управление заявками, проверка на дубли, загрузка и выгрузка в формате ‘xls’ (excel), произвольные атрибуты

Модуль рассылок

10 000 ₽

Отправляйте письма вашим клиентам, предлагайте им интересные новости или акции, держите в курсе по статусам их заказов, информируйте об изменениях в программе мероприятия и многом другом.

Модуль создания документов

12 000 ₽

Создавайте счета, договора, коммерческие предложения и любые другие документы автоматически одним кликом мыши

Модуль оплаты

19 000 ₽

Принимайте оплату от своих клиентов за ваши услуги или товары

Модуль отчетов

17 000 ₽

Получайте оперативные аналитические отчеты о результатах проведения события, оплатам или любым другим показателям

Модуль аккредитации

45 000 ₽

Проверяйте зарегистрировавшихся участников, выдавайте им разные виды доступа на мероприятие, печатайте и бейджи прямо из КУБа

Модуль СКД

20 000 ₽

Контролируйте доступ в помещение программно благодаря интеграции с КУБом систем СКД

Личные кабинеты

Базовый функционал

20 000 ₽

Включает функционал: редактирования данных, доступ к сервисным блокам, различные категории пользователей, подтверждение пользователей, согласие на обработку ПД

Модуль создания и управления событиями

30 000 ₽

Доступ к информации о программе, спикерах, партнерах, а также видео-трансляции.

Календарь

5 000 ₽

Планируйте совещания, не забывайте про дни рождения коллег, помните про встречи с клиентами и назначенные звонки, создав событие в календаре

Чат

10 000 ₽

Вовлекайте участников событий в тематические сообщества посредством общения

Биржа деловых контактов

20 000 ₽

Назначайте и подтверждайте деловые встречи, бронируйте переговорные комнаты в личном кабинете через биржу деловых контактов

Модуль проведения опросов

20 000 ₽

Создавайте программы обучения, тестируйте ваших клиентов или сотрудников, следите за прогрессом из обучения, выявляйте точки роста

Модуль видеоконференций

10 000 ₽

Мероприятия в онлайн режиме — это возможность одновременного участия до 8 выступающих и 500 участников, с выводом презентаций и опросов в реальном времени

Мобильное приложение

150 000 ₽

Управляйте мероприятием прямо с Вашего смартфона!

Использование кубов OLAP для расширенной аналитики

• 
  05/06/2019
• Чтение занимает 22 мин

В этой статье

В Service Manager данные, которые находятся в хранилище данных, можно консолидировать из различных источников. Он представлен в Service Manager с помощью стандартных и настраиваемых кубов OLAP данных Microsoft Online Processing ( ) . вкратце, расширенная аналитика в Service Manager состоит из публикации, просмотра и манипулирования данными куба, как правило, в Microsoft Excel или в Microsoft SharePoint. Excel в основном используется для просмотра и манипулирования данными. SharePoint в основном используется как средство публикации данных куба и открытия общего доступа к ним.

Service Manager включает хранилище данных на уровне System Center. Таким образом, данные из Operations Manager, Configuration Manager и Service Manager можно консолидировать в хранилище данных, где можно легко использовать несколько представлений данных для получения любых нужных сведений. Это также интерфейс, позволяющий размещать данные в одном хранилище данных из собственных источников, таких как приложения SAP или сторонние приложения для работы с — персоналом. Эта консолидация создает общую модель данных и обеспечивает углубленный анализ, позволяющий создавать хранилища данных в ( ИТ ) -Организации, которая может обслуживать все потребности в бизнесе и отчетности.

Помещение данных в общую модель позволяет манипулировать информацией и создавать общие определения и таксономию для всего предприятия. Это достигается путем развертывания кубов OLAP и просмотра имеющейся в них информации с помощью стандартных средств, таких как Excel и SharePoint. Такой подход позволяет пользователям использовать уже имеющиеся у них навыки. Вы контролируете определение своей бизнес-логики в централизованном режиме. Например, можно определить ключевые показатели эффективности, такие как время инцидента — до — пороговых значений разрешения, а также указать, какие значения порогов равны зеленому, желтому или красному. Данную настройку можно выполнять в централизованном режиме, позволяя пользователям с легкостью использовать данные и наблюдать общее определение в своих отчетах Excel и панелях мониторинга SharePoint.

О Service Manager кубах OLAP

Интерактивная аналитическая ( Обработка ) кубов OLAP — это функция в Service Manager, использующая существующую инфраструктуру хранилища данных для предоставления — пользователям функций самостоятельной бизнес-аналитики.

Куб OLAP представляет собой структуру данных, которая обеспечивает возможность быстрого анализа данных за рамками ограничений реляционных баз данных. Кубы способны отображать и суммировать большие объемы данных, также предоставляя пользователям доступ к любым точкам данных с возможностью поиска. Таким образом, данные могут быть сведены, фрагментированы и обработаны по мере необходимости для решения самых широкого спектра вопросов, относящихся к интересующей вас области пользователя.

Поставщики программного обеспечения или информационные технологии ( ИТ ) -разработчики, имеющие опыт работы с КУБАми OLAP, могут создавать пакеты управления для определения собственных расширяемых и настраиваемых кубов OLAP, основанных на инфраструктуре хранилища данных. эти кубы хранятся в SQL   Server   Analysis Services ( SSAS ) . средства самостоятельной — бизнес-аналитики, такие как Excel и SQL   Server Reporting Services ( ) службы SSRS, могут ориентироваться на эти кубы в SSAS, и их можно использовать для анализа данных с нескольких перспектив.

Базы данных, используемые предприятием для хранения всех своих транзакций и записей, называются оперативной обработкой транзакций ( ) базы данных OLTP. Как правило, записи в эти базы данных вносятся поочередно и содержат большой объем информации, которая может быть использована стратегами для принятия обоснованных решений в сфере бизнеса. Однако используемые для хранения данных базы данных плохо приспособлены для анализа. Поэтому извлечение ответов из этих баз данных требует много времени и усилий. Базы данных OLAP специально предназначены для упрощения извлечения необходимых сведений бизнес-аналитики из данных.

Кубы OLAP — это звено, завершающее облик решения по созданию и обслуживанию хранилищ данных. куб olap, также известный как многомерный куб или «куб», представляет собой структуру данных в SQL   Server Analysis Services ( SSAS, ) построенную с использованием баз данных OLAP, чтобы обеспечить практически — мгновенный анализ данных. Топология данной системы показана на иллюстрации ниже.

Полезной функцией куба OLAP является то, что данные в кубе могут содержаться в статистическом («агрегатном») виде. Для пользователя это выглядит так, словно в кубе уже заранее есть все необходимые ответы, поскольку куб содержит множество предварительно вычисленных значений. Не отправляя запрос в исходную базу данных OLAP, куб может почти мгновенно возвращать ответы на широкий спектр вопросов.

Основной целью Service Manager кубов OLAP является предоставление разработчикам программного обеспечения или информационной технологии ( ) возможности выполнять практически — мгновенный анализ данных как для исторического анализа, так и для прогнозирования. Service Manager выполняет это следующим образом:

• Возможность встраивать определения кубов OLAP в пакеты управления. Такие кубы автоматически создаются в службах SSAS при развертывании пакета управления.
• Автоматическое обслуживание куба без вмешательства пользователей, включая ряд задач, в том числе выполнение обработки, секционирования, перевода и локализации, а также изменения схемы.
• разрешить пользователям использовать средства самостоятельной — бизнес-аналитики, например Excel, для анализа данных с нескольких перспектив.
• Сохранение созданных отчетов Excel для дальнейшего использования.

Чтобы увидеть, как Кубы хранилища данных представлены в консоли Service Manager, перейдите в рабочую область хранилище данных и щелкните Кубы.

Service Manager Кубы OLAP

на следующем рисунке показано изображение из SQL   Server Business Intelligence Development Studio ( предложений ) , которые описывают основные части, необходимые для интерактивной аналитической обработки ( кубов OLAP ) . Эти части — источник данных, представление источника данных, кубы и измерения. В приведенных ниже разделах описываются части куба OLAP и действия, которые могут выполнять пользователи с их помощью.

Источник данных

Источник данных является источником всех данных, содержащихся в кубе OLAP. Куб OLAP подключается к источнику данных для чтения и обработки необработанных данных путем выполнения агрегирования и вычислений связанных с ними мер. Источником данных для всех кубов Service Manager OLAP являются киоски данных, которые включают киоски данных как для Operations Manager, так и для Configuration Manager. сведения о проверке подлинности для источника данных должны храниться на   сервере SQL Server Analysis Services ( SSAS, ) чтобы установить правильный уровень разрешений.

Представление источника данных

Представление источника данных ( DSV ) — это коллекция представлений, представляющих таблицы измерений, фактов и вспомогательное измерение из источника данных, например Service Manager киоски данных. DSV отображает все отношения между таблицами, в том числе первичные и внешние ключи. Другими словами, DSV показывает, как база данных SSAS будет сопоставлена с реляционной схемой, и предоставляет слой абстрагирования поверх реляционной базы данных. Данный слой абстрагирования позволяет определять отношения между таблицами фактов и измерений даже при отсутствии отношений в исходной реляционной базе данных. В DSV также можно определять именованные вычисления, пользовательские меры и новые атрибуты, отсутствующие в схеме измерений хранилища данных. Например, именованное вычисление, определяющее логическое значение для решаемых инцидентов , вычисляет значение true, если состояние инцидента — resolved или Closed. Используя именованное вычисление, Service Manager может определить меру для просмотра полезной информации, такой как процент разрешенных инцидентов, общее количество разрешенных инцидентов и общее число инцидентов, которые не разрешены.

Еще один краткий пример именованного вычисления — ReleasesImplementedOnSchedule. Это именованное вычисление выполняет быструю проверку состояния работоспособности, подсчитывая количество записей о выпусках, в которых фактическая дата реализации прежде или равна запланированной.

Кубы OLAP

Куб OLAP представляет собой структуру данных, которая обеспечивает возможность быстрого анализа данных, выходя за рамки ограничений реляционных баз данных. Кубы OLAP могут отображать и суммировать большие объемы данных, а также предоставлять пользователям доступ к любым точкам данных с возможностью поиска, чтобы эти данные можно было свести, разделить и обрезать по мере необходимости для обработки самых широкого спектра вопросов, относящихся к интересующей вас области пользователя.

Измерения

Измерение в службах SSAS ссылается на измерение из Service Manager хранилища данных. В Service Manager измерение примерно эквивалентно классу пакета управления. Каждый класс пакета управления имеет набор свойств, а каждое измерение — набор атрибутов, при этом каждый атрибут сопоставляется с одним свойством класса. Измерения позволяют выполнять фильтрацию, группирование и маркировку данных. К примеру, можно отфильтровать компьютеры по установленной операционной системе или сгруппировать людей по категориям, используя пол или возраст. Затем данные могут быть представлены в формате, где данные классифицируются по категориям и категориям, что позволяет более — глубоко анализировать анализ. Измерения также могут иметь естественные иерархии, позволяющие пользователям «детализировать» до более детального уровня детализации. К примеру, измерение даты обладает иерархией, позволяющей выполнять детализацию до уровня лет, затем — до уровней кварталов, месяцев, недель и отдельных дней.

В следующем рисунке показан куб OLAP, содержащий измерения даты, региона и продукта.

Например, членам группы Microsoft может потребоваться Быстрая и простая сводка по продажам   консоли Xbox One игровой в 2016. Они могут детализировать данную сводку для получения сведений о продажах за более узкий интервал времени. бизнес-аналитикам может потребоваться изучить, как продажи   одной консоли xbox повлияли на запуск новой консоли и Kinect для Xbox   one. Такая информация позволяет им выявить происходящие в сфере продаж тренды и разработать потенциальную корректировку бизнес-стратегии компании. Фильтрация по измерению даты позволяет быстро доставлять и использовать данную информацию. Описанное создание объемных и плоскостных срезов данных возможно благодаря наличию в измерениях атрибутов и данных, позволяющих клиенту с легкостью выполнять их фильтрацию и группирование.

В Service Manager все Кубы OLAP совместно используют общий набор измерений. Все измерения используют в качестве источника основной киоск данных хранилища данных, даже при наличии нескольких киосков данных. Таким образом, наличие нескольких киосков данных может привести к ошибкам ключей измерения при обработке куба.

Группа мер

Концепция группы мер совпадает с термином «факт» в контексте хранилища данных. Подобно тому, как факты содержат числовые меры в хранилище данных, группа мер содержит меры для куба OLAP. Все меры в кубе OLAP, происходящие от одной таблицы фактов в представлении источника данных, также могут считаться группой мер. Однако в определенных случаях меры в кубе OLAP могут происходить от нескольких таблиц фактов. Меры одинакового уровня детализации объединяются в одну группу мер. Группы мер определяют, какие данные будут загружены в систему, каким образом они будут загружены, а также как данные будут привязаны к многомерному кубу.

Каждая группа мер также содержит список разделов, в которых находятся сами данные в виде отдельных, неперекрывающихся блоков. Группы мер также обладают поддержкой агрегатов — готовых наборов данных, заранее вычисляемых для каждой группы мер с целью повышения производительности запросов пользователей.

Меры

Меры — это числовые значения, позволяющие пользователям создавать плоскостные и объемные срезы, выполнять агрегирование и анализ. Они являются одной из основных причин построения кубов OLAP на основании инфраструктуры хранилищ данных. При помощи служб SSAS можно создавать кубы OLAP, использующие бизнес-правила и вычисления для форматирования и отображения мер в настраиваемом формате. Большой объем времени разработки куба OLAP тратится на определение того, какие меры будут отображены, и каким образом они будут вычисляться.

Меры — это значения, обычно сопоставляемые с числовыми столбцами в таблице фактов хранилища данных, но их также можно создать из атрибутов измерения или вырожденного измерения. Эти меры являются самыми важными анализируемыми значениями куба OLAP и представляют основной интерес для пользователей, просматривающих куб OLAP. Пример меры, существующей в хранилище данных — ActivityTotalTimeMeasure. ActivityTotalTimeMeasure — это мера из факта ActivityStatusDurationFact, обозначающая время, которое каждое действие проводит в определенном состоянии. Уровень детализации меры состоит из всех охваченных ей измерений. К примеру, уровень детализации факта отношений ComputerHostsOperatingSystem состоит из измерений Computer и Operating System.

Функции агрегирования осуществляют вычисление на основе мер для возможности дальнейшего анализа данных. Наиболее распространенные функцией агрегирования является Sum («Сумма»). Один из распространенных запросов к кубу OLAP, к примеру, суммирует продолжительность всех действий, имеющих состояние In Progress. Другие распространенные функции агрегирования — Min, Max и Count.

После обработки необработанных данных в кубе OLAP пользователи могут выполнять более сложные вычисления и запросы с помощью ( многомерных выражений MDX ) для определения собственных выражений мер или вычисляемых элементов. MDX — это отраслевой стандарт для операций запроса и доступа к данным, сохраненным в системах OLAP. SQL   Сервер не предназначен для работы с моделью данных, которую поддерживает многомерные базы данных.

Детализация

Когда пользователь детализирует данные куба OLAP, он анализирует данные на другом уровне уплотнения. Уровень детальности данных повышается с каждой операцией детализации, что позволяет пользователю изучать данные на разных уровнях иерархии. По мере детализации пользователь переходит от общей информации к данным, имеющим более узкий фокус. Ниже приведены примеры детализации.

• Детализация данных для просмотра демографической информации о населении США, затем штата Вашингтон, затем — муниципального района Сиэтл, города Редмонд и, в заключение, штаб-квартиры Майкрософт.
• Детализируйте показатели продаж для   консолей Xbox с 2015 календарного года, затем четвертый квартал года, месяц декабря, затем неделю до Рождества и, наконец, Рождество.

Детализация

Когда пользователи детализируют данные, они хотят видеть все отдельные транзакции, которые были задействованы в статистических данных куба OLAP. Другими словами, пользователь может извлечь данные на самом низком уровне детализации для определенного значения меры. Например, имеются категория продуктов и данные продаж за определенный месяц. Вы можете выполнить детализацию этих данных в режиме «drill through», чтобы увидеть список всех строк таблицы, содержащихся в данной ячейке данных.

Часто термины «Детализация» и «Детализация» следует путать друг с другом. Основное различие между ними заключается в том, что детализация выполняется — по заранее определенной иерархии данных, например США, затем в Вашингтон, затем в Сиэтле — в кубе OLAP. Детализация — переходит непосредственно к нижнему уровню детализации данных и извлекает набор строк из источника данных, которые были объединены в одну ячейку.

Ключевой показатель эффективности

Организации могут использовать ключевые показатели эффективности ключевых показателей эффективности ( ) для оценки работоспособности своего предприятия и их производительности путем измерения хода их выполнения в соответствии с целями. Показатели KPI представляют из себя бизнес-метрики, создаваемые для наблюдения за продвижением в сторону определенных заданных целей. Как правило, у показателя KPI имеется фактическое значение и целевое значение, представляющее собой количественную цель, достижение которой важно для успеха организации. Показатели KPI обычно отображаются в виде групп в системе показателей, демонстрируя общую работоспособность бизнеса в виде одного моментального снимка.

Пример показателя KPI: выполнить все запросы на изменение в течение 48 часов. Показатель KPI можно использовать для определения процентной доли выполненных в течение этого интервала времени запросов на изменение. Для визуального представления показателей KPI предусмотрена возможность создания панелей мониторинга. Например, может потребоваться определить целевое значение ключевого показателя эффективности для завершения всех запросов на изменение в пределах 48 часов до 75   процентов.

Секции

Раздел — это структура данных, содержащая частичные или полные данные группы мер. Все группы мер поделены на разделы. Раздел определяет подмножество данных факта, загруженное в группу мер. SSAS Standard Edition поддерживают только один раздел на группу мер, а в SSAS Enterprise Edition поддерживаются несколько разделов. Секции прозрачны для конечного пользователя, но они оказывают сильное влияние на производительность и масштабируемость кубов OLAP. Все разделы группы мер всегда существуют в одной и той же физической базе данных.

Секции позволяют администратору лучше управлять кубом OLAP и повысить производительность куба OLAP. Например, можно удалить или повторно обработать данные в одной секции группы мер, не затрагивая остальную часть группы мер. При загрузке новых данных в таблицу фактов затрагиваются только секции, которые должны содержать новые данные.

Секционирование также повышает производительность обработки и запросов для кубов OLAP. Службы SSAS могут параллельно обрабатывать несколько секций, в результате чего ресурсы ЦП и памяти на сервере используются гораздо более эффективно. При выполнении запроса службы SSAS также извлекают, обрабатывают и агрегируют данные из нескольких секций. Сканируются только секции, которые содержат данные, относящиеся к запросу, в результате чего снижается общий объем входных и выходных данных.

Одним из примеров стратегии секционирования служит размещение данных фактов для каждого месяца в месячной секции. В конце каждого месяца все новые данные переносятся в новую секцию, в результате чего выполняется естественное распределение данных с неперекрывающимися значениями.

Агрегации

Агрегаты в кубе OLAP — это предварительно просуммированные наборы данных. Они аналогичны инструкции SQL SELECT с предложением GROUP BY. Службы SSAS могут использовать эти агрегаты при ответе на запросы, чтобы сократить количество необходимых вычислений и быстро возвращать ответы пользователю. Встроенные — агрегаты в кубе OLAP сокращают объем агрегирований служб SSAS, выполняемых во время запроса. Построение правильных агрегатов может существенно улучшить производительность запросов. Зачастую это процесс, развивающийся в течение времени существования куба OLAP по мере изменения его запросов и использования.

Обычно создается базовый набор агрегатов, которые будут использоваться для большинства запросов к кубу OLAP. Агрегаты строятся для каждой секции куба OLAP в пределах группы мер. Когда агрегат построен, некоторые атрибуты измерений добавляются в предварительно просуммированный набор данных. При просмотре кубов OLAP пользователи могут быстро запрашивать данные на базе этих агрегатов. К разработке агрегатов следует подходить со всей тщательностью, поскольку количество потенциальных агрегатов столь велико, что для построения всех из них может потребоваться слишком много времени и дискового пространства.

При построении и проектировании агрегатов в Service Manager кубах OLAP Service Manager использует следующие два параметра:

• Рост производительности достиг
• -Оптимизация с учетом использования

Параметр «Рост производительности достиг» определяет процент создаваемых агрегатов. Например, если установить для этого параметра значение по умолчанию, а рекомендуемый — 30   процентов, то агрегаты будут построены таким образом, чтобы предоставить кубу OLAP — приблизительное увеличение производительности в 30 процентов. Однако это не означает, что   будут построены 30% возможных агрегатов.

-Оптимизация с учетом использования позволяет службам SSAS регистрировать запросы на данные, чтобы при выполнении запроса данные передавались в процесс создания статистической схемы. Затем службы SSAS проверяют данные и рекомендуют агрегаты для построения с целью достижения наибольшего предполагаемого роста производительности.

Секционирование Куба Service Manager

Все группы мер в кубе поделены на разделы, каждый из которых определяет часть данных факта, загружаемую в группу мер. SQL Server Analysis Services ( SSAS ) на   сервере SQL выпуск Standard допускает только один раздел на группу мер, в то время как в выпуск Enterprise разрешено несколько секций. Разделы полностью прозрачны для пользователя, однако они имеют большое влияние на производительность и масштабируемость. Например, разделы могут быть обработаны по отдельности и параллельно. Они могут иметь различные статистические схемы. Можно выполнить повторную обработку раздела, не затрагивая другие разделы группы мер. Кроме того, система SSAS автоматически сканирует только те разделы, которые содержат необходимые для запроса данные, что позволяет значительно повысить производительность запросов.

Секционирование кубов выполняется при каждом запуске задания по обслуживанию хранилища данных — по умолчанию ежечасно. Выполняемый модуль данного процесса называется ManageCubePartitions. Его выполнение происходит всегда после этапа CreateMartPartitions. Данные зависимостей хранятся в таблице infra.moduletriggercondition.

Основная библиотека динамической компоновки ( DLL ) , которая обрабатывает секционирование, находится в библиотеке DLL служебной программы хранилища (Microsoft. EnterpriseManagement. Warehouse. Utility) в классе классе partitionutil. В частности, существует метод ManagePartitions ( ) в классе, который обрабатывает все обслуживание секций. Библиотека DLL обслуживания хранилища данных, Microsoft. EnterpriseManagement. Warehouse. Maintenance и OLAP Online аналитическая обработка в хранилище данных ( ) (Microsoft. Enterprisemanagement. Warehouse. OLAP) вызывают в Microsoft. Enterprisemanagement. Warehouse. Utility для обработки секций во время обслуживания и развертывания куба. Таким образом фактическое управление разделами осуществляется в общей служебной библиотеке DLL во избежание дублирования логики и кода.

Функция обслуживания секционирования куба выполняет следующие задачи:

• Создание секций
• Удаление разделов
• Обновление границ разделов

для этого язык SQL ( SQL ) таблицы etl. TablePartition считывается для определения всех секций фактов, созданных для группы мер. После этого будут выполнены указанные ниже действия:

1. Запуск обработки куба для каждой группы мер в кубе
2. Получение всех разделов из таблицы etl.TablePartition для группы мер
3. Удаление всех разделов, имеющихся в группе мер, но отсутствующих в таблице etl.TablePartition
4. Добавление всех новых разделов, существующих только в таблице etl.TablePartition
5. Обновление разделов, которые могли измениться, путем сопоставления каждого раздела с параметрами RangeStartDate и RangeEndDate в таблице etl.TablePartition

Помните о следующих нюансах обработки куба:

• только группы мер, нацеленные на факты, содержат несколько секций в SQL   сервера выпуск Standard. По умолчанию все группы мер и измерения содержат только один раздел. Поэтому у раздела отсутствуют какие-либо условия границы.
• Границы раздела определяются с помощью привязки запроса, основанной на ключах дат, совпадающих с ключами дат соответствующего раздела факта в таблице etl.TablePartition.

Развертывание куба OLAP Service Manager

развертывание куба olap в режиме «в сети» ( ) использует инфраструктуру развертывания Service Manager для создания кубов OLAP на SQL   сервере ( Analysis Services ) базе данных SSAS.

Развертываемый элемент возвращает развертывающий объект с коллекцией ресурсов, которые сериализуются и используются для создания куба OLAP в базе данных SSAS. В кубах OLAP развертываемый объект называется CubeDeployable (для элемента SystemCenterCubе) или CubeExtensionDeployable (для элемента CubeExtension). Развертывающим объектом для обоих элементов является CubeDeployer.

Таблица dbo.Selector в базе данных DWStagingAndConfig содержит данные по обоим элементам пакета управления (SystemCenterCube и CubeExtension). Подсистема развертывания использует эти метаданные в том случае, если при импорте пакета управления в хранилище данных с применением задания MPSync требуется дополнительная обработка элемента пакета управления.

В развертываниях используется ( интерфейс API объекты AMO объектов AMO ) ( ) для создания и изменения всех компонентов куба в базе данных SSAS. А именно, используются объекты AMO в разъединенном режиме, поскольку элемент CubeDeployable не будет обладать подключением к базе данных SSAS. Работа с объектами AMO в разъединенном режиме позволяет создавать полное дерево объектов AMO без подключения к серверу. Service Manager затем сериализует иерархию объектов в виде потоковых ресурсов и присоединяет их к объекту-источнику развертывания, который передается обратно в инфраструктуру развертывания. Затем выполняется десериализация развертывающего объекта, устанавливается подключение к базе данных SSAD и создаются объекты с помощью отправки соответствующих запросов в базу данных.

Возможна сериализация только главных объектов. В контексте объектов AMO главными объектами считаются классы, которые представляют собой завершенный объект в виде завершенной сущности, не являющийся частью другого объекта. Например, основными объектами являются сервер, куб и измерение, которые являются автономными — сущностями. Однако DimensionAttribute не является главным объектом, поскольку он может быть создан только в составе родительского главного объекта Dimension. DimensionAttribute, таким образом, является дополнительным объектом. Проектировочный этап куба OLAP сфокусирован на создании всех главных объектов, необходимых кубу, вместе с их зависимыми дополнительным объектами. Эти основные объекты являются объектами, которые будут сериализованы, и, в конечном итоге, десериализованы, перед созданием объектов в базе данных SSAS.

Для успешного завершения развертывания и удовлетворения зависимостей, предъявляемых элементами куба OLAP, ресурсы, обертывающие главные объекты, должны быть созданы в определенном порядке. В двух представленных ниже списках показана последовательность развертывания элементов SystemCenterCube и CubeExtension, соответственно.

1. элементы DataSourceView
2. элементы измерения
3. элемент измерения даты
4. элемент куба
5. элементы DataSourceView
6. элемент куба

Обработка Service Manager куба OLAP

При развертывании куба OLAP в режиме «в сети» ( ) и создании всех его секций он готов к обработке, чтобы его можно было просмотреть. Обработка куба является последним шагом после выполнения операций извлечения, преобразования и загрузки ETL-файлов ( ) . Эти действия происходят в следующем порядке:

1. Извлечение: извлечение данных из исходной системы.
2. Преобразование: применение функций для приведения данных в соответствие со стандартной схемой измерений.
3. Загрузка: загрузка данных в киоск данных для потребления.
4. Процесс: загрузка данных из киоска данных в куб OLAP для просмотра.

Обработка куба OLAP начинается после того, как выполнено вычисление всех агрегатов куба и куб загружен вместе с этими агрегатами и данными. Выполняется чтение таблиц фактов и измерений, а также вычисление данных и их загрузка в куб. При проектировании куба OLAP следует учитывать потенциально сильное влияние, которое процесс обработки способен оказать на рабочую среду, где могут существовать миллионы записей. Полная обработка всех секций в такой среде может занять от нескольких дней до нескольких недель, что может привести к отображению Service Manager инфраструктуры и кубов, непригодных для конечных пользователей. Рекомендуется отключить график обработки неиспользуемых кубов, чтобы снизить нагрузку на систему.

Обработка куба OLAP состоит из двух отдельных задач:

1. Обработка измерений.
2. Обработка разделов.

Каждый куб OLAP имеет соответствующее задание обработки в консоли Service Manager и выполняется по — настраиваемому расписанию. Эти задания описаны в разделах, приведенных ниже.

Обработка измерений.

всякий раз, когда в базу данных SQL Server сервер анализа данных SSAS добавляется новое измерение ( ) , для его перевода в полностью обработанное состояние необходимо выполнить полный процесс в измерении. При обработке другого куба, ссылающегося на уже обработанное измерение, повторная обработка данного измерения может быть автоматически пропущена. Если не выполнить автоматическую повторную обработку измерения, Service Manager повторно обрабатывать каждое измерение для каждого куба. Наибольший эффект достигается с недавно обработанными измерениями, где маловероятно наличие новых, еще необработанных данных. Для оптимизации эффективности обработки предусмотрен Singleton-класс Microsoft.SystemCenter.Warehouse.Dimension.ProcessingInterval, определенный в пакете управления Microsoft.SystemCenter.Datawarehouse.OLAP.Base. Образец данного класса приведен ниже.

<!-- This singleton class defines the minimum interval of time in minutes that must elapse before a shared dimension is reprocessed. -->   
<ClassType Accessibility="Public" Abstract="false" Base="AdminItem!System.AdminItem" Singleton="true">  
<Property Type="int" Required="true" DefaultValue="60"/>  
</ClassType>  

Данный Singleton-класс содержит свойство IntervalInMinutes, определяющее частоту обработки измерения. По умолчанию это свойство имеет значение 60 минут. Например, если измерение обработано в 3:05 P.M. и другой куб, ориентированный на то же измерение, обрабатывается в 3:45 P.M., измерение не будет повторно обрабатываться. Недостатком данного подхода является повышение вероятности ошибок в ключах измерения. Механизм повторной попытки обрабатывает ошибки ключей измерения, чтобы выполнить повторную обработку измерения с последующей обработкой раздела куба. Дополнительные сведения об ошибках обработки см. в разделе «распространенные проблемы с отладкой и устранением неполадок».

После полной обработки измерения выполняется добавочная обработка с помощью операции ProcessUpdate . Операция ProcessFull выполняется лишь в еще одном случае — при изменении схемы измерения, поскольку это действие приводит к возврату измерения в необработанное состояние. Помните, что выполнение операции ProcessFull на измерении приведет все затронутые кубы и их разделы в необработанное состояние, что повлечет за собой их полную обработку при следующем запланированном запуске.

Обработка разделов.

Обработка разделов требует тщательного планирования, поскольку повторная обработка крупного раздела является крайне медленным процессом, потребляющим большой объем ресурсов ЦП на сервере, где размещены службы SSAS. Как правило, обработка разделов занимает больше времени, чем обработка измерений. В отличие от обработки измерений, обработка разделов не имеет влияния на другие объекты. только два типа обработки, выполняемые в System Center 2016-Service Manager кубы OLAP, — это ProcessFull и ProcessAdd.

Подобно измерениям, создание новых разделов в кубе OLAP требует, чтобы относящаяся к разделу задача ProcessFull находилась в состоянии, реагирующем на запросы. Поскольку задача ProcesFull — ресурсоемкая операция, ее следует выполнять только при необходимости, например, при создании раздела или при обновлении строки. В сценариях, в которых строки были добавлены и ни одна из строк не обновлялась, Service Manager может выполнить задачу ProcessAdd. Для этого Service Manager использует водяные знаки и другие метаданные. При этом опрашиваются таблицы etl.cubepartition и etl.tablepartition для определения режима необходимой обработки.

На следующей схеме показано, как Service Manager определяет тип выполняемой обработки на основе данных водяного знака.

При выполнении задачи ProcessAdd Service Manager ограничивает область запроса с помощью водяных знаков. Например, если значение InsertedBatchId равно 100, а значение WatermarkBatchId — 50, запрос загружает данные только из того киоска данных, где InsertedBatchId имеет значение больше 50 и меньше 100.

И, наконец, важно отметить, что Service Manager не поддерживает ручную обработку кубов OLAP с помощью SSAS или Business Intelligence Development Studio. обработка кубов за пределами методов, предоставляемых System Center-Service Manager, включая консоль Service Manager и командлеты Service Manager, не приведет к обновлению таблиц водяных знаков. Из-за этого существует вероятность нарушения целостности данных. Если вы случайно вручную выполнили повторную обработку куба, возможным решением является так же вручную обратить процесс. Затем при следующем Service Manager обрабатывается куб, он автоматически выполняет задачу ProcessFull, так как секции будут находиться в необработанном состоянии. Это приведет к корректному обновлению всех водяных знаков и метаданных, что позволит устранить все возможные проблемы целостности данных.

Ведение кубов Service Manager OLAP

В следующих разделах описываются рекомендации по обслуживанию OLAP-аналитических ( ) кубов.

Периодическая повторная обработка Analysis Services измерений

SQL Server Analysis Services ( ) рекомендации SSAS рекомендуется периодически ОБРАБАТЫВАТЬ измерения SSAS. При полной обработке измерений происходит перестройка индексов и оптимизация хранения многомерных данных, что повышает производительность запросов (а также производительность куба), которая может снижаться с течением времени. Это процесс подобен регулярной дефрагментации жесткого диска на компьютере.

Негативным последствием полной обработки измерения SSAS является то, что все соответствующие кубы OLAP становятся необработанными и должны тоже быть полностью обработаны для возврата в состояние, позволяющее им отвечать на запросы. Service Manager явно не полностью обрабатывает измерения SSAS. Время выполнения этой задачи обслуживания необходимо выбрать самостоятельно.

Требования к памяти

При выполнении всех операций извлечения, преобразования и загрузки данных в хранилище, а также при загрузке ( ) функций куба OLAP на одном сервере следует тщательно обдумать потребности в памяти операционной системы, хранилища данных и служб SSAS, чтобы сервер мог выполнять все — операции, требующие больших объемов данных, которые могут выполняться параллельно. Это особенно важно, поскольку обработка кубов OLAP — это — операция, интенсивно работающая с памятью.

Дальнейшие действия

ПАО НОВАТЭК Бизнес : Проект «Арктик СПГ 2»

«Арктик СПГ 2» – очередной проект «НОВАТЭКа», связанный с производством сжиженного природного газа

Проект предусматривает строительство трех технологических линий по производству сжиженного природного газа мощностью 6,6 млн т в год каждая. Общая мощность трех линий составит 19,8 млн т СПГ и до 1,6 млн т стабильного газового конденсата в год. Проект основан на инновационной концепции строительства с использованием оснований гравитационного типа (ОГТ). Оператором проекта и владельцем всех активов является ООО «Арктик СПГ 2».

Ресурсной базой проекта «Арктик СПГ 2» является Утреннее месторождение, расположенное на полуострове Гыдан в ЯНАО, примерно в 70 км от проекта «Ямал СПГ» через Обскую губу.

В 2018 году были завершены основные технические решения и проектная документация (FEED), начато выполнение инженерной подготовки территории, строительство первоочередных объектов энергоснабжения и бурение эксплуатационных скважин, строительство причальной набережной.

Участники «Арктик СПГ 2» приняли окончательное инвестиционное решение по проекту в сентябре 2019 года. Капитальные вложения для запуска проекта на полную мощность оцениваются в эквиваленте $21,3 млрд.

Применение технологической концепции строительства на ОГТ, а также обширная локализация производства оборудования и материалов в России позволят существенно снизить капитальные затраты на тонну производимого СПГ в рамках данного проекта. Это обеспечит низкую себестоимость производимой продукции и максимальную конкурентоспособность на всех рынках СПГ.

Центр строительства крупнотоннажных морских сооружений

Для обеспечения изготовления ОГТ, сборки и установки модулей верхних строений недалеко от Мурманска вблизи п. Белокаменка строится Центр строительства крупнотоннажных морских сооружений. Центр будет включать два сухих дока для строительства ОГТ и мощности для изготовления модулей верхних строений. Он создаст современную техническую базу СПГ-технологий в России, новые рабочие места в области инженерных разработок и производства, а также внесет вклад в экономическое развитие региона.

Конкурентные преимущества

• Снижение удельных капитальных затрат за счет использования ОГТ
• Традиционные запасы, расположенные на суше
• Низкий уровень затрат на разработку и добычу
• Доступ к рынкам АТР и Атлантического бассейна

Статус реализации проекта

• Базовый проект (FEED) подготовлен в октябре 2018 года
• Окончательное инвестиционное решение (FID) принято в сентябре 2019 года
• Подписан EPC контракт с TechnipFMC
• Законтрактовано более 90% оборудования для проекта
• Заключены 20-летние договоры купли-продажи на весь объем производства СПГ со всеми участниками проекта
• На конец 1 квартала 2021 года готовность проекта оценивалась в 39%, готовность первой линии — в 53%

Пресс-релизы ООО «Арктик СПГ 2»

«Нафтогаз» повысил тариф на транзит российского газа в Европу :: Бизнес :: РБК

Тариф на прокачку российского газа через Украину в 2019 году был рассчитан по ставке $2,61 за 1 тыс. куб. м на 100 км, напоминает директор по исследованиям Vygon Consulting Мария Белова. В новом контракте предусмотрен рост этой ставки на 1,9%, указывает она. Это подтверждает заместитель гендиректора Института энергетики и финансов Алексей Белогорьев.

Представители «Газпрома» и «Нафтогаза» не комментируют рост тарифов. Итоговый тариф вырос, но при этом снизились объемы прокачки газа через Украину, замечает источник, близкий к российской стороне переговоров с «Нафтогазом», — в 2019-м «Газпром» прокачал через территорию Украины около 90 млрд куб. м, то есть почти в 1,5 раза больше текущего плана.

Читайте на РБК Pro

Ставка транзита в новом контракте зафиксирована на весь срок его действия. В предыдущем контракте, который действовал десять лет, до конца 2019-го, ставка транзита не была фиксированной — она вычислялась по формуле, привязанной в том числе к стоимости газа в Европе и объемам прокачки. При фиксированной ставке начиная с 2021 года, когда минимальный объем транзита российского газа снизится до 40 млрд куб. м, этот тариф не будет покрывать себестоимость прокачки газа по украинской ГТС, особенно в случае роста цен на газ для технологических нужд, обращает внимание Белогорьев.

Сколько «Газпром» доплатит за сверхобъем

Если «Газпром» решит нарастить поставки в Европу через Украину сверх объемов, установленных в новом контракте, компании придется бронировать дополнительные мощности в украинской ГТС. В этом случае в договоре предусмотрены повышающие коэффициенты за транзит: бронирование дополнительных мощностей на квартал обойдется в 1,1 раза дороже обычной ставки, на месяц — в 1,2 раза, на сутки — в 1,45 раза. То есть максимальный рост ставки составит до 45%.

Дополнительный транзит «Газпрому» может потребоваться в нескольких случаях:

• Компании нужно будет поставить дополнительные объемы газа через Украину, если в Европе вырастет спрос на это топливо по сравнению с текущими показателями (в 2019 году «Газпром» поставил в Европу около 199 млрд куб. м против 201,8 млрд куб. м годом ранее) или «Газпром» не сможет договориться о продлении транзитного договора с Польшей по газопроводу Ямал — Европа (его проектная мощность — 32,9 млрд куб. м в год), который истекает в мае 2020 года, отмечает сопредседатель украинского Фонда энергетических стратегий Дмитрий Марунич. Он предполагает, что такие дополнительные мощности на украинском направлении могут потребоваться уже во второй половине 2020 года.
• В августе 2019 года уполномоченный польского правительства по стратегической энергетической инфраструктуре Петр Наимский сообщал, что Польша намерена пересмотреть условия прокачки российского газа по трубе Ямал — Европа через территорию этой страны. По его словам, через Польшу ежегодно прокачивается в сторону Германии 29 млрд куб. м российского газа, но оплата транзита производится по таким низким тарифам, что доходы страны составляют лишь 21 млн злотых (примерно $5,4 млн).
• Для того, чтобы сократить транзит через Украину, «Газпром» планировал до конца 2019-го запустить газопровод «Северный поток-2» мощностью 55 млрд куб. м в год по дну Балтийского моря. Но проект долго не мог получить разрешения Дании на прокладку трубы в ее территориальных водах, а в конце 2019 года США ввели санкции против его подрядчиков. В итоге пришлось отложить запуск нового газопровода, построенного уже более чем на 90%.
• В 2020 году «Газпрому» для удовлетворения потребностей европейских потребителей будет достаточно предусмотренных в транзитном договоре объемов 65 млрд куб. м, возражает Белова. «Несмотря на то что задержка запуска «Северного потока- 2» потребовала прокачки дополнительных 10 млрд куб. м через Украину, «Газпром» в прошлом году закачал в европейские подземные газохранилища даже больше этого объема», — указывает она. Vygon Consulting считает маловероятной остановку транзита российского газа по газопроводу Ямал — Европа после окончания действия контракта.
• Но уже в начале 2021 года «Газпрому» могут понадобиться дополнительные мощности в украинской ГТС, пока будут проводиться пусконаладочные работы «Северного потока-2» в случае его достройки, замечает Белова. «Речь может идти о бронировании системы на два квартала в объеме 10 млрд куб. м и о дополнительной плате за транзит в $350 млн. Суточные поставки сверхлимитного газа могут пригодиться «Газпрому» только в случае аномальных погодных условий в Европе или аварий на других экспортных магистралях, добавила она.
• Украина ожидала, что общие доходы от транзита российского газа за 2020–2024 годы (с учетом бронирования дополнительных мощностей) составят $15 млрд. Об этом говорил министр энергетики Украины Алексей Оржель, оценивший ежегодные платежи за транзит в $3 млрд в течение пяти лет.

Где будут решаться споры по контракту

В новом транзитном договоре «Газпрома» и «Нафтогаза» поменялись не только расчет тарифа и обязательные объемы прокачки газа, но и юрисдикция для рассмотрения потенциальных споров между сторонами. В предыдущем контракте все споры должны были рассматриваться в Международном арбитражном суде Стокгольма. Именно этот суд в 2018 году вынес решение в пользу «Нафтогаза», обязав «Газпром» компенсировать украинской компании $2,56 млрд за недопоставку газа по транзитному договору. В итоге, с учетом начисленных процентов, российской компании пришлось заплатить «Нафтогазу» $2,9 млрд в конце 2019 года. Эта выплата стала условием продолжения транзита российского газа с начала 2020 года.

Теперь же спорные вопросы будут решаться в другом международном арбитражном суде — при Международной торговой палате в Цюрихе (ICC). Но, как и прежний контракт, новый договор регулируется шведским материальным правом. По мнению руководителя практики разрешения споров юридической фирмы Art de Lex Артура Зурабяна, выбор суда в Швейцарии обусловлен более взвешенным отношением этой страны к санкциям против России по сравнению с другими государствами Евросоюза. «Формально Швейцария поддерживает санкции ЕС, но, по существу, занимает более взвешенную позицию, что позволяет ей, в частности, осуществлять экспорт в Россию продовольственных и иных товаров», — объясняет юрист.

Такая позиция обусловлена 300-летним опытом нейтралитета Швейцарии в любых международных конфликтах, добавляет партнер Paragon Advice Group Александр Захаров. По его мнению, на юрисдикции Цюриха мог настоять «Газпром», руководствуясь тем, что в суде Стокгольма ему не удалось отстоять свою позицию.

Новая система оплаты коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами

Обращения в Комитет по тарифам Санкт‑Петербурга по вопросам о новой системе оплаты коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами принимаются через сервис «Электронная приемная».

Вопросы и ответы:

1. Когда услуга по обращению с ТКО войдет в состав коммунальных услуг?

Согласно Федеральному закону от 25.12.2018 № 483-ФЗ «О внесении изменений в статью 29.1 Федерального закона «Об отходах производства и потребления» субъекты Российской Федерации – города федерального значения, в том числе Санкт‑Петербург, вправе не применять до 01.01.2022 положения Федерального закона от 24.06.1998 № 89-ФЗ, связанные с деятельностью регионального оператора по обращению с твердыми коммунальными отходами (далее – ТКО).

Правительством Санкт‑Петербурга было принято решение о введении моратория на деятельность регионального оператора по обращению с ТКО на территории Санкт‑Петербурга.

При этом в 2020 году Санкт‑Петербург поэтапно начинает реформу в сфере обращения с ТКО, что значительно раньше планируемого предельного срока окончания моратория.

2. Как будет производиться начисление платы за услугу по обращению с ТКО для гражданина?

Принцип формирования платы гражданина за услугу по обращению с ТКО определен Правилами предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 06.05.2011 № 354 (далее – Правила). Согласно Правилам размер платы за коммунальную услугу по обращению с ТКО определяется исходя из норматива накопления ТКО, количества граждан, постоянно и временно проживающих в жилом помещении и утвержденного единого тарифа на услугу регионального оператора по обращению с ТКО.

3. Утверждены ли нормативы накопления твердых коммунальных отходов на территории Санкт‑Петербурга?

Распоряжением Комитета от 14.04.2017 № 30-р «Об установлении нормативов накопления твердых коммунальных отходов на территории Санкт‑Петербурга» установлены нормативы накопления ТКО для многоквартирных и индивидуальных жилых домов, а также для нежилых помещений (объектов общественного назначения, торговых и культурно-бытовых учреждений), встроенных в многоквартирные дома.

4. Какие тарифы будет утверждать Комитет по тарифам Санкт‑Петербурга в области обращения с ТКО?

В соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 30.05.2016 № 484 «О ценообразовании в области обращения с твердыми коммунальными отходами», Положением о Комитете, утвержденным постановлением Правительства Санкт‑Петербурга от 13.09.2005 № 1346, Комитет устанавливает единый тариф на услугу регионального оператора по обращению с ТКО и тарифы на обработку, обезвреживание и захоронение для операторов по обращению с ТКО, осуществляющих деятельность на территории Санкт‑Петербурга.

5. Как может быть дифференцирован единый тариф на услугу регионального оператора по обращению с ТКО? Будет ли предусмотрена какая-либо дифференциация в Санкт‑Петербурге?

Правилами регулирования тарифов в сфере обращения с твердыми коммунальными отходами, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 30.05.2016 № 484 «О ценообразовании в области обращения с твердыми коммунальными отходами» предусмотрена возможность дифференциации тарифов в области обращения с ТКО как по видам ТКО и классам опасности отходов, так и по муниципальным образованиям.

Решение о дифференциации единого тарифа на услугу регионального оператора будет принято Комитетом при наличии обращения регионального оператора, исходя из экономически обоснованных расходов, соответствующих указанной дифференциации.

6. Как производить расчет за услугу по обращению с ТКО в нежилом помещении, если в распоряжении Комитета по тарифам Санкт‑Петербурга от 14.04.2017 № 30-р не предусмотрены нормативы накопления ТКО для конкретного вида нежилого помещения?

Нормативы накопления ТКО, утвержденные распоряжением Комитета от 14.04.2017 № 30-р (далее – распоряжение 30-р), применяются для объектов общественного назначения, торговых и культурно-бытовых учреждений (далее – организации), встроенных в многоквартирные дома.

При этом, перечень видов организаций по каждой категории не является исчерпывающим. По мнению Комитета, нормативы накопления ТКО, утвержденные распоряжением № 30-р, распространяются, в том числе на организации со схожими условиями хозяйственной деятельности.

Вместе с тем, в соответствии с Правилами коммерческого учета объема и (или) массы ТКО, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 03.06.2016 № 505, объем образования ТКО для расчета платы за услугу по сбору и вывозу ТКО определяется следующими способами:

1) исходя из нормативов накопления ТКО, выраженных в количественных показателях объема, или количества и объема контейнеров для накопления ТКО, установленных в местах накопления;

2) исходя из массы ТКО, определенной с использованием средств измерения.

Таким образом, расчет платы за услугу по обращению с ТКО может осуществляться на основании учета фактического объема накопления ТКО при условии организации отдельного места сбора (контейнерной площадки) ТКО для соответствующей организации.

7. Учтен ли в нормативах накопления ТКО объем накопления крупногабаритных отходов для граждан, проживающих в многоквартирных домах?

В соответствии с Правилами определения нормативов накопления твердых коммунальных отходов, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 04.04.2016 № 269 «Об определении нормативов накопления твердых коммунальных отходов», Комитетом проведены 4 этапа фактических замеров объемов накопления ТКО на территории Санкт‑Петербурга, в том числе в жилых помещениях многоквартирных домов. На каждом этапе проведения замеров по указанной категории был учтен объем как мелких бытовых отходов, так и крупногабаритных отходов.

По результатам проведенных замеров для многоквартирных домов Комитет установил средневзвешенный норматив накопления ТКО, с учетом объемов накопления крупногабаритных отходов.

8. Почему при сложившейся практике начисления платы за ТКО в многоквартирных домах «с квадратного метра», Комитетом были установлены нормативы накопления ТКО «с человека»?

Согласно пункту 14 Правил определения нормативов накопления твердых коммунальных отходов, утвержденных постановлением Правительства Российской Федерации от 04.04.2016 № 269 «Об определении нормативов накопления твердых коммунальных отходов», расчетные единицы определяются по каждой категории объектов уполномоченным органом. Комитетом в рамках данной работы проводился мониторинг общественного мнения по вопросу выбора расчетных единиц с целью установления нормативов накопления ТКО в многоквартирных домах. Результаты мониторинга общественного мнения показали, что 36,9% респондентов голосовали за единицы измерения м³/м², кг/м², 63,1% респондентов голосовали за единицы измерения м³/чел., кг/чел.

При выборе расчетных единиц Комитет также исходил из того, что ТКО образуются в процессе жизнедеятельности человека, и объем их образования в большей степени зависит от количества проживающих в жилом помещении, чем от площади жилого помещения.

Таким образом, при утверждении нормативов накопления ТКО для многоквартирных домов в целях справедливого и понятного формирования платы для граждан в качестве расчетной единицы измерения определены «куб.м./чел.», «кг/чел.».

9. Кто должен заключать договор на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами с региональным оператором? Может ли региональный оператор отказать в заключении такого договора?

Согласно части 1 статьи 24.7 Федерального закона от 24.06.1998 № 89-ФЗ «Об отходах производства и потребления» региональные операторы заключают договоры на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами с собственниками твердых коммунальных отходов, если иное не предусмотрено законодательством Российской Федерации. Договор на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами является публичным для регионального оператора. Региональный оператор не вправе отказать в заключении договора на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами собственнику твердых коммунальных отходов, которые образуются и места накопления которых находятся в зоне его деятельности.

10. По какой форме должен быть заключен договор с региональным оператором?

Договор на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами заключается между потребителем и региональным оператором, в зоне деятельности которого образуются твердые коммунальные отходы и находятся места их сбора и накопления, в соответствии с формой типового договора на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами, утвержденной постановлением № 1156 «Об обращении с твердыми коммунальными отходами и внесении изменения в постановление Правительства Российской Федерации от 25 августа 2008 г. № 641».

11. Каким образом будут определяться условия предоставления коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами собственникам помещений в многоквартирном доме?

В соответствии с пунктом 148(4) Правил предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов, утвержденных постановлением Правительства Российской Федерации от 06.05.2011 № 354, для собственников помещений в многоквартирном доме в зависимости от выбранного способа управления многоквартирным домом условия предоставления коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами собственникам жилых помещений определяются:

а) в договоре управления многоквартирным домом, заключаемом собственниками помещений в многоквартирном доме или органом управления товарищества, кооператива с управляющей организацией;

б) в договоре о предоставлении коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами, заключаемом товариществом или кооперативом с собственниками жилых помещений в многоквартирном доме, в котором создано товарищество или кооператив;

в) в договорах на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами, заключаемых собственниками жилых помещений в многоквартирном доме с соответствующим региональным оператором по обращению с твердыми коммунальными отходами.

12. Каким образом будут определяться условия предоставления коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами нанимателям и арендаторам жилых помещений в многоквартирных домах?

В соответствии с пунктом 148(6) Правил предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов, утвержденных постановлением Правительства Российской Федерации от 06.05.2011 № 354 (далее – Правил), условия предоставления коммунальной услуги нанимателю, ссудополучателю по договору безвозмездного пользования помещением, арендатору жилого помещения определяются в соответствии с пунктом 11 Правил:

а) в договоре найма, в том числе договоре социального найма, договоре найма специализированного жилого помещения, договоре найма жилого помещения, находящегося в частной собственности, – для нанимателя жилого помещения по такому договору;

б) в договоре безвозмездного пользования – для ссудополучателя по такому договору;

в) в договоре аренды жилого помещения или ином договоре о предоставлении жилого помещения во владение и (или) пользование, заключаемом собственником жилого помещения с юридическим лицом, которое может использовать жилое помещение только для проживания граждан.

13. Каковы особенности договорных отношений собственников нежилых помещений в многоквартирном доме с региональным оператором по обращению с твердыми коммунальными отходами?

В соответствии с Правилами предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям помещений в многоквартирных домах и жилых домов, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 06.05.2011 № 354, собственник нежилого помещения в многоквартирном доме в целях обеспечения обращения с твердыми коммунальными отходами заключает договор на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами непосредственно с региональным оператором по обращению с твердыми коммунальными отходами. Указанный договор заключается в порядке и в соответствии с требованиями, установленными гражданским законодательством Российской Федерации и законодательством Российской Федерации в области обращения с отходами производства и потребления.

Собственник нежилого помещения в многоквартирном доме обязан предоставлять управляющей организации, товариществу или кооперативу многоквартирного дома, в котором расположено нежилое помещение собственника, данные об объемах коммунальной услуги по обращению с твердыми коммунальными отходами, потребленной за расчетный период по указанному договору, в течение 3 рабочих дней со дня получения от них запроса.

Вышеперечисленные положения не распространяются на лиц, являющихся собственниками площадей, отведенных в многоквартирном доме под машино-места.

14. Если у физических лиц, либо юридического лица уже заключен и имеется действующий договор на вывоз ТКО, должен ли заключаться договор с региональным оператором ТКО?

Согласно части 4 статьи 24.7 Федерального закона от 24.06.1998 № 89-ФЗ «Об отходах производства и потребления» собственники твердых коммунальных отходов обязаны заключить договор на оказание услуг по обращению с твердыми коммунальными отходами с региональным оператором, в зоне деятельности которого образуются твердые коммунальные отходы и находятся места их накопления.

В соответствии с пунктом 6 статьи 23 Федерального закона от 2.12.2014 № 458-ФЗ договоры, заключенные собственниками твердых коммунальных отходов на сбор и вывоз твердых коммунальных отходов, действуют до заключения договора с региональным оператором по обращению с твердыми коммунальными отходами.

15. Кто должен оплачивать содержание контейнерных площадок?

В соответствии с пунктом 13 Правил обращения с твердыми коммунальными отходами, утвержденных постановлением Правительства Российской Федерации от 12.11.2016 № 1156 (далее – Правила обращения с ТКО) бремя содержания контейнерных площадок, специальных площадок для складирования крупногабаритных отходов и территории, прилегающей к месту погрузки твердых коммунальных отходов, расположенных на придомовой территории, входящей в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме, несут собственники помещений в многоквартирном доме.

При этом согласно подпункту д(2)) пункта 11 Правил содержания общего имущества в многоквартирном доме, утвержденных постановлением Правительства Российской Федерации от 13.08.2006 № 491 содержание общего имущества собственников помещений в многоквартирном доме включает в себя, в том числе содержание мест накопления твердых коммунальных отходов в соответствии с установленными требованиями.

В соответствии с пунктом 26(1) минимального перечня услуг и работ, необходимых для обеспечения надлежащего содержания общего имущества в многоквартирном доме, утвержденного постановлением Правительства Российской Федерации от 03.04.2013 № 290, в состав работ и услуг по содержанию общего имущества в многоквартирном доме входит, в том числе организация и содержание мест накопления твердых коммунальных отходов, включая обслуживание и очистку мусоропроводов, мусороприемных камер, контейнерных площадок.

Согласно пункту 13 Правил обращения с ТКО бремя содержания контейнерных площадок, специальных площадок для складирования крупногабаритных отходов и территории, прилегающей к месту погрузки твердых коммунальных отходов, не входящих в состав общего имущества собственников помещений в многоквартирных домах, несут собственники земельного участка, на котором расположены такие площадки и территория.

При этом региональный оператор несет ответственность за обращение с твердыми коммунальными отходами с момента погрузки таких отходов в мусоровоз в местах сбора и накопления твердых коммунальных отходов.

16. Как будет рассчитываться плата для граждан до отмены моратория на деятельность регионального оператора по обращению с ТКО?

До отмены моратория на деятельность регионального оператора по обращению с ТКО плата за коммунальную услугу по обращению с ТКО взимается в составе платы за содержание жилого помещения в расчете на 1 м² общей площади жилого (нежилого) помещения.

Собственники помещений в многоквартирном доме, руководствуясь положениями Жилищного кодекса Российской Федерации и другими нормативными правовыми актами, принимают решение об установлении размера платы за услугу по обращению с ТКО на основании решения общего собрания собственников в многоквартирном доме и устанавливают такую плату в расчете на 1 м² общей площади жилого (нежилого) помещения.

При этом в соответствии с частью 2 статьи 39 ЖК РФ доля обязательных расходов на содержание общего имущества в многоквартирном доме, бремя которых несет собственник помещения в таком доме, определяется долей в праве общей собственности на общее имущество в таком доме указанного собственника.

Необходимо отметить, что ЖК РФ не предусматривает различий в порядке установления размера платы за содержание общего имущества в многоквартирном доме для собственников помещений в МКД в зависимости от типа помещения (часть 4 статьи 162 ЖК РФ). Плата за содержание жилого помещения устанавливается в одинаковом размере для всех собственников жилых и нежилых помещений в многоквартирном доме.

Таким образом, до отмены моратория на деятельность регионального оператора по обращению с ТКО на территории Санкт Петербурга расчет платы за услугу по обращению с ТКО осуществляется в соответствии с нормами жилищного законодательства без применения нормативов накопления ТКО, утвержденных распоряжением Комитета по тарифам Санкт‑Петербурга от 14.04.2017 № 30-р (в ред. от 23.12.2019).

CUBE SYSTEM Деловая информация | CUBE SYSTEM

Для различных отраслей Услуги Предложение происхождения

CUBE SYSTEM Клиенты из различных отраслей Он поддерживает ваш бизнес, предоставляя информационные системы для удобства жизни и бизнеса каждого, удобного и комфортного общества. Он способствует этому.

Общее распределение супермаркетов)

Универсальный супермаркет с множеством продуктов, таких как продукты питания и предметы первой необходимости, необходимые для повседневной жизни.Нужных вам товаров нет в наличии, и вы всегда можете купить их вовремя, потому что существует система, позволяющая прогнозировать спрос на товары и мгновенно их пополнять. Здесь используется наша технология.

Банк (финансы)

Теперь, если у вас есть компьютер или мобильный телефон, вы можете проверить баланс банка. Услуги Интернет · Мобильный банкинг, которыми можно пользоваться в любое время · в любом месте.Мы разрабатываем систему для обеспечения бесперебойной работы этой транзакции.

Мобильная телефонная компания (телекоммуникации)

В магазине оператора мобильной связи. Система управления информацией о клиентах. С помощью этой системы вы можете получить информацию о продажах, такую ​​как количество продаж и инвентарь мобильных терминалов в каждом магазине по всей стране, количество подрядчиков и т. Д.в реальном времени. Будут посещать клиенты. Удобство обслуживания. Мы вносим свой вклад в стабильную работу системы, чтобы она могла быть защищена.

Private CloudServices (инфраструктура)

Облачные вычисления В связи с распространением персональных компьютеров и мобильных терминалов, стала удобной информация, к которой можно получить доступ в любое время в любом месте информации, размещенной в сети.Наша компания клиенты По запросу Мы реализовали повышенную безопасность и удобство по мнению клиентов. Мы занимаемся построением выделенной облачной среды.

Cube Data Management System Цены, альтернативы и многое другое 2021

«Cube позволяет вам взять под контроль свой бизнес-процесс и данные, вместо того, чтобы это диктовать ERP»

Итого: — Повышенное качество
— Использование таланта наших сотрудников
— Повышенное соответствие
— Улучшенное общение
— Снижение затрат
— Устранение отходов
— Выявленные и реализованные улучшения на уровне системы

Плюсы: + Отсутствие болезненной реализации — Процессы могут быть добавлены и обновлены по мере необходимости.+ Все под вашим контролем — вы можете вносить изменения в процессы на лету бесплатно.
+ Непрерывное улучшение — улучшение на системном уровне может быть реализовано немедленно и с небольшими усилиями. Это кардинально меняет правила игры, и в результате можно получить самый компактный бэк-офис.
+ Поддержка персонала — все процессы Cube похожи друг на друга. Вновь внедренные процессы интуитивно понятны и практически не требуют обучения.
+ Бережливое общение — информационная панель привлекает ваше внимание туда, где оно должно быть.Быстрое однострочное действие в существующей записи — это все, что нужно, когда есть вся остальная необходимая информация. Нет необходимости писать длинное письмо с описанием контекста и предыстории.
+ Меньше стресса — автоматические триггеры уведомят вас, когда что-то требует внимания (оборудование требует обслуживания, нужно связаться с клиентами и т. Д.). Это позволяет вашему разуму расслабиться вместо постоянного ощущения, что вы что-то забываете.
+ Простота импорта, экспорта и интерфейса — импорт данных ERP в Cube занял несколько минут.Кроме того, он очень дружелюбен к API. Например, у нас есть все наши контакты, синхронизируемые между Outlook и Cube.
+ Нет интернета, нет проблем — любой процесс будет доступен как офлайн-приложение для мест, где нет доступа к интернету. Приложение синхронизируется, как только вы вернетесь в цивилизацию.

Минусы: — Кто-то с хорошим пониманием ваших организационных процессов должен внедрить Cube.
Я знаю, что эта проблема решена путем предложения готовых реализаций управления качеством (QUARTZ) и безопасностью (LIGHTHOUSE), которые помогут вам начать работу с небольшой настройкой.- Cube настолько же экономичен и умен, как и вы. — Процесс, который тратит впустую время, может привести к увеличению потерь в масштабах всей организации. Чтобы получить максимальную отдачу от программного обеспечения, вам необходимо «настраивать и контролировать». Позиция «установил и забыла» может привести к увольнению персонала.

кубов бизнес-аналитики — insightsoftware

Data Revolution прошел долгий путь с момента нашей первоначальной публикации «Что такое кубы бизнес-аналитики» еще в 2013 году. среди деловых разговоров и обменов.Но все же можно спросить об основах бизнес-аналитики для Microsoft Dynamics NAV, GP или AX. В конце концов, как никогда важно понимать, чтобы оставаться на вершине конкурентной среды.

Возможно, вы получаете свою финансовую отчетность. Возможно, вы даже получаете отчеты о складских запасах. Итак, вы можете спросить: « Какое отношение эти« кубики »BI имеют к истории?» А на что обращать внимание?

Оказывается, это очень много.

Взгляните на статью Throwback Thursday на этой неделе, чтобы вернуться к все еще — возможно, даже более — актуальному взгляду на то, что такое кубы бизнес-аналитики и зачем они нужны сейчас.

Что такое кубы бизнес-аналитики?

Большинство из нас использует базы данных в повседневной жизни, знаем мы об этом или нет: системы ERP, базы данных SQL, системы CRM и даже файлы Excel, которые хранят данные в виде «базы данных», так сказать. Эти базы данных прекрасно подходят для сбора и хранения информации, но не всегда так хороши для показа этих данных значимым образом, когда мы хотим глубоко проанализировать эту информацию.Вы спросите, почему это так? Потому что базы данных всегда предназначены для наиболее эффективного ввода данных, что часто создает головную боль, когда пользователи пытаются получить обратно интересные данные.

Беспорядочные, беспорядочные столы

Эти базы данных хранят информацию в таблицах, чаще всего в сотнях или тысячах различных таблиц. Эти таблицы связаны друг с другом иногда эзотерическими способами (представьте себе электронную таблицу Excel с 60 листами и ссылками, указывающими повсюду).Например, когда мы хотим сообщить об этих данных в отчете о продажах по продавцам, мы должны понимать отношения между этими таблицами и их зависимостями. Мы берем имя продавца из таблицы «Продавец», проданные товары из таблицы «Торговые операции», описание продукта из таблицы «Продукт» и так далее, пока не создадим отчет, который имеет смысл.

Этот процесс построения отчетов из нескольких таблиц может быть трудоемким и утомительным — если не полностью невозможным — особенно для нетехнического персонала.Создание отчетов по нескольким таблицам также может вызвать проблемы с производительностью, особенно с большими наборами данных. Но теперь у нас есть кубики. Упрощенно, кубы — это разделы данных, построенные из таблиц в вашей базе данных. Они содержат вычисления и часто группируются по определенным бизнес-функциям; один куб для продаж, один для закупок, другой для запасов и т. д., причем каждый куб содержит уместные и полезные показатели для этой конкретной области бизнеса.

Высокопроизводительные кубики

Кубы являются огромным преимуществом из-за того, как они структурированы: тяжелая работа уже сделана путем предварительного расчета.Если вы хотите получить ответы из своих данных, вместо поиска в нескольких таблицах в базе данных ваш запрос будет направлен прямо в кубы. Ваш отчет, на выполнение которого раньше уходило пять минут, теперь занимает всего пять секунд, и конечным пользователям больше не нужно беспокоиться о том, как нужно объединить все таблицы.

Когда организации начинают собирать данные в нескольких базах данных, размер наборов данных имеет тенденцию экспоненциально расти. Выполнение стандартного запроса к большим наборам данных может вызвать серьезные проблемы с производительностью, которые не только снижают производительность, но также могут привести к тому, что пользователи вообще откажутся от отчетов.Когда это происходит, важные идеи теряются, потому что у бизнес-пользователей просто нет времени для компиляции данных. Что интересно в кубах и в том, как они устроены, так это то, что независимо от того, смотрите ли вы на вчерашние сделки по продажам или на продажи за последние пять лет, выполнение этих двух отчетов занимает одинаковое количество времени, что в большинстве случаев занимает всего несколько секунд. случаи. Почему? Из-за возможности предварительного расчета значений.

Увеличение числа пользователей

Вы надеетесь внедрить бизнес-аналитику для своих продаж или отдела закупок? Кубы предназначены для того, чтобы пользователи, не обладающие техническими знаниями, могли выбирать из ряда предварительно рассчитанных элементов, чтобы открывать новые идеи и оперативно корректировать тактику и решения.Скорее всего, у этих команд возникнут трудности с объединением нескольких таблиц вместе со стандартным отчетом, но с кубами бизнес-аналитики они могут просто перетащить важные для них метрики и измерения на свою собственную информационную панель. ИТ-команды ценят кубические среды, потому что конечные пользователи учатся создавать свои собственные отчеты, освобождая технический персонал для выполнения технических задач.

Простота использования — это то, что помогает отделам и компаниям пользоваться бизнес-аналитикой.Во многих случаях такое широкое внедрение пользователями запускает революцию данных в компании, поскольку все больше и больше менеджеров полагаются на эти системы, чтобы помочь им принимать решения, основанные на фактах. Кубы помогают обычным бизнес-пользователям, таким как мы, использовать все деньги, которые мы потратили на сбор и хранение данных. Теперь мы можем использовать данные для более эффективного и действенного ведения нашего бизнеса без необходимости привлекать или связывать дорогостоящие ресурсы, такие как разработчики, специалисты, программисты и ИТ-отдел. Это возвращает нам возможность принимать решающие «изменяющие правила игры» решения в наши руки за небольшую часть стоимости прошлых длительных, ручных и трудоемких процессов, если бы у нас был доступ к данным вообще.

Хотите узнать больше о бизнес-аналитике и кубах, созданных специально для Microsoft Dynamics? Посмотреть демо сейчас.

BOARD Cube: решение для SAP Business One

BOARD Cube

Разработан для бесшовной интеграции с SAP Business One, Board Software и BOARD Cube от Third Wave Business Systems предоставляет готовые решения для бюджетирования, финансов, продаж и закупок, а также инвентаризации. Он предлагает полный набор функций бизнес-аналитики, включая отчеты, прогнозную аналитику, многомерный анализ, специальные запросы и информационные панели.Это сочетается с возможностью управления и мониторинга всех процессов планирования и контроля производительности, от составления бюджета, планирования и прогнозирования до анализа прибыльности, составления баллов и финансовой консолидации. Готовые решения позволяют внедрить BOARD Cube в считанные дни в облаке или локально, обеспечивая значительную экономию средств и ускоренную окупаемость инвестиций

Единый обзор вашего бизнеса

Получите единое представление о наиболее важной для бизнеса информации, которая у вас есть, с помощью готовых отчетов и простых задач BOARD Cube для раскрытия большей бизнес-аналитики.Используйте информацию в SAP Business One, чтобы создать наиболее точное и актуальное представление о вашей компании. Конечным результатом является полное согласование среды бизнес-аналитики и управления производительностью, обеспечивающее общее представление о корпоративных показателях деятельности всей организации.

Обзор BOARD

Основные характеристики:

• Создание и сравнение неограниченного количества сценариев (Фактический, Бюджетный, Прогнозный и др.)
• Возможность создавать более детальные бюджеты для достижения еще большей гибкости, т.е.е. Продажи по клиентам и продукту
• Гибкость при создании бюджетов для нескольких компаний
• Мощные инструменты прогнозного анализа, улучшающие процесс принятия решений на предприятии
• Готовые экраны, отображающие интерактивные данные
• Полное управление рабочим процессом, контрольным журналом, управлением версиями, сценариями и процессами статуса утверждения
• Автоматическое размещение изменений, изменение данных на всех уровнях агрегации
• Оценка воздействия в реальном времени
• Надстройка Excel с функцией автономного ввода данных
• Прокатное прогнозирование и бюджетирование

Работать в облаке или локально

Выбирайте: локально, на хостинге или в общедоступном облаке.При поддержке Amazon Web Services (AWS) BOARD Cube Cloud ускоряет настройку и работу приложений бизнес-аналитики и CPM, обеспечивая при этом безопасность, надежность, масштабируемость и производительность мирового класса. Беспрепятственное подключение к локальным и облачным системам данных в режиме реального времени позволяет вам предоставлять корпоративную аналитику, планирование и прогнозирование, которые полностью используют ваши существующие инвестиции в программное обеспечение.

Чтобы узнать больше о BOARD Cube, нажмите здесь, чтобы связаться с Third Wave.

Достигните быстрой рентабельности инвестиций

Встроенные информационные панели и потоки процессов

BOARD Cube позволяют быстро получить доступ ко всем данным, чтобы добиться еще более быстрой окупаемости инвестиций.Функция самообслуживания моделирования данных BOARD Data Fast Track также позволяет пользователям подключаться к любому источнику данных, мгновенно создавать модели данных и немедленно запускать визуальный анализ или создавать аналитические приложения без помощи ИТ. Затем легко настройте готовые решения для создания необходимых отчетов. Получите безопасный доступ к информации со своего планшета или смартфона и экспортируйте отчеты в Microsoft Office Suite для презентаций или дальнейшего анализа.

Используйте процессный подход к составлению бюджета

Реализуйте процессный подход для более быстрого и точного составления бюджета.Возьмите данные за предыдущий год в качестве отправной точки, а затем скорректируйте бюджет на основе указанного вами процентного увеличения или уменьшения. Работайте над составлением бюджета доходов и расходов, чтобы получить полную картину своего бизнеса. Выполните различные сценарии с бюджетом, чтобы увидеть, нужно ли вносить корректировки. Также можно создавать бюджеты для нескольких компаний, что дает вам еще большую выгоду от решения.

Получите бесценную информацию с мощными возможностями финансовой отчетности

Получите представление о своем бизнесе в режиме реального времени, извлекая данные из SAP Business One для создания финансовых отчетов.Пробный баланс, баланс, отчет о прибылях и убытках и отчеты о движении денежных средств. Представьте информацию на высоком уровне или перейдите к конкретным деталям. Разбейте отчеты по периодам времени для дальнейшего анализа.

Получите больше бизнес-аналитики из данных инвентаризации

Выполните инвентаризационный анализ в BOARD Cube, чтобы просмотреть инвентарные затраты по группе. Выполните развертку, чтобы определить затраты на отдельные компоненты по периодам времени. Воспользуйтесь дополнительными встроенными отчетами, включая изменение количества запасов, изменение стоимости запасов, закупки поставщиком и эффективность заказов.Получите больше бизнес-аналитики из своих данных, включая то, сколько прикосновений требуется, чтобы получить заказ, и сколько тратится на каждого поставщика.

Узнайте больше о ваших продажах и закупках

Встроенные отчеты о продажах и закупках извлекают данные из таблиц SAP, чтобы получить более ценную информацию. Управляйте продажами по штатам, продажами по продавцам, покупками по позициям и покупками по поставщикам, настраивая детали, чтобы получить необходимую информацию. Используйте BEAM для прогнозирования поведения клиентов и спроса на продукцию.

Более быстрое внедрение, чтобы вы могли начать работу за считанные дни

Выбираете ли вы локальную или облачную среду, вы можете начать работу в считанные дни. Затем легко настройте отчеты, чтобы получить максимальную отдачу от данных и преобразовать бизнес-аналитику в полезную информацию. Чтобы узнать больше о BOARD Cube, свяжитесь с Third Wave Business Systems по адресу [email protected] или 201-703-2100

.

Обзор кубов OLAP для расширенной аналитики

• 06.05.2019
• Читать 26 минут

В этой статье

В Service Manager данные, которые присутствуют в хранилище данных, могут быть консолидированы из различных источников.Он представлен через Service Manager с помощью предварительно определенных и настроенных кубов данных Microsoft Online Analytical Processing (OLAP). Короче говоря, расширенная аналитика в Service Manager состоит из публикации, просмотра и управления данными куба, обычно в Microsoft Excel или Microsoft SharePoint. Excel в основном используется сам по себе для просмотра данных и управления ими. SharePoint используется в основном как средство публикации и совместного использования данных куба.

Service Manager включает хранилище данных в масштабе System Center.Таким образом, данные из Operations Manager, Configuration Manager и Service Manager можно консолидировать в хранилище данных, где вы можете легко использовать несколько представлений данных для получения любой информации, которая вам может понадобиться. Это также интерфейс, в котором вы можете помещать данные в одно и то же хранилище данных из ваших собственных источников, таких как приложения SAP или стороннее приложение для управления персоналом. Эта консолидация создает общую модель данных и позволяет проводить расширенный анализ, чтобы помочь вам создать хранилище данных в вашей организации информационных технологий (ИТ), которое может удовлетворить все ваши потребности в бизнес-аналитике и отчетности.

Когда ваши данные находятся в общей модели, вы можете манипулировать информацией и иметь общие определения и общую таксономию для всего вашего предприятия. Вы можете сделать это, развернув кубы данных OLAP и получив доступ к информации из кубов, используя стандартные инструменты, такие как Excel и SharePoint. Это позволяет вашим пользователям использовать навыки, которые они уже знают. Вы контролируете определение своей бизнес-логики централизованно. Например, вы можете определить ключевые показатели производительности, такие как пороговые значения времени до разрешения инцидентов, и какие значения для порогов будут зелеными, желтыми или красными.Вы можете управлять этими вариантами централизованно и дать своим пользователям возможность легко использовать данные, при этом общее определение будет отображаться в их отчетах Excel или на их панелях мониторинга SharePoint.

О кубах OLAP Service Manager

Кубы онлайн-аналитической обработки (OLAP) — это функция в Service Manager, которая использует существующую инфраструктуру хранилища данных для предоставления конечным пользователям возможностей самообслуживания для бизнес-аналитики.

Куб OLAP — это структура данных, которая преодолевает ограничения реляционных баз данных, обеспечивая быстрый анализ данных.Кубы могут отображать и суммировать большие объемы данных, а также предоставлять пользователям доступ с возможностью поиска к любым точкам данных. Таким образом, данные могут быть объединены, разрезаны и разрезаны по мере необходимости для решения самого широкого круга вопросов, относящихся к области интересов пользователя.

Поставщики программного обеспечения или разработчики информационных технологий (ИТ), обладающие практическим опытом работы с кубами OLAP, могут создавать пакеты управления для определения своих собственных расширяемых и настраиваемых кубов OLAP, построенных на инфраструктуре хранилища данных.Эти кубы хранятся в службах SQL Server Analysis Services (SSAS). Самостоятельные инструменты бизнес-аналитики, такие как Excel и SQL Server Reporting Services (SSRS), могут нацеливаться на эти кубы в SSAS, и вы можете использовать их для анализа данных с разных точек зрения.

Базы данных, которые использует бизнес для хранения всех своих транзакций и записей, называются базами данных оперативной обработки транзакций (OLTP). В этих базах данных обычно есть записи, которые вводятся по очереди и содержат большой объем информации, которую могут использовать стратеги для принятия обоснованных решений о своем бизнесе.Однако базы данных, которые используются для хранения данных, не были предназначены для анализа. Следовательно, получение ответов из этих баз данных требует больших затрат времени и усилий. Базы данных OLAP — это специализированные базы данных, предназначенные для извлечения этой бизнес-аналитической информации из данных.

куба OLAP можно рассматривать как последний кусок головоломки для решения для хранилищ данных. Куб OLAP, также известный как многомерный куб или гиперкуб, представляет собой структуру данных в службах SQL Server Analysis Services (SSAS), которая построена с использованием баз данных OLAP для обеспечения практически мгновенного анализа данных.Топология этой системы показана на следующем рисунке.

Полезная особенность куба OLAP заключается в том, что данные в кубе могут содержаться в агрегированной форме. Пользователю кажется, что у куба есть ответы заранее, потому что наборы значений уже предварительно вычислены. Без необходимости запрашивать исходную базу данных OLAP, куб может почти мгновенно возвращать ответы на широкий круг вопросов.

Основная цель OLAP-кубов Service Manager — дать поставщикам программного обеспечения или разработчикам информационных технологий (ИТ) возможность выполнять почти мгновенный анализ данных как для исторического анализа, так и для целей анализа тенденций.Сервис-менеджер делает это с помощью:

• Позволяет определять кубы OLAP в пакетах управления, которые будут автоматически создаваться в SSAS при развертывании пакета управления.
• Автоматическое обслуживание куба без вмешательства пользователя, выполнение таких задач, как обработка, разбиение, перевод и локализация, а также изменение схемы.
• Позволяет пользователям использовать инструменты бизнес-аналитики самообслуживания, такие как Excel, для анализа данных с разных точек зрения.
• Сохранение сгенерированных отчетов Excel для дальнейшего использования.

Чтобы увидеть, как кубы хранилища данных представлены в консоли Service Manager, перейдите в рабочее пространство Data Warehouse , а затем щелкните Cubes .

Кубы OLAP Service Manager

На следующем рисунке показано изображение из SQL Server Business Intelligence Development Studio (BIDS), на котором показаны основные части, необходимые для кубов оперативной аналитической обработки (OLAP).Этими частями являются источник данных, представление источника данных, кубы и измерения. В следующих разделах описываются части куба OLAP и действия, которые пользователи могут выполнять с их помощью.

Источник данных

Источник данных — это источник всех данных, содержащихся в кубе OLAP. Куб OLAP подключается к источнику данных для чтения и обработки необработанных данных для выполнения агрегирования и вычислений для связанных с ним показателей. Источником данных для всех кубов OLAP Service Manager являются витрины данных, которые включают витрины данных как для Operations Manager, так и для Configuration Manager.Информация об аутентификации источника данных должна храниться в службах SQL Server Analysis Services (SSAS), чтобы установить правильный уровень разрешений.

Просмотр источника данных

Представление источника данных (DSV) — это набор представлений, которые представляют таблицы измерений, фактов и исходных данных из источника данных, например витрины данных Service Manager. DSV содержит все отношения между таблицами, такие как первичный и внешний ключи. Другими словами, DSV определяет, как база данных SSAS будет сопоставляться с реляционной схемой, и обеспечивает уровень абстракции поверх реляционной базы данных.Используя этот уровень абстракции, можно определить отношения между таблицами фактов и измерений, даже если в исходной реляционной базе данных отношений не существует. Именованные вычисления, пользовательские меры и новые атрибуты также могут быть определены в DSV, которые могут не существовать изначально в размерной схеме хранилища данных. Например, именованное вычисление, которое определяет логическое значение для Разрешение инцидентов, вычисляет значение как истинное, если статус инцидента разрешен или закрыт. Используя именованное вычисление, Service Manager может затем определить меру для отображения полезной информации, такой как процент разрешенных инцидентов, общее количество разрешенных инцидентов и общее количество не разрешенных инцидентов.

Еще один быстрый пример именованного вычисления — ReleasesImplementedOnSchedule . Этот именованный расчет обеспечивает быструю проверку состояния работоспособности количества записей выпуска, в которых фактическая дата окончания меньше или равна запланированной дате окончания.

Кубы OLAP

Куб OLAP — это структура данных, которая преодолевает ограничения реляционных баз данных, обеспечивая быстрый анализ данных. Кубы OLAP могут отображать и суммировать большие объемы данных, а также предоставлять пользователям доступ с возможностью поиска к любым точкам данных, чтобы данные можно было объединить, разрезать и разделить на кубики по мере необходимости для решения самых разнообразных вопросов, относящихся к области пользователя. представляет интерес.

Размеры

Измерение в SSAS ссылается на измерение из хранилища данных Service Manager. В Service Manager измерение примерно эквивалентно классу пакета управления. Каждый класс пакета управления имеет список свойств, в то время как каждое измерение содержит список атрибутов, каждый из которых соответствует одному свойству в классе. Размеры позволяют фильтровать, группировать и маркировать данные. Например, вы можете фильтровать компьютеры по установленной операционной системе и группировать людей по категориям по полу или возрасту.Затем данные могут быть представлены в формате, в котором данные естественным образом классифицируются по этим иерархиям и категориям, чтобы обеспечить более глубокий анализ. Измерения также могут иметь естественную иерархию, позволяющую пользователям «переходить» к более подробным уровням детализации. Например, измерение «Дата» имеет иерархию, которая может быть развернута по году, затем по кварталу, затем по месяцу, затем по неделе, а затем по дню.

На следующем рисунке показан куб OLAP, содержащий измерения «Дата», «Регион» и «Продукт».

Например, членам команды Microsoft может потребоваться краткая и простая сводка продаж игровой консоли Xbox One в 2016 году. Они могут продолжить детализацию, чтобы получить данные о продажах за более конкретный период времени. Бизнес-аналитики могут захотеть изучить, как на продажи консолей Xbox One повлиял запуск новой конструкции консоли и Kinect для Xbox One. Это помогает им определить, какие тенденции продаж имеют место и какие потенциальные изменения в бизнес-стратегии необходимы.Путем фильтрации по измерению даты эта информация может быть быстро доставлена ​​и использована. Такое разделение и разделение данных возможно только потому, что измерения были разработаны с атрибутами и данными, которые может быть легко отфильтрован и сгруппирован клиентом.

В Service Manager все кубы OLAP имеют общий набор измерений. Все измерения используют витрину данных первичного хранилища данных в качестве источника, даже в сценариях с несколькими витринами данных. В сценариях с несколькими витринами данных это может привести к ошибкам ключа измерения во время обработки куба.

Группа мер

Группа мер — это то же понятие, что и факт в терминологии хранилища данных. Так же, как факты содержат числовые меры в хранилище данных, группа мер содержит меры для куба OLAP. Все меры в кубе OLAP, которые происходят из одной таблицы фактов в представлении источника данных, также можно рассматривать как группу мер. Однако могут быть случаи, когда будет несколько таблиц фактов, из которых происходят показатели в кубе OLAP. Меры одного уровня детализации объединяются в одну группу мер.Группы мер определяют, какие данные будут загружены в систему, как данные загружаются и как данные привязываются к многомерному кубу.

Каждая группа мер также содержит список секций, в которых фактические данные хранятся в отдельных, неперекрывающихся секциях. Группы мер также содержат структуру агрегирования, которая определяет предварительно обобщенные наборы данных, которые вычисляются для каждой группы мер, чтобы повысить производительность пользовательских запросов.

Меры

Меры — это числовые значения, которые пользователи хотят разрезать, нарезать кубиками, агрегировать и анализировать; они являются одной из основных причин, по которой вы захотите построить кубы OLAP с использованием инфраструктуры хранилищ данных.Используя SSAS, вы можете создавать кубы OLAP, которые будут применять бизнес-правила и вычисления для форматирования и отображения показателей в настраиваемом формате. Большая часть времени на разработку куба OLAP будет потрачена на определение и определение того, какие показатели будут отображаться и как они будут вычисляться.

Меры — это значения, которые обычно отображаются в числовые столбцы в таблице фактов хранилища данных, но они также могут быть созданы для измерений и атрибутов вырожденного измерения. Эти меры являются наиболее важными анализируемыми значениями куба OLAP и представляют основной интерес для конечных пользователей, просматривающих куб OLAP.Примером меры, существующей в хранилище данных, является ActivityTotalTimeMeasure. ActivityTotalTimeMeasure — это мера из ActivityStatusDurationFact, которая представляет время, в течение которого каждое действие находится в определенном состоянии. Уровень детализации меры состоит из всех измерений, на которые имеется ссылка. Например, уровень детализации факта связи ComputerHostsOperatingSystem состоит из измерений «Компьютер» и «Операционная система».

Функции агрегирования рассчитываются по показателям, чтобы обеспечить дальнейший анализ данных.Самая распространенная функция агрегирования — Sum. Например, обычный запрос куба OLAP суммирует общее время для всех действий, которые находятся в состоянии In Progress . Другие общие функции агрегирования включают Min, Max и Count.

После обработки необработанных данных в кубе OLAP пользователи могут выполнять более сложные вычисления и запросы, используя многомерные выражения (MDX), чтобы определять свои собственные выражения меры или вычисляемые элементы. MDX — это отраслевой стандарт для запросов и доступа к данным, хранящимся в системах OLAP.SQL Server не был разработан для работы с моделью данных, поддерживаемой многомерными базами данных.

Развертка

Когда пользователь детализирует данные в кубе OLAP, он анализирует данные на другом уровне резюмирования. Уровень детализации данных изменяется по мере того, как пользователь просматривает данные на разных уровнях иерархии. По мере того, как пользователь углубляется в детали, он или она переходит от сводной информации к данным с более узкой направленностью. Ниже приведены примеры детализации:

• Детализация данных для просмотра демографической информации о населении Соединенных Штатов, затем в штате Вашингтон, затем в районе Сиэтла, затем в городе Редмонд и, наконец, в населении Microsoft.
• Подробная информация о продажах консолей Xbox One за 2015 календарный год, затем за четвертый квартал года, затем за декабрь, затем за неделю до Рождества и, наконец, в канун Рождества.

Просверлить

Когда пользователи просматривают данные , они хотят видеть все отдельные транзакции, которые внесли свой вклад в агрегированные данные куба OLAP. Другими словами, пользователь может извлекать данные на самом низком уровне детализации для данного значения меры.Например, когда вам предоставляются данные о продажах за определенный месяц и категорию продукта, вы можете детализировать эти данные, чтобы увидеть список каждой строки таблицы, содержащейся в этой ячейке данных.

Термины «детализация» и «детализация» часто путают друг с другом. Основное различие между ними заключается в том, что детализация работает с заранее определенной иерархией данных — например, США, затем Вашингтон, затем Сиэтл — в кубе OLAP. Детализация переходит непосредственно к самому низкому уровню детализации данных и извлекает набор строк из источника данных, который был агрегирован в одну ячейку.

Ключевой показатель эффективности

Организации могут использовать ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки состояния своего предприятия и его производительности путем измерения прогресса в достижении поставленных целей. KPI — это бизнес-метрики, которые можно определить для отслеживания прогресса в достижении определенных заранее определенных целей и задач. KPI обычно имеет целевое значение и фактическое значение, которое представляет собой количественную цель, которая имеет решающее значение для успеха организации. KPI обычно отображаются группами на карте показателей, чтобы показать общее состояние бизнеса одним быстрым снимком.

Примером KPI является выполнение всех запросов на изменение в течение 48 часов. KPI можно использовать для измерения процента запросов на изменение, удовлетворенных в течение этого периода времени. Вы можете создавать информационные панели для визуального представления ключевых показателей эффективности. Например, вы можете определить целевое значение KPI для выполнения всех запросов на изменение в течение 48 часов до 75 процентов.

Перегородки

Секция — это структура данных, которая содержит некоторые или все данные в группе мер. Каждая группа мер разделена на секции.Раздел определяет подмножество данных фактов, загружаемых в группу мер. SSAS Standard Edition позволяет использовать только одну секцию для каждой группы мер, тогда как SSAS Enterprise Edition позволяет группе мер содержать несколько секций. Разделы — это функция, которая прозрачна для конечного пользователя, но они имеют большое влияние как на производительность, так и на масштабируемость кубов OLAP. Все секции для группы мер всегда существуют в одной физической базе данных.

Разделы позволяют администратору лучше управлять кубом OLAP и повышать производительность куба OLAP.Например, вы можете удалить или повторно обработать данные в одном разделе группы мер, не затрагивая остальную часть группы мер. Когда вы загружаете новые данные в таблицу фактов, это затрагивает только разделы, которые должны содержать новые данные.

Partitioning также улучшает обработку и производительность запросов для кубов OLAP. SSAS может обрабатывать несколько разделов параллельно, что приводит к гораздо более эффективному использованию ресурсов ЦП и памяти на сервере. Во время выполнения запроса SSAS также извлекает, обрабатывает и объединяет данные из нескольких разделов.Сканируются только разделы, содержащие данные, относящиеся к запросу, что уменьшает общий объем ввода и вывода.

Одним из примеров стратегии разделения является размещение данных фактов за каждый месяц в ежемесячном разделе. В конце каждого месяца все новые данные попадают в новую секцию, что приводит к естественному распределению данных с неперекрывающимися значениями.

Агрегаты

Агрегации в кубе OLAP — это предварительно обобщенные наборы данных. Они аналогичны оператору SQL SELECT с предложением GROUP BY.SSAS может использовать эти агрегаты при ответах на запросы, чтобы сократить количество необходимых вычислений, быстро возвращая ответы пользователю. Встроенные агрегаты в кубе OLAP сокращают объем агрегирования, который SSAS должен выполнять во время запроса. Построение правильных агрегатов может значительно повысить производительность запросов. Это часто развивающийся процесс на протяжении всего жизненного цикла куба OLAP по мере изменения его запросов и использования.

Обычно создается базовый набор агрегатов, который будет полезен для большинства запросов к кубу OLAP.Агрегации создаются для каждого раздела куба OLAP в группе мер. При построении агрегирования определенные атрибуты измерений включаются в предварительно обобщенный набор данных. Пользователи могут быстро запрашивать данные на основе этих агрегатов при просмотре куба OLAP. Агрегации необходимо проектировать с осторожностью, поскольку количество потенциальных агрегатов настолько велико, что их создание потребует неоправданно много времени и места для хранения.

Service Manager использует следующие два варианта при построении и проектировании агрегатов в кубах Service Manager OLAP:

• Прирост производительности достигает
• Оптимизация на основе использования

Параметр Performance Gain Reaches определяет, какой процент агрегатов создается.Например, установка для этого параметра значения по умолчанию и рекомендуемого значения 30 процентов означает, что агрегаты будут построены, чтобы дать кубу OLAP 30-процентный прирост производительности. Однако это не означает, что будет построено 30 процентов возможных агрегатов.

Оптимизация на основе использования позволяет SSAS регистрировать запросы данных, чтобы при выполнении запроса информация передавалась в процесс разработки агрегирования. Затем SSAS просматривает данные и рекомендует, какие агрегаты следует создать, чтобы получить наилучший предполагаемый прирост производительности.

Разделение куба Service Manager

Каждая группа мер в кубе делится на секции, где секция определяет часть данных фактов, загружаемых в группу мер. Службы SQL Server Analysis Services (SSAS) в SQL Server Standard Edition допускают использование только одного раздела для каждой группы мер, в то время как в Enterprise Edition допускается несколько разделов. Разделы полностью прозрачны для конечного пользователя, но они оказывают важное влияние на производительность и масштабируемость.Например, разделы можно обрабатывать отдельно и параллельно. У них могут быть разные схемы агрегирования. Вы можете повторно обработать секцию, не затрагивая все остальные секции в группе мер. Кроме того, SSAS автоматически сканирует только разделы, содержащие необходимые данные для запроса, что может значительно повысить производительность запроса.

Секционирование куба выполняется при каждом запуске задания обслуживания хранилища данных, по умолчанию это ежечасно. Конкретный запущенный модуль процесса называется ManageCubePartitions.Он всегда запускается после шага CreateMartPartitions. Эти данные зависимости хранятся в таблице Infra.moduletriggercondition.

Основная библиотека динамической компоновки (DLL), которая обрабатывает разделение, находится в DLL утилиты хранилища, Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Utility, в классе PartitionUtil. В частности, в классе есть метод ManagePartitions (), который занимается обслуживанием всех разделов. Библиотека поддержки хранилища данных, Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Main maintenance, и библиотека оперативной аналитической обработки (OLAP) хранилища данных, Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Olap, оба вызывают Microsoft.EnterpriseManagement.Warehouse.Utility для обработки разделов во время обслуживания и развертывания куба. Вот почему фактическая обработка разделов осуществляется в общей библиотеке служебной программы хранилища, чтобы избежать дублирования логики или кода.

Cube Partitioning Maintenance выполняет следующие задачи:

• Создать перегородки
• Удалить разделы
• Обновить границы раздела

Для этого таблица языка структурированных запросов (SQL) etl.TablePartition считывается, чтобы определить все разделы фактов, созданные для группы мер. Происходят следующие действия:

1. Начать обработку куба для каждой группы мер в кубе
2. Получить все разделы из таблицы etl.TablePartition для группы мер
3. Удалите все разделы, которые существуют в группе мер, но отсутствуют в таблице etl.TablePartition
4. Добавьте все новые разделы, которые были созданы и существуют только в etl.Стол Разделительный стол
5. Обновите любой раздел, который мог быть изменен, сопоставив каждый раздел с RangeStartDate и RangeEndDate в таблице etl.TablePartition

При обработке куба помните следующее:

• В SQL Server Standard Edition только группы мер, нацеленные на факты, содержат несколько разделов. По умолчанию все группы мер и измерения содержат только одну секцию. Следовательно, на перегородке нет граничных условий.
• Границы раздела определяются привязкой запроса, основанной на клавишах даты, которые соответствуют клавишам даты для соответствующего раздела фактов в таблице etl.TablePartition.

Развертывание куба OLAP Service Manager

Развертывание куба онлайн-аналитической обработки (OLAP) использует инфраструктуру развертывания Service Manager для создания кубов OLAP в базе данных служб SQL Server Analysis Services (SSAS).

Подводя итог, развертываемый элемент возвращает средство развертывания с набором сериализованных ресурсов, которые используются для создания куба OLAP в базе данных SSAS.Для кубов OLAP имя развертываемого объекта — CubeDeployable для элемента SystemCenterCube и CubeExtensionDeployable для элемента CubeExtension. Средство развертывания для обоих элементов — CubeDeployer.

Таблица dbo.Selector в базе данных DWStagingAndConfig содержит запись для элементов пакета управления SystemCenterCube и CubeExtension. Механизм развертывания использует эти метаданные, если требуется дополнительная обработка развертывания для элемента пакета управления, когда пакет управления импортируется в хранилище данных с помощью задания MPSync.

Развертывания

используют интерфейс прикладного программирования (API) объектов управления анализом (AMO) для создания и изменения всех компонентов куба в базе данных SSAS. В частности, AMO в отключенном режиме используется, потому что элемент CubeDeployable не будет иметь подключения к базе данных SSAS. Работа с AMO в автономном режиме позволяет создать все дерево объектов AMO без установления соединения с сервером. Затем Service Manager сериализует иерархию объектов в виде потоковых ресурсов и присоединяет их к объекту средства развертывания, который передается обратно в инфраструктуру развертывания.Затем объект средства развертывания десериализуется, устанавливает соединение с базой данных SSAD и создает объекты, отправляя соответствующие запросы на сервер.

Сериализовать можно только основные объекты. В AMO основные объекты считаются классами, которые представляют законченный объект как целостную сущность, а не как часть другого объекта. Например, к основным объектам относятся сервер, куб и измерение, которые являются автономными объектами. Атрибут DimensionAttribute, однако, не является основным объектом, поскольку он может быть создан только как часть родительского основного объекта Dimension.Следовательно, DimensionAttribute — второстепенный объект. Конструкция куба OLAP направлена ​​на создание всех основных объектов, необходимых для кубов, а также любых зависимых второстепенных объектов. Эти основные объекты являются объектами, которые будут сериализованы — и, в конечном итоге, десериализованы — перед тем, как объекты будут созданы в базе данных SSAS.

Ресурсы, охватывающие основные объекты, должны быть созданы в определенном порядке для успешного завершения развертывания и удовлетворения требований зависимостей элементов куба OLAP.В следующих двух списках показана последовательность развертывания элементов SystemCenterCube и CubeExtension соответственно:

1. Элементы DataSourceView
2. размерные элементы
3. элемент измерения даты
4. кубический элемент
5. Элементы DataSourceView
6. кубический элемент

Обработка куба OLAP Service Manager

Когда куб оперативной аналитической обработки (OLAP) развернут и все его разделы созданы, он готов к обработке, поэтому его можно просматривать.Обработка куба — это последний шаг после выполнения извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Эти шаги выполняются следующим образом:

1. Extract: Извлечь данные из исходной системы
2. Преобразование: применение функций для согласования данных со стандартной размерной схемой
3. Загрузить: загрузить данные в киоск данных для потребления
4. Процесс: загрузка данных из витрины данных в куб OLAP для просмотра

Обработка куба OLAP происходит, когда все агрегаты для куба вычислены и куб загружен этими агрегатами и данными.Считываются таблицы измерений и фактов, данные вычисляются и загружаются в куб. При разработке куба OLAP обработка должна быть тщательно рассмотрена из-за потенциально значительного эффекта, который обработка может иметь в производственной среде, где могут существовать миллионы записей. Полный процесс обработки всех разделов в такой среде может занять от нескольких дней до даже недель, что может сделать инфраструктуру Service Manager и кубы непригодными для конечных пользователей. Одна из рекомендаций — отключить расписание обработки любых кубов, которые не используются, чтобы уменьшить накладные расходы в системе.

Обработка куба OLAP состоит из двух отдельных задач:

1. Обработка размеров
2. Обработка разделов

У каждого куба OLAP есть соответствующее задание обработки в консоли Service Manager, и оно выполняется по расписанию, настраиваемому пользователем. Каждый тип задачи обработки описан в следующих разделах.

Обработка размеров

Каждый раз, когда новое измерение добавляется в базу данных SQL Server Analysis Server (SSAS), для измерения должен выполняться полный процесс, чтобы привести его в состояние полной обработки.Однако после обработки измерения нет гарантии, что оно будет обработано снова при обработке другого куба, нацеленного на то же измерение. Отсутствие автоматической повторной обработки измерения не позволяет Service Manager повторно обрабатывать каждое измерение для каждого куба. Это особенно верно, если измерение было недавно обработано, потому что маловероятно, что существуют новые данные, которые еще не были обработаны. Для оптимизации эффективности обработки существует одноэлементный класс, который определен в пакете Microsoft.Пакет управления SystemCenter.Datawarehouse.OLAP.Base с именем Microsoft.SystemCenter.Warehouse.Dimension.ProcessingInterval. Ниже приведен пример этого класса:

Этот одноэлементный класс содержит свойство IntervalInMinutes , которое описывает, как часто обрабатывать измерение.По умолчанию это свойство установлено на 60 минут. Например, если измерение было обработано в 15.05. а другой куб, предназначенный для того же измерения, обрабатывается в 15:45, измерение не будет повторно обработано. Одним из недостатков этого подхода является повышенная вероятность ошибок ключа измерения. Механизм повтора обрабатывает ошибки ключа измерения для повторной обработки измерения, а затем раздела куба. Дополнительные сведения об ошибках обработки см. В разделе «Общие проблемы с отладкой и устранением неполадок».

После полной обработки измерения выполняется инкрементная обработка с ProcessUpdate . Единственный другой раз, когда выполняется ProcessFull , — это когда схема измерения изменяется, потому что это приводит к возврату измерения в необработанное состояние. Помните, что если ProcessFull выполняется для измерения, все затронутые кубы и их разделы впоследствии будут существовать в необработанном состоянии, и они должны будут быть полностью обработаны при следующем запланированном запуске.

Обработка разделов

Обработку разделов необходимо тщательно продумать, поскольку повторная обработка большого раздела происходит очень медленно и потребляет много ресурсов ЦП на сервере, на котором размещается SSAS. Обработка разделов обычно занимает больше времени, чем обработка размеров. В отличие от обработки измерений, обработка раздела не имеет побочных эффектов для других объектов. В System Center 2016 — кубах OLAP Service Manager выполняются только два типа обработки: ProcessFull и ProcessAdd.

Как и в случае с измерениями, для создания новых разделов в кубе OLAP требуется задача ProcessFull, чтобы раздел находился в состоянии, в котором его можно запрашивать. Поскольку задача ProcessFull — дорогостоящая операция, вы должны выполнять задачу ProcessFull только при необходимости; например, при создании раздела или обновлении строки. В сценариях, в которых строки были добавлены, но строки не были обновлены, Service Manager может выполнить задачу ProcessAdd. Для этого Service Manager использует водяные знаки и другие метаданные.В частности, запрашиваются таблицы etl.cubepartition и etl.tablepartition, чтобы определить, какой тип обработки выполнить.

На следующей диаграмме показано, как Service Manager определяет, какой тип обработки выполнять на основе данных водяного знака.

Когда выполняется задача ProcessAdd, Service Manager ограничивает объем запроса с помощью водяных знаков. Например, если значение InsertedBatchId равно 100, а значение WatermarkBatchId равно 50, запрос загружает данные только из витрины данных, где InsertedBatchId больше 50 и меньше 100.

Наконец, важно отметить, что Service Manager не поддерживает ручную обработку кубов OLAP с помощью SSAS или Business Intelligence Development Studio. Обработка кубов вне методов, предоставленных в System Center — Service Manager, включая консоль Service Manager и командлеты Service Manager, не будет обновлять таблицы водяных знаков. Следовательно, могут возникнуть проблемы с целостностью данных. Если вы случайно повторно обработали куб вручную, одним из возможных способов решения проблемы является отмена обработки куба OLAP таким же образом вручную.Затем, в следующий раз, когда Service Manager обработает куб, он автоматически выполнит задачу ProcessFull, поскольку разделы будут в необработанном состоянии. Это обновит все водяные знаки и метаданные правильно, так что любые возможные проблемы с целостностью данных будут исправлены.

Обслуживание кубов OLAP Service Manager

Информация в следующих разделах описывает передовые методы обслуживания кубов оперативной аналитической обработки (OLAP).

Периодически обрабатывать измерения служб Analysis Services

Рекомендации по службам SQL Server Analysis Services (SSAS) рекомендуют периодически полностью обрабатывать измерения SSAS.Полная обработка измерений перестраивает индексы и оптимизирует хранение многомерных данных, что улучшает производительность запросов и кубов, которая со временем может ухудшаться. Это похоже на периодическую дефрагментацию жесткого диска на компьютере.

Однако недостатком полной обработки измерения SSAS является то, что все затронутые кубы OLAP становятся необработанными, и они также должны быть полностью обработаны, чтобы вернуть их в состояние, в котором вы можете запрашивать их. Service Manager не полностью обрабатывает измерения SSAS.Следовательно, вы должны решить, когда выполнять эту задачу обслуживания.

Рекомендации по использованию памяти

Если вы выполняете все операции извлечения, преобразования и загрузки хранилища данных (ETL) и функции куба OLAP на одном сервере, внимательно изучите потребности операционной системы, хранилища данных и SSAS в памяти, чтобы сервер мог обрабатывать все данные. -интенсивные операции, которые могут выполняться одновременно. Это особенно важно, поскольку обработка кубов OLAP требует большого объема памяти.

Следующие шаги

кубов OLAP меняют бизнес-аналитику | Мишель Венейблс

В поисках инструментов бизнес-аналитики я обнаружил тенденцию компаний, использующих Microsoft Cube для улучшения мгновенной аналитики. Кубы Microsoft Online Analytic Processing (OLAP) — это функция в диспетчере служб, которая использует существующую инфраструктуру хранилища данных для предоставления конечным пользователям возможностей самообслуживания для бизнес-аналитики. Эта структура данных превосходит ограничения реляционных баз данных, обеспечивая быстрый анализ данных.

Оборудовать для обработки больших объемов данных, а также предоставить пользователям доступ с возможностью поиска к любым точкам данных, чтобы ответить на различные бизнес-вопросы.

Кубы хранятся в службах SQL Server Analysis Services (SSAS), и к ним можно получить доступ с помощью служб Excel и SQL Server Reporting Services (SSRS) для анализа данных с разных точек зрения. Некоторые люди рассматривают кубы OLAP как последнюю часть головоломки для решений для хранилищ данных, обеспечивающую мгновенный анализ данных.

Уникальность куба OLAP заключается в том, что данные в кубе могут содержаться в агрегированной форме.Он также может мгновенно возвращать ответы на широкий круг вопросов. Это для пользователей, похоже, дает более подробные ответы, поскольку значения предварительно вычисляются.

Диспетчер служб делает это следующим образом:

• Позволяет определять кубы OLAP в пакетах управления, которые будут автоматически создаваться в SSAS при развертывании пакета управления.
• Автоматическое обслуживание куба без вмешательства пользователя, выполнение таких задач, как обработка, разбиение, перевод и локализация, а также изменение схемы.
• Позволяет пользователям использовать инструменты бизнес-аналитики самообслуживания, такие как Excel, для анализа данных с разных точек зрения.
• Сохранение сгенерированных отчетов Excel для дальнейшего использования.

Измерение эквивалентно классу пакета управления. Каждый класс пакета имеет список свойств, а каждое измерение содержит список атрибутов, каждый из которых соответствует одному свойству в классе. Они позволяют фильтровать, группировать и маркировать данные. Измерения также позволяют использовать иерархии и категории для более глубокого анализа.Например, Date имеет иерархию с детализацией до года, квартала, месяца и т. Д.

На иллюстрации показан куб OLAP, содержащий измерения Date, Region и Product, предоставленные: https://docs.microsoft.com/en- us / system-center / scsm / olap-cubes-overview? view = sc-sm-2019 # about-service-manager-olap-cubes

Одним из основных инструментов куба OLAP с инфраструктурой хранилища данных является использование меры. Меры — это числовые значения, которые пользователи хотят разрезать, нарезать кубиками, агрегировать и анализировать.Вы применяете вычисления и отображаете меры в настраиваемом формате. Большая часть времени аналитиков бизнес-аналитики уходит на определение того, как рассчитать эти показатели. Например, обычный запрос куба OLAP суммирует общее время для всех действий, которые находятся в состоянии In Progress . Другие общие функции агрегирования включают Min, Max и Count.

Drill through используется, когда вы хотите увидеть все отдельные транзакции, которые внесли свой вклад в агрегированные данные куба OLAP. Вы можете получить данные на самом низком уровне детализации для данного значения меры.Например, когда вам предоставляются данные о продажах за весь год и категория продукта, вы можете детализировать эти данные, чтобы увидеть список каждой строки таблицы, содержащейся в этой ячейке данных. Детализация работает с заранее определенной иерархией данных.

Топ-менеджеры могут использовать ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы видеть состояние организации и ее результативность, измеряя их прогресс в достижении поставленных целей. Вы можете создавать информационные панели для визуального представления KPU.

Каждая группа мер разделена на разделы.Раздел определяет подмножество данных фактов, загружаемых в группу мер. Разделение прозрачно для конечного пользователя и существенно влияет на масштабируемость и производительность кубов. Таким образом мы повышаем производительность наших кубов OLAP. Эта часть улучшает процесс запроса данных.

Куб OLAP посредством своей многомерной архитектуры классифицирует большие объемы данных. Вместо того, чтобы замедлять работу или терять время при сборе источников, все уже обновлено и готово к использованию.В то же время вся информация передается в Power BI, связывая их вместе.

Microsoft PowerBI анализирует ваши данные и создает визуализации на информационных панелях, чтобы легко читать и интерпретировать результаты. Улучшая отчеты с помощью куба и визуализаций, ваша компания сможет лучше понимать своих клиентов.

Большинство баз данных начиналось как «реляционная» база данных, которая представляет собой цифровую базу данных, основанную на реляционной модели данных. Кубы OLAP, как описано выше, позволяют создавать многомерные слои для ваших данных.В сочетании с Power BI от Microsoft оба инструмента связаны для создания оптимального взаимодействия с пользователем.

Например, предположим, что вы собираете ежемесячные данные, сравнивая семь отдельных продуктов за десять лет. У вас есть широкий спектр факторов, которые необходимо изучить, и вам нужна немедленная информация из ваших источников, чтобы немедленно обслужить вашего клиента. Куб OLAP просеивает большие объемы данных с помощью своей многомерной архитектуры без замедления или потери времени при сборе данных.В то же время данные передаются на панель управления PowerBI, чтобы их можно было визуально представить и мгновенно изменить.

В целом, OLAP Cube позволяет компаниям анализировать данные быстрее и проще, устраняя замедления, которые наблюдались с реляционными базами данных. Многомерные слои улучшают процессы для аналитиков бизнес-аналитики и значительно упрощают их работу.

Безопасность | Стеклянная дверь

Мы получаем подозрительную активность от вас или кого-то, кто пользуется вашей интернет-сетью.Подождите, пока мы подтвердим, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время.
Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам
чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet.
Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne. Вотре содержание
apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un
электронная почта à
pour nous informer du désagrément.

Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem
Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir
überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind. Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt.
Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте:
.

We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt.Een momentje geduld totdat, мы выяснили, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn.
Als u deze melding blijft zien, электронная почта:
om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера
mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo
este mensaje, envía un correo electrónico
a para informarnos de
que tienes problemas.

Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера
mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este
mensaje, envía un correo electrónico a
para hacernos saber que
estás teniendo problemas.

Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede. Aguarde enquanto
confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade.Сеу контексто апаресера эм бреве. Caso продолжить Recebendo esta
mensagem, envie um email para
пункт нет
informar sobre o проблема.

Abbiamo notato alcune attività sospette da parte tua o di una persona che condivide la tua rete Internet.
Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale. Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini
visualizzare questo messaggio, invia un’e-mail all’indirizzo
per informarci del
проблема.

Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.

Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Заводское обозначение: CF-102 / 689e26cbef687a79.

.