SlideShare a Scribd company logo
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ORACLE ESSBASE+ ПРИ РАБОТЕ
С БОЛЬШИМИ ОБЪЕМАМИ ДАННЫХ
Роман Удальцов
КОНСУЛЬТАНТ
ПО ВНЕДРЕНИЮ
БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЙ
КОМПАНИИ КРОК
О ГРУППЕ КОМПАНИЙ «СПОРТМАСТЕР»
• Деятельность
− Розничный и оптовый оператор рынка спорттоваров – бренд
Спортмастер
− Розничный оператор рынка casual – бренд O’stin
• Масштаб
− Оборот в 2007 г. – более 1 млрд. $
− Количество магазинов – более 250
• География
− Операции в РФ, Украине, Белоруссии
− Магазины во всех крупных городах
• Логистика
− Более 500 точек поставки по всему миру
− Сеть собственных складов (ФРЦ, РРЦ)
БИЗНЕС-ЗАДАЧИ ПИЛОТНОГО ПРОЕКТА
• Формирование ряда регламентированных отчетов
• Произвольный анализ (online) для аналитика
• Простота анализа данных для обычного пользователя, в привычном
инструменте (MS Excel)
• Скорость выполнения типовых BI-операций (drill-down/rollup) <10 секунд, в
том числе с максимальной детализацией
• Возможность сведения остатков и продаж в одном отчете
ИТ-ЗАДАЧИ ПИЛОТНОГО ПРОЕКТА
• Поддержка больших объемов данных куба Essbase (сотни млн. строк
в фактах, млн. строк в измерениях)
• Производительность при создании/обновлении куба (полное обновление
< 4 часов, инкрементальное < 1.5 часов)
• Работа с атрибутами измерений (вычисляемые показатели на атрибутах,
поиск, фильтрация по атрибутам)
• Масштабируемость: рост уровней деревьев не должен требовать
изменения модели
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ПРОЕКТА
• Факты (8 месяцев, ежедневные):
− 50 млн. записей по продажам
− 520 млн. записей по остаткам
• Справочники:
− 745 записей магазины/склады
− 1 200 000 записей артикулы каталога
− 7459 записей время (примерно 20 лет)
60 Гб данных в таблицах Oracle /
55 Гб в текстовых файлах
• Оптимизатор: низкое качество генерируемого native SQL for Oracle
• Низкая производительность на реляционных источниках высокой нагрузки
и больших объемах
• Большое количество материализованных представлений, рост времени
ETL на их обновление, что приводит к выходу за допустимые временные
рамки
MICROSTRATEGY 8.01 (RELATIONAL OLAP)
ORACLE DISCOVERER 10G
FOR OLAP (MOLAP)
• Низкая производительность на больших объемах данных
(измерение товар 1 млн. артикулов /740 строк планирования)
• Медленная работа java-клиента Discoverer
(при расчете вычисляемых агрегатов)
• Отсутствие стандартизации
COGNOS BI (MULTIDIMENSIONAL OLAP)
• Отсутствие parent-child деревьев (эмуляция за счет level-based деревьев
=> проблема отображения)
• Отсутствие поддержки атрибутов измерений => эмуляция
через измерения приводит к росту объема куба и времени обновления
ПРЕДЛОЖЕННОЕ РЕШЕНИЕ
Oracle 10g
(ХД)
ETL
Hyperion
Essbase
Oracle BI Server
Oracle
Dashboards
Oracle
Answers
Oracle
BI Publisher
Oracle
Delivers
MS Office
Hyperion
Essbase Visual
Explorer
ИЗМЕРЕНИЯ И ПОКАЗАТЕЛИ
МНОГОМЕРНОГО ХРАНИЛИЩА
• Измерения/иерархии:
− Время (7459, григорианский календарь), 4 уровня (год, квартал, месяц, день)
− Товар (1 200 000 артикулов) – 10 уровней, parent-child дерево
− Каналы реализации/Объекты хранения (745 элемента) – 6 уровней, parent-child
− Тип операции (10)
• Атрибуты измерений:
− Время – сезон, день недели, номер дня в неделе/месяце/сезоне/году
− Более 10 атрибутов товара (цвет, размер, коллекция, ТМ, группа, направление,
категория, подкатегория, тов.группа, тов.подгруппа, пол и т.д.)
− Каналы реализации – площадь, тип, наименование, даты, проект, дивизион
• Показатели:
− Продажи/остатки в шт. и ценах (цена реализации, ррц, с/c) и валютах (рубли, у.е.)
− Более 20 мер, включая расчетные «продажи на м2», GMROI и пр.
ПРИМЕРЫ ДЕРЕВЬЕВ В ИЗМЕРЕНИЯХ
• Товары • Каналы реализации
БИЗНЕС-РЕЗУЛЬТАТЫ
ПИЛОТНОГО ПРОЕКТА
• Максимальная детализации до артикула товара (около 1 млн.)
(артикул, магазин, день)
• Скорость операций в пределах 5 секунд на полных данных
• Сведение остатков и продаж в одном кубе/отчете
• Получение регламентированных отчетов в удобном для работы online-виде
(Oracle BI Publisher)
• Произвольный анализ и визуальное создание отчетов
в Hyperion Visual Explorer для продвинутого аналитика
ИТ-РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА
• Построено компактное многомерное хранилище (<20 Гб)
• Общее время полного построения куба – менее 1,5 часов
• Время отклика на запросы <5 секунд для типичных операций, <10 cекунд
для сложных фильтров
• Хорошая масштабируемость модели: рост уровней деревьев не требует
изменения модели
• Поддержка атрибутов измерений, вычисляемые показатели на основе
атрибутов измерений, несбалансированных parent-child деревьев
ORACLE BI EE: АНАЛИЗ ДАННЫХ ПРОДАЖ
ФИЛЬТРАЦИЯ ПО АТРИБУТАМ
ГРАФИЧЕСКИЙ DRILL-DOWN,
ВАЛОВАЯ ПРИБЫЛЬ
VISUAL EXPLORER: АНАЛИЗ
ОСТАТКОВ И ПРОДАЖ
АНАЛИЗ ОБЪЕМА РЕАЛИЗАЦИИ
АНАЛИЗ РЕАЛИЗАЦИИ ПО КАНАЛАМ
ПРОДАЖ И ВРЕМЕНИ
ВЫВОДЫ
• Проект успешно выполнен за 1 месяц
• Достигнуты все бизнес- и ИТ-результаты
• Компанией КРОК проведено обучение сотрудников Спортмастера
(по итогам которого всеми получены официальные сертификаты
Oracle Essbase Developer)
ОТЗЫВ КОМПАНИИ СПОРТМАСТЕР
«Мы выбрали Oracle Hyperion из массы протестированных нами BI-решений.
Как показал пилотный проект, мы не ошиблись. Уже сейчас можно говорить
об эффективности работы новой технологии для витрин данных, которые
мы будем создавать над нашим реляционным хранилищем.
Мы планируем запустить систему в промышленную эксплуатацию,
ее использование обеспечит распределение нагрузки и эффективное
решение задач ассортиментного анализа коллекционного
и потокового товара»
ИТ-директор группы компаний «Спортмастер»
Герман Алексеев
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Роман Удальцов
КОНСУЛЬТАНТ
ПО ВНЕДРЕНИЮ
БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЙ
КОМПАНИИ КРОК
Тел: (495) 974 2274
E-mail: rudaltsov@croc.ru

More Related Content

PPT
PPTX
Oracle Database In-Memory
PDF
Oracle database In-Memory - новая технология обработки в памяти
PDF
"PostgreSQL для разработчиков приложений", Павел Лузанов, (Постгрес Профессио...
PPTX
Olap
PDF
Основы OLAP. Вебинар Workaround в Softengi
PPTX
Olap и oltp технологии
PPTX
Toad for Oracle для разработчиков – обзор, советы и скрытые возможности
Oracle Database In-Memory
Oracle database In-Memory - новая технология обработки в памяти
"PostgreSQL для разработчиков приложений", Павел Лузанов, (Постгрес Профессио...
Olap
Основы OLAP. Вебинар Workaround в Softengi
Olap и oltp технологии
Toad for Oracle для разработчиков – обзор, советы и скрытые возможности

Viewers also liked (20)

PPTX
Business Analysis & Leadership
PDF
Расстановка приоритетов при реализации ИТ-проектов в условиях нестабильности ...
PDF
Построение аналитической системы в компании Sanofi-Aventis
PDF
От количества к качеству аналитика данных и повышение эффективности пассажирс...
PDF
Самые эффективные инструменты оптимизации затрат на ИТ
PDF
Как повысить доступность данных с помощью IBM SAN Volume Controller
PDF
Методологическое обеспечение крупных проектов
PDF
IBM SPSS. Аналитика на службе бизнеса
PDF
Может ли руководитель автоматизировать процессы сам? Да!
PDF
Подход КРОК к построению MDM-решения
PDF
Первоочередные задачи: корпоративная отчетность, налаживание коммункаций межд...
PDF
Роль MDM в информатизации бизнеса
PDF
Управление бизнес-процессами. Три шага к совершенству
PDF
Непрерывность работы критичных сервисов
PDF
То, о чем не сказано в ITSM. Подбор и мотивация ИТ-сотрудников
PDF
ИТ-процессы: бодры, мощны и всегда готовы!
PDF
Новые способы управлять процессами. Опыт КРОК
PDF
Особенности ETL — инструмента pentaho data integrator. Опыт КРОК
PDF
Реализация bi-системы собственными силами или как снизить стоимость проекта. ...
PDF
Подход к решению аналитических задач на базе opensource
Business Analysis & Leadership
Расстановка приоритетов при реализации ИТ-проектов в условиях нестабильности ...
Построение аналитической системы в компании Sanofi-Aventis
От количества к качеству аналитика данных и повышение эффективности пассажирс...
Самые эффективные инструменты оптимизации затрат на ИТ
Как повысить доступность данных с помощью IBM SAN Volume Controller
Методологическое обеспечение крупных проектов
IBM SPSS. Аналитика на службе бизнеса
Может ли руководитель автоматизировать процессы сам? Да!
Подход КРОК к построению MDM-решения
Первоочередные задачи: корпоративная отчетность, налаживание коммункаций межд...
Роль MDM в информатизации бизнеса
Управление бизнес-процессами. Три шага к совершенству
Непрерывность работы критичных сервисов
То, о чем не сказано в ITSM. Подбор и мотивация ИТ-сотрудников
ИТ-процессы: бодры, мощны и всегда готовы!
Новые способы управлять процессами. Опыт КРОК
Особенности ETL — инструмента pentaho data integrator. Опыт КРОК
Реализация bi-системы собственными силами или как снизить стоимость проекта. ...
Подход к решению аналитических задач на базе opensource
Ad

Similar to Опыт использования Oracle Essbase+ при работе с большими объемами данных (20)

PPTX
Operational Reporting
PDF
Oracle Business Analytics Overview
PDF
SSAS Multidimension и Tabular: что выбрать?
PPTX
SQL Server Analysis Services 2014: табличная модель - альтернатива кубам?
PDF
Cовременные инструменты для Business Intelligence
PDF
SSAS: multidemention vs tabular mode
PDF
Презентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BI
PDF
Преимущества построения оперативной отчетности с помощью технологий Oracle
PPTX
Бизнес аналитика
PDF
Oracle Big Data. Обзор технологий
PDF
Аналитика для розничного финансового бизнеса
PPT
Презентация Microsoft PowerPoint
PDF
Новости и анонсы конференции Oracle Open World 2013
PDF
Иван Тимофев, HP. Архивация баз данных и миграция устаревших приложений cиспо...
 
PPTX
PPT
14 расширенные возможности корпоративных субд
PDF
Fors и big data appliance
PPTX
Oracle Big Data proposition
PDF
Business Intelligence. Современный взгляд
PPTX
Обзор платформы Microsoft BI
Operational Reporting
Oracle Business Analytics Overview
SSAS Multidimension и Tabular: что выбрать?
SQL Server Analysis Services 2014: табличная модель - альтернатива кубам?
Cовременные инструменты для Business Intelligence
SSAS: multidemention vs tabular mode
Презентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BI
Преимущества построения оперативной отчетности с помощью технологий Oracle
Бизнес аналитика
Oracle Big Data. Обзор технологий
Аналитика для розничного финансового бизнеса
Презентация Microsoft PowerPoint
Новости и анонсы конференции Oracle Open World 2013
Иван Тимофев, HP. Архивация баз данных и миграция устаревших приложений cиспо...
 
14 расширенные возможности корпоративных субд
Fors и big data appliance
Oracle Big Data proposition
Business Intelligence. Современный взгляд
Обзор платформы Microsoft BI
Ad

More from КРОК (20)

PDF
Каталог видео-курсов КРОК’ОК
PDF
Корпоративное онлайн-обучение
PDF
Решение КРОК для управления недвижимостью
PDF
Заоблачная репутация ИТ-департамента
PDF
Умное хранение — выжмите максимум из бизнес-данных!
PDF
3D/VR инструменты в обучении персонала
PDF
Что такое SDS?
PDF
Деловой подход к хранению данных
PDF
ЕЭК. Создание Программно-Аппаратного Комплекса Мультимедийных Систем
PDF
ВТБ24. Модернизация контактного центра
PDF
Tele2. Модернизация контактного центра
PDF
КРОК. Клиенты на всю жизнь! что об этом знает ваш контакт центр
PDF
Программный сервер видеоконференций Mind
PDF
Решения для видеосвязи в среде Skype for business
PDF
Новые возможности при создании систем вкс
PDF
Cisco meeting server - переосмысление многоточечных конференций
PDF
Решения на основе сервера вкс Vinteo
PDF
Решения на основе сервера вкс Vinteo
PDF
Решения для видеосвязи в среде Skype for business
PDF
Программный сервер видеоконференций Mind
Каталог видео-курсов КРОК’ОК
Корпоративное онлайн-обучение
Решение КРОК для управления недвижимостью
Заоблачная репутация ИТ-департамента
Умное хранение — выжмите максимум из бизнес-данных!
3D/VR инструменты в обучении персонала
Что такое SDS?
Деловой подход к хранению данных
ЕЭК. Создание Программно-Аппаратного Комплекса Мультимедийных Систем
ВТБ24. Модернизация контактного центра
Tele2. Модернизация контактного центра
КРОК. Клиенты на всю жизнь! что об этом знает ваш контакт центр
Программный сервер видеоконференций Mind
Решения для видеосвязи в среде Skype for business
Новые возможности при создании систем вкс
Cisco meeting server - переосмысление многоточечных конференций
Решения на основе сервера вкс Vinteo
Решения на основе сервера вкс Vinteo
Решения для видеосвязи в среде Skype for business
Программный сервер видеоконференций Mind

Опыт использования Oracle Essbase+ при работе с большими объемами данных

  • 1. ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ORACLE ESSBASE+ ПРИ РАБОТЕ С БОЛЬШИМИ ОБЪЕМАМИ ДАННЫХ Роман Удальцов КОНСУЛЬТАНТ ПО ВНЕДРЕНИЮ БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЙ КОМПАНИИ КРОК
  • 2. О ГРУППЕ КОМПАНИЙ «СПОРТМАСТЕР» • Деятельность − Розничный и оптовый оператор рынка спорттоваров – бренд Спортмастер − Розничный оператор рынка casual – бренд O’stin • Масштаб − Оборот в 2007 г. – более 1 млрд. $ − Количество магазинов – более 250 • География − Операции в РФ, Украине, Белоруссии − Магазины во всех крупных городах • Логистика − Более 500 точек поставки по всему миру − Сеть собственных складов (ФРЦ, РРЦ)
  • 3. БИЗНЕС-ЗАДАЧИ ПИЛОТНОГО ПРОЕКТА • Формирование ряда регламентированных отчетов • Произвольный анализ (online) для аналитика • Простота анализа данных для обычного пользователя, в привычном инструменте (MS Excel) • Скорость выполнения типовых BI-операций (drill-down/rollup) <10 секунд, в том числе с максимальной детализацией • Возможность сведения остатков и продаж в одном отчете
  • 4. ИТ-ЗАДАЧИ ПИЛОТНОГО ПРОЕКТА • Поддержка больших объемов данных куба Essbase (сотни млн. строк в фактах, млн. строк в измерениях) • Производительность при создании/обновлении куба (полное обновление < 4 часов, инкрементальное < 1.5 часов) • Работа с атрибутами измерений (вычисляемые показатели на атрибутах, поиск, фильтрация по атрибутам) • Масштабируемость: рост уровней деревьев не должен требовать изменения модели
  • 5. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ПРОЕКТА • Факты (8 месяцев, ежедневные): − 50 млн. записей по продажам − 520 млн. записей по остаткам • Справочники: − 745 записей магазины/склады − 1 200 000 записей артикулы каталога − 7459 записей время (примерно 20 лет) 60 Гб данных в таблицах Oracle / 55 Гб в текстовых файлах
  • 6. • Оптимизатор: низкое качество генерируемого native SQL for Oracle • Низкая производительность на реляционных источниках высокой нагрузки и больших объемах • Большое количество материализованных представлений, рост времени ETL на их обновление, что приводит к выходу за допустимые временные рамки MICROSTRATEGY 8.01 (RELATIONAL OLAP)
  • 7. ORACLE DISCOVERER 10G FOR OLAP (MOLAP) • Низкая производительность на больших объемах данных (измерение товар 1 млн. артикулов /740 строк планирования) • Медленная работа java-клиента Discoverer (при расчете вычисляемых агрегатов) • Отсутствие стандартизации
  • 8. COGNOS BI (MULTIDIMENSIONAL OLAP) • Отсутствие parent-child деревьев (эмуляция за счет level-based деревьев => проблема отображения) • Отсутствие поддержки атрибутов измерений => эмуляция через измерения приводит к росту объема куба и времени обновления
  • 9. ПРЕДЛОЖЕННОЕ РЕШЕНИЕ Oracle 10g (ХД) ETL Hyperion Essbase Oracle BI Server Oracle Dashboards Oracle Answers Oracle BI Publisher Oracle Delivers MS Office Hyperion Essbase Visual Explorer
  • 10. ИЗМЕРЕНИЯ И ПОКАЗАТЕЛИ МНОГОМЕРНОГО ХРАНИЛИЩА • Измерения/иерархии: − Время (7459, григорианский календарь), 4 уровня (год, квартал, месяц, день) − Товар (1 200 000 артикулов) – 10 уровней, parent-child дерево − Каналы реализации/Объекты хранения (745 элемента) – 6 уровней, parent-child − Тип операции (10) • Атрибуты измерений: − Время – сезон, день недели, номер дня в неделе/месяце/сезоне/году − Более 10 атрибутов товара (цвет, размер, коллекция, ТМ, группа, направление, категория, подкатегория, тов.группа, тов.подгруппа, пол и т.д.) − Каналы реализации – площадь, тип, наименование, даты, проект, дивизион • Показатели: − Продажи/остатки в шт. и ценах (цена реализации, ррц, с/c) и валютах (рубли, у.е.) − Более 20 мер, включая расчетные «продажи на м2», GMROI и пр.
  • 11. ПРИМЕРЫ ДЕРЕВЬЕВ В ИЗМЕРЕНИЯХ • Товары • Каналы реализации
  • 12. БИЗНЕС-РЕЗУЛЬТАТЫ ПИЛОТНОГО ПРОЕКТА • Максимальная детализации до артикула товара (около 1 млн.) (артикул, магазин, день) • Скорость операций в пределах 5 секунд на полных данных • Сведение остатков и продаж в одном кубе/отчете • Получение регламентированных отчетов в удобном для работы online-виде (Oracle BI Publisher) • Произвольный анализ и визуальное создание отчетов в Hyperion Visual Explorer для продвинутого аналитика
  • 13. ИТ-РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА • Построено компактное многомерное хранилище (<20 Гб) • Общее время полного построения куба – менее 1,5 часов • Время отклика на запросы <5 секунд для типичных операций, <10 cекунд для сложных фильтров • Хорошая масштабируемость модели: рост уровней деревьев не требует изменения модели • Поддержка атрибутов измерений, вычисляемые показатели на основе атрибутов измерений, несбалансированных parent-child деревьев
  • 14. ORACLE BI EE: АНАЛИЗ ДАННЫХ ПРОДАЖ
  • 19. АНАЛИЗ РЕАЛИЗАЦИИ ПО КАНАЛАМ ПРОДАЖ И ВРЕМЕНИ
  • 20. ВЫВОДЫ • Проект успешно выполнен за 1 месяц • Достигнуты все бизнес- и ИТ-результаты • Компанией КРОК проведено обучение сотрудников Спортмастера (по итогам которого всеми получены официальные сертификаты Oracle Essbase Developer)
  • 21. ОТЗЫВ КОМПАНИИ СПОРТМАСТЕР «Мы выбрали Oracle Hyperion из массы протестированных нами BI-решений. Как показал пилотный проект, мы не ошиблись. Уже сейчас можно говорить об эффективности работы новой технологии для витрин данных, которые мы будем создавать над нашим реляционным хранилищем. Мы планируем запустить систему в промышленную эксплуатацию, ее использование обеспечит распределение нагрузки и эффективное решение задач ассортиментного анализа коллекционного и потокового товара» ИТ-директор группы компаний «Спортмастер» Герман Алексеев
  • 22. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! Роман Удальцов КОНСУЛЬТАНТ ПО ВНЕДРЕНИЮ БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЙ КОМПАНИИ КРОК Тел: (495) 974 2274 E-mail: rudaltsov@croc.ru