В статье предложен подход к разработке электронной демографической системы поддержки принятия решений с использованием технологий хранилища данных и интерактивной аналитической обработки OLAP. Это дает возможность проводить исследования демографических процессов на высоком уровне и оказывать поддержку лицам, принимающим решения в области демографии. Из-за наличия множества видов демографии и большого количества индикаторов, предложенных в статье, в качестве архитектуры хранилища данных предлагается шина взаимосвязанных витрин данных. В статье также показано практическое применение данного подхода на примере двух витрин данных. На базе этих витрин данных построены OLAP-кубы. Операции OLAP дают возможность рассматривать кубы в различных срезах, а также предоставляют агрегатные данные.
У статті запропоновано підхід до розробки електронної демографічної системи підтримки прийняття рішень з використанням технологій сховища даних і інтерактивної аналітичної обробки OLAP. Це дає можливість проводити дослідження демографічних процесів на високому рівні і надавати підтримку особам, які приймають рішення в області демографії. Через наявність безлічі видів демографії та великої кількості індикаторів, запропонованих в статті, як архітектури сховища даних пропонується шина взаємопов'язаних вітрин даних. У статті також показано практичне застосування даного підходу на прикладі двох вітрин даних. На базі цих вітрин даних побудовані OLAP-куби. Операції OLAP дають можливість розглядати куби в різних зрізах, а також надають агрегатні дані.
The article suggests an approach to the development of an electronic demographic decision support system using data warehouse and interactive analytical processing OLAP. This makes it possible to conduct research on demographic processes at a high level and to support decision makers in the field of demography. Due to the presence of many types of demography and a large number of indicators, proposed in the article, a Data Mart Bus Architecture with Linked Dimensional Data Marts is proposed as a Data Warehouse architecture. The article also shows the practical application of this approach using two Data Marts as an example. Based on these Data Marts, OLAP-cubes are built. OLAP operations provide the ability to view cubes in various slices, as well as provide aggregate data.
