ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು IAS ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ಭೂ-ಆಧಾರಿತ ಹವಾಮಾನ, ಜಲವಿಜ್ಞಾನ, ಸಾಗರ ಅವಲೋಕನಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ವಿಶೇಷ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಜಾಲದ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಜಲಮಾಪನಶಾಸ್ತ್ರ ಸೇವಾ ಸಮಿತಿಗಳಿಂದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, 59 ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ಯುಎನ್‌ಇಪಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ 344 ನೀರಿನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಿವೆ.

ಮಾಸ್ಕೋದಲ್ಲಿ ಪರಿಸರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಕಾರ್ಬನ್ ಮಾನಾಕ್ಸೈಡ್, ಹೈಡ್ರೋಕಾರ್ಬನ್ಗಳು, ಸಲ್ಫರ್ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್, ನೈಟ್ರೋಜನ್ ಆಕ್ಸೈಡ್ಗಳು, ಓಝೋನ್ ಮತ್ತು ಧೂಳಿನ ವಿಷಯದ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ 30 ಸ್ಥಾಯಿ ಸ್ಥಾಪನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಗರದ ವಾತಾವರಣದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ, ಗರಿಷ್ಠ ಅನುಮತಿಸುವ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಸರ ಸಂರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಮಾಸ್ಕೋ ಸಮಿತಿಗೆ ಮತ್ತು ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ರಾಜಧಾನಿ ಸರ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳಿಂದ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಗಳು, ಹಾಗೆಯೇ ಮಾಸ್ಕೋ ನದಿಯಲ್ಲಿನ ನೀರಿನ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮುಖ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಜೂರದಲ್ಲಿ. ಚಿತ್ರ 2 ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಬ್ಲಾಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಕ್ಕಿ. 2. ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫ್ಲೋಚಾರ್ಟ್

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಾಹ್ಯ ಪ್ರಭಾವಗಳಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಜೈವಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಮುಖ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಬಯೋಇಂಡಿಕೇಶನ್ (ಬಯೋಟೆಸ್ಟಿಂಗ್), ಇದು ಜೀವಂತ ಜೀವಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಮುದಾಯಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಮಾನವಜನ್ಯ ಹೊರೆಗಳ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ವಿಕಿರಣಶೀಲ ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ಕೋನಿಫೆರಸ್ ಮರಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು, ಮಣ್ಣಿನ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಅನೇಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಾಲಿನ್ಯ, ಮತ್ತು ವಾಯು ಮಾಲಿನ್ಯವು ಪಾಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಲ್ಲುಹೂವುಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ ಮರದ ಕಾಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಕಲ್ಲುಹೂವುಗಳು ಕಣ್ಮರೆಯಾದರೆ, ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಲ್ಫರ್ ಡೈಆಕ್ಸೈಡ್ ಇದೆ ಎಂದರ್ಥ. ಕಲ್ಲುಹೂವುಗಳ ಬಣ್ಣವನ್ನು (ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕಲ್ಲುಹೂವು ಸೂಚನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿ ತಾಮ್ರದಂತಹ ಕೆಲವು ಭಾರವಾದ ಲೋಹಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೋಇಂಡಿಕೇಶನ್ ಇನ್ನೂ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಲ್ಲದ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಪರಿಸರ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾಹಿತಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗಿದೆ:

ಜಾಗತಿಕ -ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ, ವಾಯುಯಾನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜೀವಗೋಳದಲ್ಲಿನ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಭೂಮಿಯ ಮೇಲಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾಡುವುದು. ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ,ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದೇಶದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾದ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ;

ಪ್ರಾದೇಶಿಕಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ;

ಪ್ರಭಾವಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿರುವ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ.

ಪರಿಸರದ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.

ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಭೌತಿಕ, ರಾಸಾಯನಿಕ ಮತ್ತು ಭೌತ-ರಾಸಾಯನಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀರು, ಗಾಳಿ ಮತ್ತು ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿರುವ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು - ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅಂಶಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವಜನ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕೃತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾನವ ಸಂವಹನ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಣ್ಣಿನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಮಣ್ಣಿನ ಆಮ್ಲೀಯತೆ, ಲವಣಾಂಶ ಮತ್ತು ಹ್ಯೂಮಸ್ ನಷ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ರಾಸಾಯನಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ -ಪರಿಸರ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ, ಇದು ವಾತಾವರಣದ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಯೋಜನೆ, ಮಳೆ, ಮೇಲ್ಮೈ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಜಲ, ಸಾಗರ ಮತ್ತು ಸಮುದ್ರದ ನೀರು, ಮಣ್ಣು, ತಳದ ಕೆಸರು, ಸಸ್ಯವರ್ಗ, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ರಾಸಾಯನಿಕ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. . ಹೆಚ್ಚು ವಿಷಕಾರಿ ಪದಾರ್ಥಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ನಿಜವಾದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಇದರ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ; ಉದ್ದೇಶ - ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಂಬಲ; ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವದ ಮಟ್ಟ; ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು; ನಿಜವಾದ ಪರಿಸರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ; ಪರಿಸರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳು.

ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಲಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ಇದು ಒಂದು ರಾಜ್ಯದೊಳಗೆ ಎರಡೂ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದು (ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ),ಮತ್ತು ಇಡೀ ಗ್ಲೋಬ್ (ಜಾಗತಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ).

ಯುನಿಫೈಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.ಆವಾಸಸ್ಥಾನದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೆಲಸದ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಆಮೂಲಾಗ್ರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ನವೆಂಬರ್ 24, 1993 ರಂದು, ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಸರ್ಕಾರ ಸಂಖ್ಯೆ 1229 ರ ತೀರ್ಪು “ಏಕೀಕೃತ ರಾಜ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಚನೆಯ ಕುರಿತು. ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್" (USESM) ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು. ಏಕೀಕೃತ ರಾಜ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ರಚನೆಯ ಕೆಲಸದ ಸಂಘಟನೆಯು ಅವಲೋಕನಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ವಿಸ್ತರಣೆ.

USSEM ನ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳು:

- ರಷ್ಯಾದ ಭೂಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ, ಅದರ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರದ ಸ್ಥಿತಿಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ;

- ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವಸ್ತುಗಳ ಸೂಚಕಗಳ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು;

- ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಜಿಲ್ಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ರಷ್ಯಾದಾದ್ಯಂತ ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ;

- ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ;

- ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ರಷ್ಯಾದ ಭೂಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳ ರಚನೆ;

- ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪರಿಸರ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಮಾಹಿತಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಸಮನ್ವಯತೆ;

- ಪರಿಸರ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾನವಜನ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಸರದ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ;

- ಅಪಘಾತಗಳು ಮತ್ತು ವಿಪತ್ತುಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ವಿಕಿರಣಶೀಲ ಮತ್ತು ರಾಸಾಯನಿಕ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವುದು, ಹಾಗೆಯೇ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಉಂಟಾದ ಹಾನಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು;

- ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಗ್ರಾಹಕರು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಚಳುವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಸರ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರವೇಶ;

- ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಸ್ಥಿತಿ, ಪರಿಸರ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸರ್ಕಾರಿ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು;

- ಪರಿಸರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ನೀತಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ.

ಯುನಿಫೈಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಎರಡು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಇದು ಜೀವಗೋಳದ ಆರಂಭಿಕ (ಮೂಲ) ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವಜನ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಭೌತಿಕ, ರಾಸಾಯನಿಕ ಮತ್ತು ಹೈಡ್ರೋಬಯಾಲಾಜಿಕಲ್ (ಜಲಮೂಲಗಳಿಗೆ) ಸೂಚಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವಾತಾವರಣ, ಮಣ್ಣು, ನೀರು ಮತ್ತು ನದಿಗಳು, ಸರೋವರಗಳು, ಜಲಾಶಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಮುದ್ರಗಳ ಕೆಳಭಾಗದ ಕೆಸರುಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ರೋಶಿಡ್ರೋಮೆಟ್ ಸೇವೆಗಳು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಮಾನವಜನ್ಯ ಪ್ರಭಾವದ ಮೂಲಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿ, ಭೂಮಿಯ ಪ್ರಾಣಿ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯ (ಕಾಡುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ) ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ನೇರ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರದೇಶಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಸಚಿವಾಲಯದ ಸಂಬಂಧಿತ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಭೂಮಿ, ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಜಲದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಭೂ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಭೂ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸಮಿತಿ ಮತ್ತು ಭೂವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಬ್‌ಸಾಯಿಲ್ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲಿನ ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಸಮಿತಿಯ ವಿಭಾಗಗಳು ನಡೆಸುತ್ತವೆ.

2000 ರಲ್ಲಿ, ರೋಶಿಡ್ರೊಮೆಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು 150 ರಾಸಾಯನಿಕ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು 41 ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವಲ್ಲದ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ 89 ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಗಾಳಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಿರ್ವಹಿಸಿತು. ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ 248 ನಗರಗಳು ಮತ್ತು ಪಟ್ಟಣಗಳಲ್ಲಿ 682 ಸ್ಥಾಯಿ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಾಯು ಮಾಲಿನ್ಯದ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಕೃಷಿ ಭೂಮಿಯ ಮೇಲಿನ ಮಣ್ಣನ್ನು ಗಮನವಿಲ್ಲದೆ ಬಿಡಲಾಗಿಲ್ಲ.

ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ನೀರನ್ನು 1,175 ಜಲಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು 151 ಜಲಾಶಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು 1892 ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (2604 ಸೈಟ್‌ಗಳು) ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. 2000 ರಲ್ಲಿ, 113 ಸೂಚಕಗಳಿಗಾಗಿ 30,000 ನೀರಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ತೊಳೆಯುವ 11 ಸಮುದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಮುದ್ರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ವೀಕ್ಷಣಾ ಬಿಂದುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ರೋಶಿಡ್ರೊಮೆಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, 12 ಸೂಚಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವಾರ್ಷಿಕವಾಗಿ 3,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕಗಳ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಬೌಂಡರಿ ಸಾಗಣೆಗಾಗಿ ವೀಕ್ಷಣಾ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಜಾಲವು ರಷ್ಯಾದ ಪಶ್ಚಿಮ ಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಪುಷ್ಕಿನ್ಸ್ಕಿ ಗೊರಿ ಮತ್ತು ಪಿನೆಗಾ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವಾತಾವರಣದ ಏರೋಸಾಲ್‌ಗಳು, ಅನಿಲಗಳು ಮತ್ತು ಮಳೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ವಾಯುಮಂಡಲದ ಮಳೆಯ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಆಮ್ಲೀಯತೆಯನ್ನು ಫೆಡರಲ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ 147 ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ, pH ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಮ ಕವರ್ ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಅಮೋನಿಯಂ ಅಯಾನುಗಳು, ಸಲ್ಫಾಥಿಯಾನ್ಗಳು, ಬೆಂಜೊ (ಎ) ಪೈರೀನ್ ಮತ್ತು ಹೆವಿ ಲೋಹಗಳನ್ನು ಸಹ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ವಾತಾವರಣದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೂರು ವಿಧದ ನಿಲ್ದಾಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಮೂಲ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತೃತ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ.

ಆರು ಸಂಯೋಜಿತ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವು ಜೀವಗೋಳದ ಮೀಸಲುಗಳಲ್ಲಿವೆ: ಬಾರ್ಗುಜಿನ್ಸ್ಕಿ, ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್, ವೊರೊನೆಜ್ಸ್ಕಿ, ಪ್ರಿಯೊಕ್ಸ್ಕೊ-ಟೆರಾಸ್ನಿ, ಅಸ್ಟ್ರಾಖಾನ್ಸ್ಕಿ ಮತ್ತು ಕಕೇಶಿಯನ್.

ದೇಶದಾದ್ಯಂತ ವಿಕಿರಣ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಚೆರ್ನೋಬಿಲ್ ಅಪಘಾತ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಕಿರಣ ವಿಪತ್ತುಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕಲುಷಿತಗೊಂಡ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಿರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಪ್ರದೇಶದ ವೈಮಾನಿಕ ಗಾಮಾ ಛಾಯಾಗ್ರಹಣವನ್ನು ಸಹ ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಏಕೀಕೃತ ರಾಜ್ಯ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ, ತುರ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಯುನಿಫೈಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಭಾಗವಾಗಿ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಮೂರು ದೊಡ್ಡ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು: ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಮಾನವಜನ್ಯ ಪ್ರಭಾವದ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಲಿನ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ.

ತುರ್ತುಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಲಯಗಳಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕೇಂದ್ರಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಹಂತವು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ನಗರಕ್ಕೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ.

ಡಯಾಕ್ಸಿನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಯುಕ್ತಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಕುರಿತು ಮೊಬೈಲ್ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಯಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ - ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂರನೇ ಹಂತವು ಮುಖ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ, ಇದು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪರಿಸರ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನೀರು ಮತ್ತು ವಾಯು ಮಾಲಿನ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಸ್ಕೋ, ಸೇಂಟ್ ಪೀಟರ್ಸ್ಬರ್ಗ್, ಚೆಲ್ಯಾಬಿನ್ಸ್ಕ್, ನಿಜ್ನಿ ನವ್ಗೊರೊಡ್, ಸ್ಟರ್ಲಿಟಮಾಕ್, ಯುಫಾ ಮತ್ತು ಇತರ ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಯು ಮಾಲಿನ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನೀರಿನ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೇಂದ್ರಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನೀರು ಬಿಡುವ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ನೀರಿನ ಸೇವನೆಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನೈಟ್ರೋಜನ್ ಆಕ್ಸೈಡ್‌ಗಳು, ಸಲ್ಫರ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಬನ್ ಆಕ್ಸೈಡ್‌ಗಳು, ಓಝೋನ್, ಅಮೋನಿಯಾ, ಕ್ಲೋರಿನ್ ಮತ್ತು ಬಾಷ್ಪಶೀಲ ಹೈಡ್ರೋಕಾರ್ಬನ್‌ಗಳ ನಿರಂತರ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನೀರಿನ ಮಾಲಿನ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ತಾಪಮಾನ, pH, ವಿದ್ಯುತ್ ವಾಹಕತೆ, ಆಮ್ಲಜನಕದ ಅಂಶ, ಕ್ಲೋರಿನ್ ಅಯಾನುಗಳು, ಫ್ಲೋರಿನ್, ತಾಮ್ರ, ನೈಟ್ರೇಟ್ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

45 ರಲ್ಲಿ ಪುಟ 31

ಪರಿಸರದ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.

USSEM ನ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳು:

- ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ;

KPS "ಮಾನಿಟರಿಂಗ್-ಅನಾಲಿಸಿಸ್" ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಾಮಕರಣ, ವೆಚ್ಚ, ಸರಕುಗಳ ತೂಕವನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಸುಂಕಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

"ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ವಿವಿಧ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲಗಳಿಗೆ (CTD DB, TP NSI DB, ಯೂನಿಫೈಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ಆಫ್ ಲೀಗಲ್ ಎಂಟಿಟೀಸ್ DB, ಯುನಿಫೈಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ DB) ಏಕೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿವಿಧ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹವಾದ (ಒಟ್ಟು) ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ರೂಪಗಳು.

"ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

- ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಘೋಷಣೆಯ CDB ಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಹಾಗೆಯೇ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ರಶೀದಿ ಆದೇಶಗಳ CDB (CRO);

- CDB ಯಿಂದ ಡೇಟಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು;

- ದೃಶ್ಯ ಪ್ರದರ್ಶನ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಮುದ್ರಣ;

- ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಎಕ್ಸೆಲ್ ನಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ವರದಿಗಳ ತಿದ್ದುಪಡಿ.

ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಘೋಷಣೆಗಳ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ "ಮಾನಿಟರಿಂಗ್-ಅನಾಲಿಸಿಸ್" ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

- ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಸರಕುಗಳ ವೆಚ್ಚ, ತೂಕ ಮತ್ತು ನಾಮಕರಣ;

- ಸಂಚಿತ ಪಾವತಿಗಳು;

- ಮೂಲದ ದೇಶ ಮತ್ತು ಸರಕುಗಳ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನದ ದೇಶ;

- ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು (ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು, ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ಗಳು, ವಿದೇಶಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು);

- ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್.

"ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಸರಕುಗಳ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಬಗ್ಗೆ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗೋದಾಮು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಪೆಕ್ಟರ್ ಎರಡನ್ನೂ ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, "ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ" ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಸರಕುಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ (ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ) ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾನಿಟರಿಂಗ್-ಅನಾಲಿಸಿಸ್" ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಮೂರು-ಹಂತದ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು (ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರರ್ ಮೂಲಕ) WWW ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತಾರೆ. WWW ಸರ್ವರ್ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ORACLE DBMS ಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. DBMS ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು WWW ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.

WWW ಸರ್ವರ್, ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು HTML ಪುಟಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಾನಿಟರಿಂಗ್-ಅನಾಲಿಸಿಸ್ KPS ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಎಲ್ಲಾ ನವೀಕರಣಗಳು WWW ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ORACLE DBMS ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

- CDB TPO - CDD TPO ಪ್ರಕಾರ TPO ಯ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ;

- CDD DKD - ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಸರಕುಗಳ ವಿತರಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ("ಡೆಲಿವರಿ-ಸಿಬಿಡಿ" ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶ);

- ಕಾನೂನು ಘಟಕಗಳ ಏಕೀಕೃತ ರಾಜ್ಯ ನೋಂದಣಿ, ಕಾನೂನು ಘಟಕಗಳ ಏಕೀಕೃತ ರಾಜ್ಯ ನೋಂದಣಿ - ಕಾನೂನು ಘಟಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕಿ - ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು.

3. AS ADP "Analytics-2000" ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿ

ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಸೇವೆಯ UAIS ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರಕು ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಘೋಷಣೆಗಳ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಪ್ರತಿಗಳು (CCD) ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ರಶೀದಿ ಆದೇಶಗಳು (1991 ರಿಂದ ರಷ್ಯಾದ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್‌ನಿಂದ ನೀಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ) ಸೇರಿದಂತೆ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ಕುರಿತು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪರಿಮಾಣವು ಪ್ರತಿ ತ್ರೈಮಾಸಿಕಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ 600 ಸಾವಿರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಸುಮಾರು 2.5 ಮಿಲಿಯನ್). ಈ ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣಿಯು ರಷ್ಯಾದ ವಿದೇಶಿ ಆರ್ಥಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ರಷ್ಯಾದ ವಿದೇಶಿ ಆರ್ಥಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯು ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು (ಡಿಎಸ್ಎಸ್) ರಚಿಸುವ ಮೊದಲ ಹಂತವೆಂದರೆ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ದಾಖಲೆಗಳ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಪ್ರತಿಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು, ಇದು ಹೊಸ ಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ.

Analytics-2000 ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಗುರಿಗಳು:

- ಸಮಗ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದ ಕಡಿತ;

- ಫೆಡರಲ್ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಸೇವೆಯ ನೌಕರರ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು;

- ಉನ್ನತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಕೋರಿಕೆಯ ಮೇರೆಗೆ ನೀಡಲಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು;

- ಹಿರಿಯ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು, ಹಾಗೆಯೇ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು;

- ಡೇಟಾದ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.

ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಘಟಕವು ಅದರ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ನಿರ್ವಹಣಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಸಂಬಂಧಿತ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸೂಚಕಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ವಹಣಾ ತಜ್ಞರ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಗತ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು; ಅವರು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಿಶಾಲ ವರ್ಗದ ನಿರ್ವಹಣಾ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಳವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು.

ಈಗಾಗಲೇ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮೂಲಗಳು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವರದಿ, ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಹಣಕಾಸು ವರದಿ, ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಗಳು, ಸಂದರ್ಶನಗಳು, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತವು ಹಲವಾರು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಏಕೀಕರಣವು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ, ಗುಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಅಗತ್ಯದಿಂದಾಗಿ. .

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕೆಲಸದ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ: 1970 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ - ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರಾಜ್ಯ ಅಂಕಿಅಂಶ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ASDS), ಮತ್ತು 1988 ರಿಂದ - ಏಕೀಕೃತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ (ESIS) ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ರಾಜ್ಯ ಅಂಕಿಅಂಶ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಲೆಕ್ಕಪತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಾಗಿದೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ-ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಂಶದಲ್ಲಿ, ASDS ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿತ್ತು, ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು: ಒಕ್ಕೂಟ, ಗಣರಾಜ್ಯ, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ, ಜಿಲ್ಲೆ (ನಗರ). ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಯಿತು.

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಂಶದಲ್ಲಿ, ASDS ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ವಿಷಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸೂಚಕಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಯೋಜನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಸಲ್ಲಿಸುವುದು. ಆಡಳಿತ ಮಂಡಳಿಗಳಿಗೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಅವರ ಉದ್ದೇಶದ ಪ್ರಕಾರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ:

ASDS ನ ಸಂಬಂಧಿತ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿಯಂತ್ರಕ ಕಾರ್ಯಗಳು;

ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಸೇವೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳು; ಆಳವಾದ ಆರ್ಥಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು.

ASDS ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿಯಂತ್ರಕ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿಯಂತ್ರಕ ಕಾರ್ಯವು ನಿಯಮದಂತೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೂಪದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವರದಿ ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ವರದಿಗಳಿಂದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಂಕೀರ್ಣಗಳಿಂದ ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾಹಿತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ.

ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಸೇವೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳು ವರದಿಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಯಾರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ; ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಹುಡುಕಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಲು ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಸಹಾಯದಿಂದ ಅವುಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆಳವಾದ ಆರ್ಥಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಇದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ:

ಸಮಯ ಸರಣಿ (ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ, ಆವರ್ತನ ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಚಿತ ರೇಖೆಗಳು, ಆಯ್ದ ವರ್ಗದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಆಯ್ಕೆ);

ಮೂಲ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು, ಆಯ್ದ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಸ್ವಯಂ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯತೆಗಾಗಿ ಅವಶೇಷಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ)

ಜೋಡಿ ಹಿಂಜರಿತ (ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಅವುಗಳ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಸಂಪರ್ಕದ ಸೂಕ್ತ ರೂಪದ ಆಯ್ಕೆ);

ಬಹು ಹಿಂಜರಿತ (ಜೋಡಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕಗಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಬಹು ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ),

ಅಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಂಶಗಳಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾದ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು, "ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲಿನ ಲೋಡಿಂಗ್" ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಂಶಗಳು, ವಿಮಾನ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶದಲ್ಲಿನ ಅಂಶಗಳ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ);

ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಪರಸ್ಪರ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಸಸ್, ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು).

ಈ ವರ್ಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ರೂಪವು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಕೀರ್ಣಗಳು, ಇದು ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಡೇಟಾದ ವ್ಯಾಪಕ ಸಮಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಲು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೆಜಿಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ನೋಂದಣಿ ರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಘಟಿತ ಡೇಟಾದ ಗಮನಾರ್ಹ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಅರೇಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿಗಾಗಿ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವರದಿಗಳ ರಚನೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವಸ್ತುಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ. ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ರಿಜಿಸ್ಟರ್ ರೂಪವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ರೆಜಿಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಾರದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಏಕರೂಪದ ಘಟಕಗಳ ಗುಂಪುಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಡ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಬಳಕೆಯು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಏಕೀಕೃತ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ, ಒಂದು-ಬಾರಿ ದಾಖಲೆಗಳು, ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮೊನೊಗ್ರಾಫಿಕ್ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಹರಿವಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾದ ವಿಷಯ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. . ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ;

ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉಪಕರಣಗಳ ರಚನೆ;

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ರೀತಿಯ ಅಂತಿಮ-ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ.

ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಅಗತ್ಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾಹಿತಿಗೆ ನೇರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರವೇಶದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕೆಲಸದ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ವೈವಿಧ್ಯಗೊಳಿಸಿದೆ. ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಇತರ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ವಿಧಾನಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ನ್ಯೂನತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟ್ ಆಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಏಕತೆ ಇಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರದಿ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಮಾಹಿತಿ ಹರಿವಿನ ನಡುವೆ ಕೃತಕ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ರೂಪಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಸಂಪರ್ಕವಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಅವುಗಳೆಲ್ಲವೂ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸೂಚಕಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ. ಅಂತಹ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಇದ್ದರೆ

ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಿದ್ಯಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಗುಪ್ತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಪ್ರಭಾವದ ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಇದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಏಕತೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಇತ್ತೀಚಿನ OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ - ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಈ ನ್ಯೂನತೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.

OLAP ಪದವು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. OLAP ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ತತ್ವಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಬಹುಆಯಾಮದ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ - OLAP ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದ ಬಹುಆಯಾಮದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು, ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಡೇಟಾ ಕ್ಯೂಬ್ ಅನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಮತ್ತು ತಿರುಗಿಸುವ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ;

ಪಾರದರ್ಶಕತೆ - ಬಳಕೆದಾರರು OLAP ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಪರಿಚಿತವಾಗಿರುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅವರು ಡೇಟಾದ ಮೂಲದ ಬಗ್ಗೆ ಏನನ್ನೂ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ;

ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿನಂತಿಗೆ ಉತ್ತರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳು ಸ್ವತಃ ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಬೇಕು. ಅವರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಲಾಜಿಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಒದಗಿಸಬೇಕು;

ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ - ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿನ ಆಯಾಮಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರಬೇಕು. ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿರಬೇಕು;

ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸರ್ವರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲ - OLAP ಪರಿಕರಗಳು ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸರ್ವರ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಶಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಇತರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ;

ಎಲ್ಲಾ ಆಯಾಮಗಳ ಸಮಾನತೆ - ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಆಯಾಮವು ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿರಬೇಕು. ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ರಚನೆ, ಸೂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಡೇಟಾ ಆಯಾಮದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಬಾರದು;

ವಿರಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ - ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು

ಸೆಲ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ವೇಗವನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ;

ಬಹು ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ - OLAP ಪರಿಕರಗಳು ಗುಂಪು ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಆಲೋಚನೆಗಳ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಬೇಕು. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ಡೇಟಾಗೆ ಬಹು-ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರವೇಶವು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ;

ವಿಭಿನ್ನ ಆಯಾಮಗಳ ನಡುವಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ. ಎಲ್ಲಾ ಬಹುಆಯಾಮದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯಂತಹ) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆಯಾಮಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಬೇಕು;

ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ - ಬಳಕೆದಾರ-ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ (ಸ್ಲೈಸ್‌ಗಳ ರಚನೆ, ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ವಿವರಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳು) ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು;

ವರದಿಗಳ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಪೀಳಿಗೆಯ - ಬಳಕೆದಾರರು ತನಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ತನಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ;

ಅನಿಯಮಿತ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಮಟ್ಟಗಳು - ಬೆಂಬಲಿತ ಆಯಾಮಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಿತಿ ಇರಬಾರದು.

OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯು ಇದನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ:

ಅಂಕಿಅಂಶ ಮತ್ತು ಇತರ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಏಕೀಕೃತ ಮಾಹಿತಿ ಭಂಡಾರವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿ;

ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕುಗಳೊಂದಿಗೆ ಶೇಖರಣಾ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಸರಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ

ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ;

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವರದಿ ರೂಪಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸಿ, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ.

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ಮುಖ್ಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪುಗಳ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಜಂಟಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಾಗ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ವರದಿಗಳ ಗೋಚರತೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು OLAP ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ

ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೊದಲು, ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು:

ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು; ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು;

ಬಹು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ.

ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರಬಹುದು: ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್ ಸರ್ವರ್, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್ ಅನ್ನು ಮರುಪೂರಣಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನಗಳು.

ಮಾಹಿತಿ ಗೋದಾಮುಗಳ ಸಂಘಟನೆಯು ಇತರ ವಿಭಾಗಗಳ ವಿಷಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನಾವು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹಲವಾರು OLAP ಪರಿಕರಗಳು ಈಗ ಇವೆ. ಇವು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟ್ರಾಟೆಗಿ 7 ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್, ಕಾಗ್ನೋಸ್ ಪವರ್‌ಪ್ಲೇ, ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮುಂತಾದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆಳಗಿನ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಈ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ:

ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆ - ವಿಶೇಷ ತರಬೇತಿಯಿಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿರಬೇಕು;

ಸಂವಾದಾತ್ಮಕತೆ - ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉಪಕರಣವು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ: ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನವೀಕರಣ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಅನಿಯಮಿತ "ಡೇಟಾದೊಳಗೆ ಆಳವಾಗುವುದು";

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ - ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ಲೈಂಟ್ / ಸರ್ವರ್ ಕೌಂಟರ್ಪಾರ್ಟ್ಸ್ನಂತೆಯೇ ಅದೇ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು;

ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ - ಮಾಹಿತಿಯು ಯಾವುದೇ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದಂತಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕನ ಭಾಗವು ವಿಭಿನ್ನ ಮಟ್ಟದ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬೇಕು;

ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ - ಈ ಮಾನದಂಡವು ಉತ್ಪನ್ನದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ;

ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ - ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಕಾರದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಬಹು ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು,

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ - ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ, ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಇತ್ಯಾದಿ.

ಭದ್ರತೆ - ವಿವಿಧ ವರ್ಗದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಡಳಿತದ ಅಂಶಗಳು;

ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ವೆಚ್ಚ - ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ OLAP ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ವೆಚ್ಚವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಿರಬೇಕು.

MicroStrategi 7 ಮತ್ತು:-ಒಂದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್, ಏಕೀಕೃತ ಸರ್ವರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಿಸ್ಗೊ-ಸ್ಟ್ರಾಟೆಜಿ ವೆಬ್ ಪ್ರೊಫೆಷನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ OLAP ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆದಾರರು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಗೆ (ವಹಿವಾಟು ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ) ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಹೊಸ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ವರದಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಮಧ್ಯಂತರ ಮೊತ್ತವನ್ನು ತಿರುಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವರದಿ ವಿಷಯವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು.

ಮೂಲ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

MicroStrategi 7 ಮತ್ತು OLAP ಸೇವೆಗಳು - ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್;

ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಕ್ಯೂಬ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ - ತ್ವರಿತ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವೀಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಸಾರಾಂಶ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ;

MicroStrategi Narrowcaster - ವೆಬ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಪಾವತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ವರದಿಗಳನ್ನು ಇಮೇಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮಾಡಲು ವರದಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸೆಲ್, ಪಿಡಿಎಫ್ ಅಥವಾ HTML ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಬಹುದು.

ಈ ಉತ್ಪನ್ನವು ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣ, ಯುನಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಉತ್ಪನ್ನವು XML ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. MicroStrategi ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾದ XML ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಬಯಸಿದಂತೆ ಅದನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ತೆಳುವಾದ ಕ್ಲೈಂಟ್, HTML ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಬ್ರೌಸರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಭದ್ರತಾ ಸಾಧನಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ನೋಟ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಇತರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟ್ರಾಟೆಗಿ ವೆಬ್ ಅನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.

MicroStrategi ವೆಬ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಒಂದು ವೇಳೆ

ಕೆಲಸ ವಿಫಲವಾದರೆ, ಅದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಿಂದ ಮತ್ತೊಂದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಭದ್ರತಾ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ವೆಬ್ ದಟ್ಟಣೆಯ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸಾರಿಗೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಿಂದ ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ - SSL (Secire SocxeT ಮಟ್ಟ - ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಕೆಟ್ ಮಟ್ಟ).

ವೆಬ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್-ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ವೆಬ್ ಉತ್ಪನ್ನ. ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು (ಇಂಟ್ರಾನೆಟ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾನೆಟ್ ಎರಡೂ) ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ವರ್ಗದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಡ್ರಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.

Webintelligence ಈ ಕೆಳಗಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

ದೃಶ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮುದ್ರಣ;

ಶ್ರೀಮಂತ ಬ್ಲಾಕ್ ವರದಿಗಳು. ಸಂಕೀರ್ಣ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮಗ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಅಥವಾ ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ವೆಬ್‌ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಒಂದು ವರದಿಗೆ ಹಲವಾರು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ;

ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ.

ಉತ್ಪನ್ನವು ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು OLAP ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶ;

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕಾರ್ಯಗಳು;

ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆ. WebIntelligence ಒಂದು ತೆಳುವಾದ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್‌ನ ಸ್ಥಾಪನೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕ್ಲೈಂಟ್ ಭಾಗವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವಾಗ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ವಿಂಡೋಸ್ ಮತ್ತು ಯುನಿಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ.

WebIntelligence ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಬಹು OLAP ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು OLAP ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು.

ಯಾವುದೇ ಸೌಲಭ್ಯದ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ರಚನೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

WebIntelligence ಒಂದೇ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಬಹು NT ಅಥವಾ Unix ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗಬಹುದು. ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಸರ್ವರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು; ಒಂದು ಘಟಕದಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯ ಸಂಭವಿಸಿದಲ್ಲಿ, ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು ಸರ್ವರ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ತೂಕದ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ವೆಬ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ವಿವಿಧ ಮಾಹಿತಿ ಭದ್ರತಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು, ಹೈಪರ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫರ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವೆಬ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ OLAP ಡೇಟಾವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು, ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ವರದಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಮೂಲಭೂತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು, ಡೇಟಾಗೆ ಕೊರೆಯುವುದು, ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಕ್ರಾಸ್‌ಟ್ಯಾಬ್‌ಗಳು, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು, ಸಾಲುಗಳು, ಕಾಲಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು/ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು; ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು, ವಿಂಗಡಣೆ). ಮೋಡ್.

ಕಾಗ್ನೋಸ್ ಪವರ್‌ಪ್ಲೇ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ನೆಟ್‌ಸ್ಕೇಪ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಟರ್ ಆವೃತ್ತಿ 3.0 ಅಥವಾ ನಂತರದ ಅಥವಾ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರರ್ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ HTML/JavaScript ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್;

ವಸ್ತುವಿನ ಯಾವುದೇ ಬಳಕೆದಾರರ OLAP ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶ; ಕಾಗ್ನೋಸ್ ಅಪ್‌ಫ್ರಂಟ್ ಪೋರ್ಟಲ್‌ಗಾಗಿ PDF ದಾಖಲೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ BPM ವರದಿಗಳ (ಬಿಸಿನೆಸ್ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್‌ಮೆಂಟ್) ರಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರು ವೆಬ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ;

PDF ಸ್ವರೂಪದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ವರದಿಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು, ಅವುಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮುಂಚೂಣಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು;

ಸರ್ವರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ: Windows NT, Windows 2000 ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದು, SUN ಸೋಲಾರಿಸ್, HP / UX, IBM AIX.

SSL ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ನ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, PoverPlay ವೆಬ್ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ವಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಘನಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಪೋರ್ಟಲ್ ಶೆಲ್‌ಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಈ ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಲೈಟ್ ಡೈರೆಕ್ಟರಿ ಆಕ್ಸೆಸ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (LDAP) ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ವಿಶೇಷದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಘಟಕವಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಭದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವಾಗಿದೆ.

ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು HTML ನ ಬಳಕೆಯು PoverPlay ಸರ್ವರ್ ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರು, ಪಾಲುದಾರರು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್- ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮಿಡಲ್‌ವೇರ್. ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಭದ್ರಪಡಿಸುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಧಿಕೃತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ I2EE-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮತ್ತು ಆಫ್-ಸೈಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಸಕ್ತಿಯೆಂದರೆ ಜಾವಾ ಘಟಕಗಳು (ವಿಯೋಹ್). ಈ ಘಟಕಗಳಿಂದ ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ವೆಬ್ OLAP ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಬ್ರೌಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡುವುದು. ಆಗಾಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಚಾರ್ಟ್‌ನಂತೆ ತೋರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ನೀವು ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜಾವಾ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಅದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಆಪ್ಲೆಟ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಘಟಕಗಳ ನೋಟ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ - ವಿವಿಧ ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ;

ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ - ಘಟಕಗಳು CQL ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸರಳ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ;

ಪ್ರಸ್ತುತಿ - ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ವರದಿಗಳು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಚಾರ್ಟ್ಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ).

ಜಾವಾ ಘಟಕಗಳು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ವ್ಯವಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪಠ್ಯ ಸಂಪಾದಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುವಾಗ ಇದು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು JSP, JavaServlets ಅಥವಾ JavaScript ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು.

ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್ ಮತ್ತು ಜಾವಾ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಎನ್ವಿರಾನ್‌ಮೆಂಟ್ (ಜೆಆರ್‌ಇ), ಈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಜಾವಾ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ರಚನೆಯು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ವಹಿವಾಟು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅವರ ನಂತರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ http ಸಂಸ್ಕರಣೆ/ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ/ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಹಾಗೆಯೇ ವೆಬ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, 12EE-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನಗತ್ಯ ಪುಟ ರಿಫ್ರೆಶ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೋರ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಲ್ಫಾಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಅದೇ ಭದ್ರತಾ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಮಾಣಿತ J2EE ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಯೋಜನೆಯ ಸುಲಭತೆಯು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಮುಖ್ಯ ಅನುಕೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ AlphaBlox ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರಿಗೆ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜಾವಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತೆಳುವಾದ HTML ಕ್ಲೈಂಟ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

OLAP-ಆಧಾರಿತ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು, ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ಸ್ಥಿರವಾದ, ಹಂಚಿದ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾದ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಿಂದ ವಸ್ತುವಿನ ನೈಜತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ. OLAP ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯು ಕಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ವಸ್ತುವಿನ ದತ್ತಾಂಶದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬಹು-ಆಯಾಮದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಸತತ ಸಮಯದ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರದೆಯ ವೀಕ್ಷಣೆ, ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ವಿವರಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಾಗೆ.

OLAP ಪರಿಕರಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಬಹುಆಯಾಮದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಘನಗಳಲ್ಲಿ (ಅಥವಾ ಹೈಪರ್‌ಕ್ಯೂಬ್‌ಗಳಲ್ಲಿ) ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಯಾಮಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಬಹುಆಯಾಮದ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಪನವು ಹಲವು ಹಂತದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ OLAP ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು (ಆಯಾಮಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಮೇಲಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವುದು), ಘನದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾದ ಬಹುಆಯಾಮದ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವುದು (ಪಿವೋಟ್ ಟೇಬಲ್ ಪಡೆಯುವುದು).

OLAP ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ARV-1 ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯು OLAP ಸರ್ವರ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗಾಗಿ ನಿಜ ಜೀವನದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನದಂಡವು ತಾರ್ಕಿಕ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಆಯಾಮಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ತಾರ್ಕಿಕ ರಚನೆಯು ಆರು ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಸಮಯ, ಸನ್ನಿವೇಶ, ಅಳತೆ, ಉತ್ಪನ್ನ, ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಚಾನಲ್. ಮಾನದಂಡವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭೌತಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ: ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ASCII ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಆಂತರಿಕ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ OLAP ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮಾಹಿತಿಯ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ, ಕ್ರಮಾನುಗತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕೊರೆಯುವುದು, ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಘಟನೆ ಮತ್ತು ಬಹುಆಯಾಮದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಲ್ಟಿಡೈಮೆನ್ಷನಲ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (MDD) ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು, ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಿಸಬೇಕು (ಚಿತ್ರ 1.3). ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಬೇಕು.

ಅಕ್ಕಿ. 1.3.

ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಎನ್ನುವುದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನ ಅಥವಾ ಮುದ್ರಿತ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯ ಈ ಹಂತವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು, ಮುದ್ರಣದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾ ನಮೂದು ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಕ್ಷೇಪಣಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು, ಸಮಾನಾರ್ಥಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಎಲ್ಲಾ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು (OLAP ಸರ್ವರ್) ಪೂರೈಸುವ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದಾಗ ಪರಿವರ್ತನೆ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಲವರ್ಧನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

BDB ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಹಂತವು ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ತಯಾರಿಕೆಯ ಹಿಂದಿನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡುವುದು.

BDB ಯಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ SQL ಸರ್ವರ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ, ಬಳಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇವೆಗಳು SQL ಮತ್ತು MDX (ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು) ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೆಳಗಿನ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು SQL ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು:

OLAP ಗಾಗಿ Microsoft OLE DB ಮತ್ತು OLE DB;

ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಆಕ್ಟಿವ್ಎಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್ (ಎಡಿಒ) ಮತ್ತು ಆಕ್ಟಿವ್ಎಕ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಸ್ ಮಲ್ಟಿಡೈಮೆನ್ಷನಲ್ (ಎಡಿಒ ಎಂಡಿ).

OLAP ಗಾಗಿ OLE DB ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ OLE DB ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ADO MD ಇದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ADO ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಾನೆ.

ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ SQL ಸರ್ವರ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಸೇವೆಗಳು MDX ವಿಸ್ತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಭರ್ತಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಘನಗಳಲ್ಲಿ OLAP ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಶ್ರೀಮಂತ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು, ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾ ಘನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೈಲಟ್ ಟೇಬಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಘಟಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇವೆಗಳು MDX ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಕಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. MDX ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ (ವಾದಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದು) ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇವೆಗಳು 100 ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ MDX ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ಅರೇಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು; ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ; ಕ್ರಮಾನುಗತಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು; ಕ್ರಮಾನುಗತ ಮಟ್ಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು; ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು; ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ; ಸಂಖ್ಯಾ ಕಾರ್ಯಗಳು; ಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ; ತಂತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು; ಟುಪಲ್ಸ್ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ.

OLAP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಘನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಘನಗಳ ರಚನೆಗೆ MDX ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಬಳಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೈಲಟ್ ಟೇಬಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಘಟಕದ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಇದು OLAP ಸರ್ವರ್‌ನ OLE DB ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿದೆ. OLE DB ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ OLAP ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಪಡಿಸದಿದ್ದಾಗ ಈ ಘಟಕವು ಸ್ಥಳೀಯ ಘನಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಹ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಘನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, CREATE CUBE ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

MDX ಪ್ರಶ್ನೆ ಭಾಷೆ, ಇದು SQL ನ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ಘನಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ SQL ನಲ್ಲಿರುವಂತೆ, MDX ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನ ರಚನೆಯನ್ನು ಮೊದಲು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, MDX ಪ್ರಶ್ನೆಯ ರಚನೆಕಾರರು ಹಿಂತಿರುಗಿದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಹುಆಯಾಮದ ರಚನೆಗಳಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯಂತೆ, ಇದು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, MDX ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಬಹುಆಯಾಮದ ಫಲಿತಾಂಶದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಘನಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. MDX ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು, ಇದು ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಕರಣವಾಗಿದೆ.

ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಅಕ್ಷದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಅನೇಕ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೀಡ್ ಅನ್ನು ಫ್ಲಾಟ್, ಎರಡು ಆಯಾಮದ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು ಒಂದು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಗೂಡುಕಟ್ಟುವಿಕೆಯು ಉಪಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪೈಲಟ್ ಟೇಬಲ್ ಸೇವೆಗಳು, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ SQL ಸರ್ವರ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಸೇವೆಗಳ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಇದು OLAP ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು OLAP ಸರ್ವರ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸೇವೆಗಳ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಲಟ್ ಟೇಬಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಘನ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮೆಮೊರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಘಟಕವು ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾಗೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. OLAP ಸರ್ವರ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸದೆಯೇ ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮತ್ತು ನಂತರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಘನದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪೈಲಟ್ ಟೇಬಲ್ ಸೇವೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ:

ಕ್ಲೈಂಟ್ ಘಟಕವಾಗಿ OLAP ಸರ್ವರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು;

OLAP ವಿಸ್ತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ OLE DB ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು;

ಕೋಷ್ಟಕ ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, SQL ನ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ;

ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, MDX ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ;

ಸ್ಥಳೀಯ ಡೇಟಾ ಕ್ಯೂಬ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು;

ಮೊಬೈಲ್ ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್ OLAP ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ.

PivotTables ಘಟಕವು ಘನದ ಒಂದು ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಭಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ನಿಬಂಧನೆಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪೈಲಟ್ ಟೇಬಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯು ಅದು ತಿಳಿಸುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ.

OLAP ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು. OLAP ನಿಮಗೆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮತ್ತು ಮುದ್ರಿತ ರೂಪಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ವರದಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, OLAP ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನೂರಾರು ಬಾರಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವರದಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬ ತತ್ವವನ್ನು ಸಹ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ವರದಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ OLAP ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ:

ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಡೇಟಾ ಗುಂಪು; ಉಪಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಉಪಮೊತ್ತಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು; ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ.

ಈ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿದ ಕೋಷ್ಟಕದ ವಿಭಾಗಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ವರದಿಯ ರೂಪವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ), ಸಿಸ್ಟಮ್ ಒಟ್ಟು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಡೇಟಾದ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಶೇಕಡಾವಾರು ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಬಹುದು, ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಗತ್ಯ ವರದಿ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು (ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣ).

ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಿಂದ, ಈ ಸೆಟ್‌ಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹಳೆಯ-ಹಳೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಶಕ್ತಿಗಿಂತ ಯಾವಾಗಲೂ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿಷಯಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ರೀತಿಯ ಕೋಷ್ಟಕ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪನ್ನವು ಸಾಕಷ್ಟು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತಿದ್ದರೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ನ ಕಾರ್ಯವು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಪದರವನ್ನು (ನಿಘಂಟು) ವಿವರಿಸುವುದು, ಅದರ ನಂತರ ಅರ್ಹ ಬಳಕೆದಾರರು ತನಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಹೊಸ ಘನಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರತಿ ಘನಕ್ಕೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು.

ಹೀಗಾಗಿ, OLAP ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲಾದ ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಕೋಷ್ಟಕ ವರದಿಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೋಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಅನೇಕ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಘನವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಒದಗಿಸುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅನುಭವವು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ವರದಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೂತ್ರಗಳಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅರ್ಹತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು.

ಮೂರನೆಯದಾಗಿ, OLAP ವರದಿಯು ಮೊತ್ತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆಯಾಮಗಳ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ವರದಿ ಲೇಖಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಆರಂಭಿಕ ವಿಂಗಡಣೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು.

ನಾಲ್ಕನೆಯದಾಗಿ, ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. OLAP ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಕಲ್ಪನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಘನವು ಮೂರು ಆಯಾಮದ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಆಕಾರಗಳು ಅಥವಾ ರೇಖೆಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸಾವಿರಾರು ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ OLAP ವರದಿಗಾಗಿ ಚಾರ್ಟ್ ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಐದನೆಯದಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಇತರ ವರದಿಯಂತೆ, ಶಿರೋನಾಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಬಣ್ಣಗಳು ಮತ್ತು ಫಾಂಟ್‌ಗಳ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ OLAP ವರದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿನ್ಯಾಸವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಹೀಗಾಗಿ, ಆರಾಮದಾಯಕ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕಾಗಿ, OLAP ವರದಿಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅನ್ವಯಿಕ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು, ಅದು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಣೆಗಾಗಿ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ವಿನ್ಯಾಸ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಹುಆಯಾಮದ ಘನದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವಾಗ, ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು ಗಮನಾರ್ಹ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವ ಆಯಾಮಗಳು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದು ಮೂಲ ಕಲ್ಪನೆ. ಅಂತಹ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ವಿವಿಧ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ವಿವರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕೇವಲ ಸಾಧ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅವೆಲ್ಲವೂ ವ್ಯಾಪಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (VI) ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳಾಗಿವೆ, ಇದರ ಉದ್ದೇಶವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, ವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಯ್ಕೆಯು ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಉಳಿದಿದೆ, ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.