CC BY
18
2. Каталог рослин дендролопчного парку мОлександрiям/ Колект. авт. - Бша Церква, 1997. - 118 с.
3. Международный кодекс ботанической литературы. - Л.: Наука, 1984. - 32 с.
4. Тахтаджян А.Л. Система Магнолиефитов. - Л.: Наука, 1987. - 439 с.
УДК630*5(477.83)004.657 Доц. М.М. Петренко, канд. с.-г. наук;
acnip. Г.С. Домашовець1 -Нацюнальний аграрныйумверситет, м. Кит
ВИКОРИСТАННЯ ЗАСОБ1В OLAP ДЛЯ АНАЛ1ЗУ ПРОДУКТИВ-НОСТ1 Л1СОВОГО ФОНДУ ЛЬВ1ВЩИНИ
Наведено методи використання 3aco6iB OLAP для аналiзу продуктивное^ го-ловних лiсотвiрних порiд Львiвськоi о6ластi у контекст лiсорослинного районування.
Ключов1 слова: база даних, OLAP, проектування баз даних, люовий фонд, по-казники люового фонду, аналiз даних.
Assoc. prof. M.M. Petrenko; post-graduate G.S. Domashovets -
National agrarian university, Kyiv
The use of OLAP tools for forest fund productivity analysis Lviv region
The methods of using of OLAP tools for the analysis of main forest forming species in Lviv region by the context of forest regions.
Keywords: data base, OLAP, data base development, forest fund data, data analysis.
Сучасне суспшьство e суспшьством шформацшним. Yci галуз1 його д1яльноеп постшно розвивають i вдосконалюють методи нагромадження i використання даних. Корисна та цшна шформащя здатна шдвищити ефек-тившсть дiяльностi проекту чи органiзацii за рахунок покращення якостi уп-равлшських рiшень.
Для отримання цiнноi шформаци тепер використовуються комп'ютер-нi технологи, як поряд iз з6iльшенням точност та о6,eктивностi при ро6отi з великими о6сягами iнформацii дають змогу значно скоротити витрати часу i пращ на ii отримання. Най6шьш поширеною i розвинутою технологieю, яка призначена для ро6оти з великими масивами даних, e 6ази даних (БД). БД -це структурована сукупшсть логiчно взаемопов'язаних даних, яю характери-зують певну предметну о6ласть [4, 6].
Поряд з шшими засо6ами аналiзу даних пiд час 6урхливого розвитку комп'ютерних засо6iв з'явилась технологiя 6агатомiрного аналiзу даних OLAP (Online Analytical Processing - оперативна аналогична о6ро6ка). Це спосi6 управлшня i представлення даних у простий i зрозумiлий для кiнцево-го користувача споЫ6 [4].
Призначення систем класу OLAP - за6езпечити користувача гнучким шту1'тивно зрозумiлим i простим доступом до даних. Наявшсть такого доступу дае змогу вiдмовитися вiд використання наперед визначених звтв, ро6ить користувачiв самодостатнiми, незалежними вiд адмiнiстраторiв БД i програ-мiстiв. В основi концепцii OLAP данi представленi у виглядi 6агатовимiрного ку6а, причому користувач мае змогу швидко згорнути а6о розгорнути данi за
1 Наук. кер1вник: проф. П.1. Лакида, д-р с.-г. наук - Нацюнальний аграрний ушверситет, м. Ки1в
Науковий вкчшк', 2007, вип. 17.8
будь-яким вимiром. Ця технологiя не замшюе, а доповнюе традицiйнi реля-цшт бази даних з первинною шформащею.
Для побудови систем OLAP використовуються спецiалiзованi багато-вимiрнi БД або надбудови над звичайними реляцшними БД. До останнього часу OLAP-технологи асощювалися з великими проектами 3i збер^ання ма-сивiв даних i складними додатками для ïx аналiзу. Складний i дорогий OLAP-iнструментарiй був доступний лише дуже великим оргашзащям. I все-таки, за останнш час ситуащя на ринку рiзко змшилася. Вiдбулося це завдяки тому, що було знайдено компромiсне ршення: укомплектувати повноцiнним OLAP-сервером добре зарекомендоваш недорогi програмнi продукти, нап-риклад MS SQL-сервер, починаючи з верси 7 i вище, який у всьому свт активно використовуеться для побудови сховищ даних. Компашя Microsoft здшснюе низку важливих заxодiв для забезпечення найкращоï пiдтримки сховищ даних i побудови шформацшних систем. Внаслщок вказаноï змiни ситу-ацiï сучаснi OLAP-системи аналiзу даних стали дшсно доступнi малому та середньому бiзнесу [1, 5].
Метою ще1* роботи е всебiчний аналiз продуктивностi лiсового фонду Львiвськоï область Для реалiзацiï цieï задачi виршено застосовувати методи багатомiрного аналiзу даних на основi використання OLAP-засобiв.
Варто вщзначити, що Львiвщина характеризуеться великою рiзнома-нiтнiстю природних умов i багатством природних ресурЫв, що зумовлено ïï географiчним положенням, геологiчною будовою i характером поверxнi. На територи областi вирiзняють п'ять лiсорослинниx областей: Украшсью Кар-пати i прилегла до них область Передкарпаття - на твдш, Опшля та Розточ-чя - в центральнiй частит та Мале Полюся - на пiвночi [2].
Лiсовий фонд Львiвщини перебувае у пiдпорядкуваннi багатьох мшю-терств i вiдомств, що значно ускладнюе можливiсть узагальнення i оптимiза-цiï даних про люи областi. Основна частина лiсового фонду перебувае у ко-ристуваннi Державного комггету лiсового господарства Украши (68,6 %), Mi-нiстерства аграрно1' полггики Украши (21,6 %о), Miнiстерства оборони Украши (7,7 %). Решту лiсiв (2,1 %) розподiленi серед шших 14 лiсокористувачiв. За даними головного управлшня статистики, у Львiвськiй областi станом на 1 Ычня 2006 р. зареестровано 85 шдприемств лiсового господарства та пов'я-заних з ним послуг. Таке рiзноманiття шдпорядкування лiсового фонду спри-чиняе значш труднощi для збору та аналiзу статистично1' iнформацiï [2, 3].
Для виконання ще1* роботи було використано даш державного люово-го кадастру 1954, 1966, 1978, 1989, 2003 та 2006 рр., надаш Виробничим об'еднанням мУкрдержлiспроектм, Державною люовпорядною експедицieю мЛьвiвдержлiспроектм, державними пiдприeмствами Львiвського обласного управлiння лiсового господарства, Сколiвським, Mагерiвським та Стариць-ким вшськовими лiсгоспами, спецiалiзованим лiсогосподарським тд-приемством ДП "Галсшьлю". Процес збору даних був ускладнений фрагмен-тарнiстю даних, основна частина яких збер^алася на паперових ноЫях у рiз-них джерелах шформаци. При цьому варто зазначити, що значна частина даних про стан люового фонду з часом була втрачена, оскшьки не була зосере-джена в единих джерелах.
Вказаш дат було виршено записати i збершати в реляцiйних табли-цях СУБД Ms Access. Ця програма мае вбудоват засоби OLAP ан^зу. Про-цес розроблення OLAP моделi охоплюе такi етапи:
• проектування OLAP моделi даних;
• заповнення даних;
• використання моделi.
Важливими питаннями при проектуванш моделi OLAP е рiвень агре-гацiï даних та визначення яюсних ознак. Рiвень агрегаци визначае межу, нижче якоï деташзувати данi неможливо. У цiй робот рiвень агрегацiï даних було вибрано як рiвень найменшоï групи, яку формують ознаки "деревна порода" - "група вжу" - "боштет". Кожен показник, який вибирався з Державного люового кадастру в OLAP-модель, мае бути визначений за яюсною рол-лю, яку вш буде виконувати в моделi. Показник може бути ознакою кшьюс-ною або груповою, причому остання формуе розмiрнiсть куба даних.
Як кшьюсш ознаки у моделi було обрано площу i запас. Для агрегаци цих показникiв використовували операцiю додавання. Груповими ознаками в моделi були призначеш всi iншi. Групова ознака слугуе для формування груп, як характеризуются ознакою кiлькiсною. Наприклад, показник "назва пiдприемства" може використовуватись як групувальна ознака для показника "площа". У результатi ми отримаемо перелж пiдприемств, для яких буде знайдена сума кiлькiсноï ознаки (операцiя агрегаци) - плошд. Математичнi операцiï над груповими показниками недопустим^ ïx основне призначення деталiзацiя або агрегацiя кшьюсних характеристик.
Групувальнi ознаки в OLAP-моделi аналiзу продуктивностi лiсiв зна-ходяться у певнш iерарxiï. Iерарxiя визначае лопчний зв'язок мiж ознаками. Наприклад, показник "шдприемство" е пiдпорядкованим показнику "область". Ми можемо провести деталiзацiю площ шдприемств у межах область Взаемозв'язок показниюв можна побачити на рис. 1.
Процедура наповнення передбачае перенесення даних з матерiалiв Державного люового кадастру в реляцшш таблищ. Цей масив у подальшому буде джерелом iнформацiï для засобiв OLAP-аналiзу. На даному етапi важли-вою е акуратнiсть, щоб не допускати випадкових помилок у процес перенесення. У кшщ наповнення таблиць бажано застосовувати метод лопчно1* пе-ревiрки помилок. Наприклад, суму запашв за пiдприемствами роздiлити на суму площ - мае вийти середнш запас на 1 га у шдприемствь
Особливост використання OLAP-моделi визначаються потребами i задачами користувача. Для отримання таблицi користувач вибирае показник (або ïx групу) для аналiзу i кiлькiсну ознаку, яку вш буде аналiзувати. Користувач оперуе лише люогосподарськими поняттями. Немае потреби вивчення методiв i сут роботи OLAP-моделi чи iншоï теори iнформатики.
Наприклад, у процесi виконання аналiзу продуктивностi лiсiв знадо-билось отримати таблицю iз розподiлом площ лiсiв рiзниx деревних порiд у рiзниx лiсорослинниx областях. У формi аналiзу даних OLAP зi списку показниюв вибираемо показник "люорослинна область" - як групова ознака за рядами; "група порщ" - як групова ознака за стовпчиками i деталiзуемо ïï по-
Науковий вкник, 2007, вип. 17.8
казником "деревна порода". Як кiлькiсну ознаку вибираемо 3i списку показ-ниюв "запас" i метод агрегаци - "сума". У результат отримаемо розподш за-пасiв головних лiсотвiрних порщ (рис. 2).
Рис. 1. Форма заповнення реляцшних таблиць даними Державного л^ового
кадастру
м- и м а а % ¡я у >- . - p.: г a t » в g в д- щ.
GrPorName
GrVik
» Rih » DLGname 1
Исключая: (Пусто) (несколько элементов) 2003 Все
PoiName ■
Бук
Береза
Bi/itxa
±HZ
Гр а 5 .Ясен
¡ЕЕ
Мод]мна_
Осика
Сосна
Ялина
Zona
Сумма "М (2S)" Сумма "М (26)" Сумма "М (ЗБ)"
Су мн а *М (26)"
Сумма *М (2S)1
[Сумма "М (26)" Сумма "М (26)"
261 Д769392 609.7696300 2283590384 2116,838791 112,822381В 13,91430008
635,5346013 2806,764363 367,4713006 5636,203766 208,0323632 62,62934005
564,1394537 1139,87195 1461,313603 5670,034641 538,7660683 32,38432022
411.2660901 947,9942945 577.2812167 5511,339356 1 01,9246888 35,6812(031
677.5436662 774.3281056 433,1899391 263Э.Ё68054 66.5771996В 100,5021597
2599,510751 6278,728393 3567,815098 21568,64511 1028,183102 250,1113804
Сунна "М (Ж)" Сумма "М р
Карпати
Мале Полем
Опил я
П е редка цп аття
Розточчя
Общие итог«
13926,01499 2160,031444 9019,29375 4461,080969 2738,773942 Э2305 2451
Рис. 2.
1541,354526 19241,56899 3405,294479 2567,916478 9572,768926 36328,9034 3
28287.63 163,4536: 439,5081 788,8393 140,9141: 27320,34;
Розподт запаыв головних лiсотвiрних по^pid, тис. м'
Таблиця розподшу площ i запасiв деревних порщ у розрiзi груп вшу, яка виконуеться вручну з використанням паперових матерiалiв i калькулятора, потребуе близько 8 год. якщо ми зводимо цi данi для область Отримання тако! таблицi за допомогою OLAP-засобiв, вбудованих у СУБД Access, потребуе коло 1 хв. Однак, останнш шдхщ вимагае витрат значних зусиль на проектування модел^ пiдготовку даних, !х перенесення в реляцшт таблицi i перевiрку. Тим не менше, такi зусилля себе виправдовують. Аналiз ефектив-ност застосування рiзних iнформацiйних технологiй наведено в табл. 1.
Таким чином, якщо е потреба в однш або декшькох таблицях, вико-ристання комп'ютерних засобiв е неефективним порiвняно з ручним. Але, якщо необхщно отримати багато рiзних форм анал^ично! шформаци, комп'ю-терна обробка продуктившша бiльш як у 10 разiв. Крiм того, до переваг, як були помiченi у процес роботи, можна вiднести:
• зменшення кiлькостi помилок;
• простота формування таблиць;
• просте перенесения аналггичних таблиць до iнших програм (TeKCTOBi редак-тори, eлeктроннi таблицi);
• можлившть використання цих даних для виршення iнших задач (наприклад, шформащя була використана у процeсi до^дження фiтомаси лiсiв у Львiвськiй област!).
Табл. 1. Лнал'и витрат часу за двомаметодами обробки даних
Витрати часу, год.
Вид робгт ручний спошб комп'ютерна обробка
на весь масив на 1 таблицю на весь масив на 1 таблицю
Шдготовка матeрiалiв - - 1
Розроблення OLAP-МОДЕЛ! - - 8
Перенесення даних - - 16
Пeрeвiрка даних 50 1 2
Отримання аиалiтичиоï шформаци 400 8 1 0,02
Представлення 50 1 5 0,1
Сума 500 10 33 0,12
Внаслщок розроблення бази даних i засоб1в ОЬЛР-анал1зу з продук-тивност люового фонду Льв1всько1 област був створений шформацшний ресурс на базу СУБД Ms Access 1з елементами ОЬАР-анашзу. Його можна ре-комендувати для:
• використання тд час дослiджeнь лiсового фонду рiзних лiсокористувачiв облает!;
• дослвджень продуктивност лiсiв облает!;
• дослвдження динамiки лiсового фонду облаеп;
• базу даних можна доповнювати даними шших областей, що скоротить вит-рати часу на розробку структури OLЛP-модeлi.
Л1тература
1. Дженнингс, Роджер. Руководство разработчика баз данных на Visual Basic 6/ Пер. с англ. - К.-М.; СПб.: Изд. дом "Вильямс", 2001. - 976 с.
2. Домашовець Г.С., Василишин Р.Д. Дослщження продуктивностi лiсiв Львiвщини в контeкстi лiсорослинного районування// Наук. вюник НАУ: Зб. наук. праць. - К.: НАУ. -2007, вип. 105. - С. 212-219.
3. 1нструкц1я про порядок ведення державного люового кадастру i первинного обл^ лiсiв. - К.: МЫстерство лiсового господарства Украши, 1995. - 26 с.
4. Малыхина М.П. Базы данных: основы проектирования, использования. - СПб.: БХВ - Петербург, 2004. - 412 с.
5. Усольцев В.А. Формирования банков данных о фитомассе лесов. - Екатеринбург: УрО РАН, 1998. - 543 с.
6. Харитонова И.А., Михеева В.А. Microsoft Access 2000. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 1088 с.
