Модели и алгоритмы организации темпорального хранилища данных

Увеличить глубину анализа информации возможно при наличии механизмов отслеживания изменений в многомерных структурах данных. Такие механизмы используются в темпоральном хранилище данных (TDW, Temporal Data Warehouse). Вопросы организации темпоральных хранилищ данных в настоящее время недостаточно освещены в научной литературе, особенно в части промышленного применения. В промышленных OLAP-системах проблема отслеживания изменений в структуре измерений также практически не решается, или решается на довольно примитивном уровне с использованием классических подходов к отслеживанию изменений в медленно меняющихся измерениях. Применение предложенных методов и алгоритмов позволяет: сократить сроки анализа деятельности телекоммуникационной компании, за счёт применения централизованного хранилища информации; увеличить качество результатов анализа, на основе увеличения глубины анализа, за счет применения механизмов отслеживания изменений в структуре данных; обеспечить преемственность при миграции с существующей многомерной схемы хранения данных, на предложенную темпорально-многомерную, за счет применения механизма структурных версий.