Глосарій
Подано за матеріалом:
- Береза А.М. Електронна комерція. Київ – 2002.
- http://www.glossary.ru/maps/m4136111.htm
- http://ru.wikipedia.org/
- http://incom.ua/content/blogcategory/12/19/
- http://www.beneffy.com.ua/glossary.php
- http://www.vm.ua/consum/glossary/
- http://doc.sumy.ua/network/glossary/
- http://www.seonews.ru/useful/glossary/.rI/inform_tehnoljgi/
- http://www.glossary.ru/cgi-bin/gl_sch2.cgi?RIt(uwsg.outt:l!xoxyls:
- http://www.w-sight.com/glossary.shtml
- http://elite-consult.com/index.php?nma=glossar&fla=index&litter=192&word_id=688
- http://www.naumen.ru/go/products/nauphone/knowledge_base/glossary
АБД – DBA. Адміністратор бази даних.
Авторизація електронного документа – Electronic document authorization. Комунікаційний протокол, що використовує цифрові сигнатури (підписи) з відкритим ключем для встановлення ідентичності і правомочності електронної сигнатури.
Авторизований запит – Authorization Request. Запит, що ініціалізується споживачем для одержання доступу до даних, до яких він не мав доступу раніше.
Авторитетний сертифікатор – Certificate Authority. Довірена третя сторона, яка підтверджує, що відкритий ключ належить певному зареєстрованому користувачеві.
Агрегат даних – Aggregate Data. Дані, що є результатом об'єднання елементів даних. Дані, надані в сукупності або у формі єдиного результату підсумовування.
Активні серверні сторінки – Active Server Pages. Файли ASP – це звичайні HTML-сторінки із вбудованими сценаріями, які дозволяють Web-розробникам швидше і зручніше створювати Web-застосування. Сценарії можуть бути написані будь-якою мовою і запускатимуться сервером за запитом URL HTML-сторінки.
Алгоритм асиметричного шифрування (RSA) – Rivest Shamir Adleman. Алгоритм асиметричного шифрування із двох ключів, використовується в PGP.
Алгоритм шифрування відкритим ключем – Pretty Goof\d Privacy. Популярний криптопакет, використовує алгоритм шифрування відкритим ключем (RSA).
Аналіз впливу – Impact Analysis. Визначення впливу змін об'єкту на його залежні об'єкти.
Аналіз інформаційних потреб – Information Needs Analysis. Ідентифікація й аналіз потреби в інформації, необхідної для задоволення конкретного бізнес-драйвера.
Аналіз подій – Event Analysis. Процес аналізу повідомлень і виконання дій на підставі їхнього вмісту.
Аплет-Java – Java-applet. Невелика Java-програма, що дозволяє включати у Web-сторінки додаткову функціональність. Наприклад, анімацію, калькулятори та ін.
Архітектура інформаційних систем – Information Systems Architecture. Офіційне визначення правил бізнесу, структур систем, технічних обмежень і суті виробленої продукції для інформаційних бізнес-систем. Архітектура інформаційних систем складається із чотирьох рівнів: архітектура бізнесу, архітектура систем, технічна архітектура й виробнича архітектура.
Архітектура офісних документів / Форма обміну офісними документами – Office Document Architecture / Office Document Interchange Format. Відкритий стандарт архітектури документів і формату обміну, що дозволяє обмінюватися складними документами (тобто документами, які несуть у собі одночасно вміст декількох різних типів, наприклад, букви, растрову і геометричну (векторну) графіку).
Архітектура систем – Systems Architecture. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Архітектура систем подає визначення і внутрішні відношення між застосуваннями й архітектурою продуктів.
Архітектура сховища даних – Data Warehouse Architecture. Інтегрований набір продуктів, що дозволяє видобувати і трансформувати оперативні дані для завантаження в базу даних з метою подальшого аналізу і формування звітів кінцевим користувачем.
Асиметрична криптосистема– Public key cryptosystem. Система криптографічного захисту, що передбачає наявність у кожної сторони пари ключів: таємного та відкритого
Атомарні дані – Atomic Data. Елементи даних, що являють собою найнижчий рівень деталізації. Наприклад, у щоденному звіті про продажі окремі продані предмети будуть атомарними даними, а узагальнені поняття (такі, як рахунки-фактури й загальні підсумки щодо них) – агрегатами даних.
Аудит – Auditing. Процес, що відстежує мережеві операції користувачів, стандартний елемент захисту мережі. Дозволяє створювати списки користувачів, які зверталися (або намагалися звернутися) до ресурсів; допомагає адміністраторам виявляти несанкціоновані дії.
Багатоканальне поглинання– MIP-O-Suction. Запит, що поглинає досить великий відсоток циклів центрального процесора.
Багатомірна база даних, СУББД– Multi-dimensional Database, MDBS and MDBMS. Потужна база даних, що дозволяє користувачам аналізувати великі обсяги даних. База даних зі спеціальною організацією зберігання - кубами, що забезпечує високу швидкість роботи з даними, які зберігаються як сукупність фактів, вимірів і заздалегідь обчислених агрегатів.
База даних локального доступу – Local Access Database, LAD. База даних, що обслуговує окремі системи і робочі групи; кінцевий пункт загального розподілу даних. LAD'и є "роздрібними торгівельними точками" у мережі сховища даних. Вони забезпечують прямий доступ до даних, необхідний конкретним настільним системам або службам запитів. Дані потрапляють у LAD'и зі сховищ даних відповідно до умов піднаборів стандартних наборів. Ці дані зазвичай перебувають на LAN-сервері. Якщо сервери відсутні й дані статичні, вони можуть перебувати на робочому столі користувача. Див. Мережа сховища даних.
Базові таблиці – Base Tables. Нормовані структури даних, опрацьовані в таблиці-приймачі. Також відомі як детальні дані (detail data).
Батько – Parent. Елемент на один рівень вище в ієрархії, ніж інший елемент. Як правило, являє собою консолідацію всіх значень своїх дочірніх елементів.
Бізнес-архітектура – Business Architecture. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Бізнес-архітектура описує функції бізнесу й використовувану ним інформацію.
Бізнес-дані – Business Data. Інформація про людей, місця, речі, діловий регламент і події, використовувані для керування бізнесом. Це не метадані – метадані визначають і описують бізнес-дані.
Бізнес-драйвери – Business Drivers. Люди, інформація і завдання, що забезпечують досягнення цілей бізнесу.
Бізнес-каталог сховища – Warehouse Business Directory. Допомагає забезпечити доступ професіоналів бізнесу до сховища даних шляхом браузингу каталогу його вмісту.
Бізнес-модель – Business Model. Подання певного бізнесу в будь-який момент часу. Подання може бути сформоване на основі процесу, даних, події або ресурсної перспективи і може являти собою минулий, нинішній або майбутній стан цього бізнесу.
Бізнес-транзакція – Business Transaction. Елемент процесу, що виконується системою захоплення даних для створення, зміни або видалення бізнес-даних. Кожна транзакція являє собою окремо оцінюваний факт, що описує окрему подію бізнесу.
Віддалений виклик процедури – RPC. Засіб передавання повідомлень, що дозволяє розподіленому додатку викликати сервіс різних комп’ютерів у мережі.
Відкритий інтерфейс взаємодії з базами даних – ODBC. Стандарт доступу до баз даних, запозичений компанією Microsoft у консорціуму SQL Access Group. Зараз компанія Microsoft пропонує краще дороблений стандарт OLE DB.
Відкритий ключ– Public key. Ключ асиметричної криптосистеми, що є загальнодоступним.
Відновлення – Update. Заміна яких-небудь даних на нові. Не допускається укласичному сховищі даних. Компанія "Intersoft Lab" розробила власний прогресивний підхід до такого процесу.
Вітрина даних – Data Mart. Див. База даних локального доступу (LAD).
Видобування даних– Data Mining. Технічні прийоми, які використовують програмні інструменти, призначені для такого користувача, що, як правило, не може заздалегідь сказати, що конкретно він шукає, а може вказати лише певні зразки й напрями пошуку. Data mining – це процес просіювання великого обсягу даних для визначення відношень між даними. Також відоме як "ковзання даними" (data surfing).
Вирішальні фактори успіху – Critical Success Factors. Ключові області діяльності, у яких для досягнення своїх цілей компанії необхідно домогтися сприятливих результатів.
Виробник даних – Data Producer. Програмна служба, організація або особа, що постачає дані для відновлення системи записів.
Виробнича архітектура – Product Architecture. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Він описує стандарти, відповідно до яких необхідно створювати й запускати застосування в кожній частині технічної архітектури, інструментів і служб конкретного постачальника.
Виробничі дані – Production Data. Вихідні дані, що є предметом зміни. Це система захоплення даних, що часто існує на базі комп’ютерів підприємства.
Вихідна база даних – Source Database. Операційна база даних щодо продуктів або централізоване сховище, що постачає дані для цільової бази даних.
Власник даних – Data Owner. Особа, відповідальна за стратегічні і практичні рішення віднощодосно даних. У випадку бізнес-даних така особа може називатися бізнес-власником даних.
Вторинні дані – Derived Data. Дані, що є результатом обчислювальних кроків, застосованих до даних про подію. Вторинні дані є або результатом співвідношення двох чи більше елементів окремої транзакції між собою (наприклад, агрегація), або результатом співвідношення одного чи більше елементів транзакції з якимсь зовнішнім алгоритмом чи правилом.
Вторинні елементи – Derived Members. Елементи, чиї дані є вторинними даними.
Вхідні елементи – Input Members. Вступні елементи мають значення, які завантажуються вручну або шляхом одержання доступу до іншого комп’ютерного джерела даних (тобто не є результатом обчислення даних).
Гарантія якості – Quality Assurance. Процес забезпечення правильності результату.
Глобальні бізнес-моделі – Global Business Models. Тип сховища даних, що забезпечує доступ до інформації, яка розподілена по різних системах підприємства й перебуває під контролем різних підрозділів або відділів з різними базами даних і моделями даних. Такий тип сховища даних важкий для побудови через необхідність об'єднання зусиль користувачів різних підрозділів для розроблення загальної моделі даних для сховища.
Дамп – Dump. Зображення двійкових даних у вигляді набору шістнадцяткових чисел.
Дані – Data. Поняття, що являє собою факти, тексти, графіки, растрові картинки ( bit-mapped images), звуки, аналогові або цифрові відео-сегменти. Дані – це неопрацьований матеріал системи, надаваний постачальниками даних і використовуваний споживачами інформації для її формування на основі даних.
Дані адміністрування– Administrative Data. У сховищі даних – дані, що допомагають адміністраторові сховища керувати ним. Як приклади даних адміністрування можна назвати профілі користувачів і дані історії замовлення.
Дані кінцевого користувача– End User Data. 1. Дані, відформатовані для опрацювання запитів кінцевого користувача. 2. Дані, створювані кінцевими користувачами. 3. Дані, надавані сховищем даних.
Дані підприємства – Enterprise Data. Дані, призначені для використання в корпоративному середовищі підприємства.
Дані про подію– Event Data. Дані про події бізнесу (зазвичай про бізнес-транзакції), що мають історичне значення або необхідні для аналізу інших систем. Дані про подію можуть існувати у вигляді атомарних і агрегованих даних.
Дата валютування– Currency Date. Дата, на яку дані вважаються дійсними. Також відома як "as of" дата або тимчасова валюта.
Дата добування– Extract Date. Дата добування даних.
Двонапрямлена вибірка– Bi-directional Extract. Можливість вибрати, очистити й перемістити дані у двох напрямках між різними типами баз даних, включаючи ієрархічні, мережні й реляційні.
Дельта– Delta Update. Тільки ті дані, які оновлювалися між останнім видобуванням і початком виконання видобування в конкретний момент.
Денормалізований склад даних – Denormalized Data Store. Склад даних, що не задовольняє вимоги однієї або декількох нормальних форм. Див. Нормалізація.
Деталізований елемент – Detail Member. Елемент виміру, що є його нижнім ієрархічним рівнем.
Децентралізована база даних– Decentralized Database. Раніше централізована база даних, що була потім розділена відповідно до предметної області, обумовленої конкретним бізнесом або кінцевим користувачем. Зазвичай після поділу права власності також переходять до власника предметної області.
Децентралізоване сховище– Decentralized Warehouse. Віддалене джерело даних, запит/доступ користувачів до якого може бути організований через шлюз, після чого можливе одержання вибірки.
Діаграма потоку даних– Data Flow Diagram. Діаграма, що показує нормальний інформаційний потік як між службами (services), так і між службами й накопичувачами даних.
Динамічні запити– Dynamic Queries. Динамічно створений SQL, зазвичай створюваний настільними програмами формування запитів. Запити не опрацьовуються заздалегідь, їхня підготовка й виконання відбувається під час роботи.
Динамічний словник– Dynamic Dictionary. Словник даних, до якого програма звертається у процесі роботи.
Довідкові дані – Reference Data. Бізнес дані, що мають стійке значення і визначення та використовуються для довідки й обґрунтування (наприклад, Процес, Особа, Постачальник і Споживач). Довідкові дані є основою роботи конкретного бізнесу. Дані використовуються для обґрунтування транзакції середовищем захоплення даних і системами підтримки рішень, а також для подання правил бізнесу. Джерелом довідкових даних для поширення й використання є сховище даних.
Довіра – Trust. Зазвичай кажуть, що перший об’єкт «довіряє» другому, якщо він (перший об’єкт) робить припущення, що другий об’єкт діє саме так, як цього очікує перший. Довіра може стосуватися лише деякої специфічної функції. Ключова роль довіри у системі аутентифікації полягає у тому, щоб описати зв’язок між об’єктом, який здійснює аутентифікацію, та органом сертифікації; об’єкт, який здійснює аутентифікацію, має бути впевненим у тому, що орган сертифікації створює лише достовірні сертифікати.
Доглядач даних – Data Custodian. Особа, призначена відповідальною за роботу з оперативними системами, центрами даних, сховищами даних, робочими базами даних і бізнес-операціями відповідно до політики і практики власника даних.
Дочірні елементи– Children. Елементи вимірів, що включаються в обчислення для одержання підсумкової суми для батьківського елемента. Дочірні елементи можуть самі по собі бути консолідованими рівнями, що передбачає, що вони самі мають дочірні елементи.
Дубльовані дані– Replicated Data. Дані, скопійовані із джерела даних в одне або кілька цільових середовищ відповідно до правил дублювання. Дубльовані дані можуть складатися з повних таблиць або твердих фрагментів.
Елемент виміру – Member, dimension. Окреме ім'я або ідентифікатор, що служить для визначення положення й опису елемента даних у вимірі.
Елемент даних – Data Element. Найпростіша одиниця даних, яка тільки може бути виділена й описана у словнику або сховищі і яка не може бути розділена на складові.
Елемент об'єднання – Unit of Work Consolidation. Процес об'єднання в окреме відновлення численних відновлень в окремому вигляді єдиного рядка.
Енциклопедії інструментів – Tool Encyclopedias. 1. Енциклопедії, репозиторії або словники, використовувані засобами розроблення застосувань. 2. Невизначений "репозиторій", використовуваний якимось інструментом.
Журнальний файл– Journal File або Log File. Файл, що містить відновлення для здійснення відкату й відновлення даних. Як приклади зроблених відновлень можна назвати контрольні точки фіксації змін (commit checkpoints) і подання робочої бази даних "до" і "після". Журнальний файл може використовуватися для побудови знімків інформації для сховища даних.
Завантаження даних– Data Loading. Процес наповнення сховища даних. Забезпечується спеціальними вбудованими в СУБД процесами завантаження, командами вставки СУБД і незалежними від СУБД програмами швидкого завантаження.
Заглиблення в дані – Drill Down. Метод вивчення детальних даних, використовуваний при аналізі сумарного рівня даних. Рівні "заглиблення" залежать від ступеня деталізації даних у сховищі.
Заздалегідь визначені/обчислені дані – Рre-calculated/ Pre-consolidated data. Дані в комірках вихідного елемента, які обчислені раніше, крім незапланованих запитів. Такі дані, як правило, приводять до прискореного одержання відповіді на запити за рахунок обсягу збереженої інформації. Інші дані можуть обчислюватися в будь-який момент запиту.
Замовлення– Order. Повідомлення, що посилається службам доступу до даних, які запускають доставку необхідних даних. Існує три типи замовлень: замовлення відбору, замовлення перетворення й замовлення переміщення.
Запит– Query. Зазвичай - комплексний SELECT для підтримки прийняття рішень. Див. Незапланований запит ( Ad-Hoc Query).
Засіб формування незапланованих запитів – Ad-Hoc Query Tool. Засіб, використовуваний кінцевим користувачем для побудови незапланованих запитів з метою одержання необхідного результату із застосуванням методів типу "вказав і клікнув" ( point-and-click methods) або мови запитів, подібної до стандартної англійської.
Засоби аналізу й подання даних – Data Analysis and Presentation Tools. Програми, що забезпечують логічне подання даних у сховищі. Деякі з них створюють прості псевдоніми для імен таблиць і стовпців, інші формують дані, що ідентифікують зміст і розташування даних у сховищі.
Засоби доступу до даних – Data Access Tools. Засоби, орієнтовані на кінцевого користувача, які дозволяють йому створювати SQL-запити, вказуючи й "клікаючи" (by pointing and clicking) на список таблиць і полів у сховищі даних.
Засоби керування сховищем даних – Data Warehouse Management Tools. Програмне забезпечення, що витягає й перетворює дані з оперативних систем і виконує їхнє завантаження у сховище даних.
Захищеність– Securability. Здатність забезпечувати різний доступ для окремих користувачів відповідно до класифікації даних і бізнес-функцій користувачів, без обліку змін.
Захоплення змін даних– Change Data Capture. Процес захоплення змін, зроблених у виробничих джерелах даних. Захоплення змін даних зазвичай відбувається шляхом читання журналу СУБД. Він поєднує ділянки роботи, забезпечує синхронізацію даних із першоджерелом і зменшує обсяг даних у середовищі сховища даних.
Збільшення – Increment. У деяких реалізаціях сховище даних може бути розбите на сегменти або збільшення. Збільшення – це певний проект реалізації сховища даних, який характеризується конкретно певними початком і кінцем. На збільшення можна також посилатися як на дані окремого сховища.
Ідентифікація сутностей– Entity Identification. Ідентифікація сутностей предметної області. Це процес співставлення сутностей даних з унікальними елементами даних, з якими ті можуть ідентифікуватися.
Ієрархічні відношення– Hierarchical Relationships. Будь-які елементи вимірів можуть бути організовані на базі батьківсько-дочірніх відношень, зазвичай це відбувається, коли батьківський елемент відображає консолідацію своїх дочірніх елементів. Результатом цього є ієрархія, а батьківсько-дочірні відношення у зв'язку з цим звуться ієрархічними відношеннями.
Інвертовані файлові індекси– Inverted File Indexes. Більш ефективний метод одержання доступу до даних у середовищі запитів або аналізу. Він обслуговує всі значення, що утримуються в індексованому полі. Такі значення, у свою чергу, можуть бути використані в будь-якій комбінації для ідентифікації записів,що їх утримують, без постійного зчитування їх з диска.
Інструменти формування запиту– Query Tools. Програма, що дозволяє користувачеві створювати специфічні запити до бази даних і керувати ними. Ці інструменти надають кошти для видобування необхідної інформації з бази даних. Зазвичай вони базуються на засобах SQL і дозволяють користувачеві визначати дані мовою кінцевого користувача.
Інструмент формування запитів у SQL– SQL-Query Tools Інструмент кінцевого користувача, що оперує однією або декількома реляційними базами даних за допомогою SQL.
Інтелектуальний агент– Intelligent Agent. Програмний механізм, що працює у фоновому режимі і спрацьовує лише при настанні окремої події. Наприклад, агенти можуть передавати сумарні файли в перший день місяця або відслідковувати вхідні дані й видавати сигнал для користувача при виникненні певних транзакцій.
Інформаційні системи для керівників– Executive Information Systems, EIS. Засоби, розроблені для виконавчих керівників вищої ланки, які забезпечують формування заздалегідь записаних звітів або інструкцій. Вони пропонують потужні засоби формування звітів і можливості для "заглиблення в дані" ( drill-down capabilities). Зараз ці засоби допускають формування незапланованих звітів по багатомірній базі даних, а більшість із них пропонує аналітичні додатки з різних функціональних напрямів, наприклад, із продажів або з фінансового аналізу підрозділу в контексті підприємства загалом.
Інформаційний надлишок у кіберпросторі– Info-Glut in Cyberspace. Занадто багато даних! (30+ мільйонів електронних поштових скриньок, 7000 CD-ROM'ів по 650 Мб, 5000+ оперативних баз даних, 500 кабельних каналів і т.ін.).
Інформація– Information. Спеціально опрацьовані дані, призначені для збільшення знань особи, що їх одержує. Інформація – це вихідний, кінцевий продукт інформаційних систем. Інформацією також називається те, що служить першоджерелом даних для їхнього завантаження в систему опрацювання транзакцій захоплення даних.
Інфраструктура сховища даних – Data Warehouse Infrastructure. Поєднання технологічних рішень і їхніх взаємодій, що підтримує середовище сховища даних.
Історична база даних– Historical Database. База даних, що забезпечує "історичний" погляд на дані.
Каталог– Catalog. 1. Компонент словника даних, що містить директорію зберігання стосовних до нього об'єктів СУБД і їхніх властивостей. 2. Реляційна система керування базою даних.
Керування даними – Data Management. Контроль, захист і сприяння процесу доступу до даних з метою забезпечення споживачів інформації своєчасним доступом до необхідних їм даних. Функція, забезпечувана системою керування базою даних.
Керування версіями – Versioning. Можливість одним визначенням описувати інформацію про множинні фізичні реалізації.
Керування зразками – Copy Management. Аналіз прибутку, отриманого від використання якогось ресурсу, засобу або застосування з урахуванням зроблених витрат на його розроблення.
Класичне розроблення сховища даних– Classic Data Warehouse Development. Процес побудови корпоративної бізнес-моделі, створення системної моделі даних, визначення і проектування архітектури сховища даних, побудови фізичної бази даних і, в підсумку, наповнення бази даних сховища.
Клієнт/Сервер– Client/Server. Технологічний підхід, що полягає в поділі процесу на окремі функції. Сервер виконує кілька функцій – керування комунікаціями, забезпечення обслуговування бази даних і ін. Клієнт виконує індивідуальні користувацькі функції – забезпечення відповідних інтерфейсів, виконання міжекранної навігації, надання функцій допомоги (help) і ін.
Клієнт/Серверне опрацювання– Client/Server Processing. Форма спільного опрацювання, у якому взаємодія кінцевих користувачів відбувається через програмну робочу станцію (робочий стіл), що повинна запускати деяку частину логіки засосування за допомогою інтерфейсу (діалогу) паралельно до форматування дисплею й емуляцій термінала.
"Ковзання даними" – Data Surfing. Див. Data Mining.
Комбінація елементів – Member combination. Це точний опис унікальної комірки в багатовимірному масиві, що складається зі спеціально відібраних елементів у кожному вимірі масиву.
Комірка – Cell. Окремий фрагмент даних, одержуваний шляхом вибору одного елемента з кожного виміру багатовимірного масиву. Приміром, якщо вимірами є розміри, час, продукт і географічне місце розташування, тоді елементи вимірів (Продаж, Січень, Цукерки, США) визначають точне місце перетину між всіма вимірами, що однозначно ідентифікує окрему комірку даних, який містить дані про продажі цукерок за січень у США.
Комунікативна цілісність– Communications Integrity. Експлуатаційна властивість, що характеризує точність одержання переданих даних у місці призначення.
Конкуренція РУБД– RDBMS Concurrence. Перекриття конкуруючого виконання сегментів коду.
Контроль надмірності– Redundancy Control. Керування середовищем розподілених даних для обмеження надмірної вартості дублювання, відновлення й передавання, пов'язаної із множинним копіюванням тих самих даних. Дублювання даних є стратегією контролю надмірності з метою поліпшення роботи програми.
Логічна модель даних– Logical Data Model. Фактична реалізація концептуальної моделі в базі даних. Для реалізації однієї концептуальної моделі даних може знадобитися безліч логічних моделей даних.
Локальний каталог– Local Directory. Словник даних, переміщуваний зі сховища на робочий стіл, який містить метаданні для розроблення застосувань робочого стола й генерації транзакцій. Локальний каталог використовується також для прив'язки визначень структур локальних даних, використовуваних додатками робочого стола, до даних, запитаних із серверів.
Масштабованість– Scalability. Здатність системи змінювати свій масштаб для підтримки більш-менш значних обсягів даних або більшої чи меншої кількості користувачів. Здатність збільшувати чи зменшувати розмір або спектр можливостей з мінімальним впливом на собівартість бізнесу й потреба в додатковому обслуговуванні.
Машини сховища даних– Data Warehouse Enginesю. Реляційні бази даних (СУРБД) і багатомірні бази даних (СУМБД). Машини сховища даних вимагають потужних засобів формування запитів, наявності механізмів швидкого завантаження й можливості зберігання великого обсягу інформації.
Мережа сховища даних – Data Warehouse Network. Інтегрована мережа сховищ даних, яка містить спільно використовувані дані, передані з вихідного сховища даних на основі запиту споживача інформації. Керування сховищами здійснюється з метою контролю надмірності даних і підтримки ефективного використання даних спільного доступу.
Метадані– Metadata. Це дані про дані. Прикладами метаданих можуть бути описи елементів і типів даних, атрибутів/властивостей, рангів/доменів і процесів/методів. Середовище сховища охоплює всі корпоративні ресурси метаданих: каталоги баз даних, словники даних і навігаційних служб. Метадані містять такі параметри, як ім'я, довжину, дійсні значення й описи елементів даних. Метадані зберігаються у словниках даних і сховищі. Вони ізолюють сховище даних від змін у схемі операційних систем.
Методологія– Methodology. Система принципів, дій і процедур, застосовуваних у конкретній області знань.
Метод "першим прийшов – першим обслужили" – FIFO. Метод запису транзакції в порядку "першим прийшов – першим вийшов". Інакше кажучи, при цьому методі транзакції записуються у тому порядку, в якому їх вводить постачальник даних.
Механізм переривання– Braking Mechanism. Програмний механізм, що не допускає користувацьких запитів до оперативної бази даних під час виконання певних транзакцій.
Мільйон команд за секунду– MIPS. Абревіатура для позначення швидкості в мільйон інструкцій за секунду. MIPS помилково вважається відносною одиницею виміру обчислювальних можливостей у середовищі моделей і постачальників. Насправді ця міра може використовуватися тільки щодо однотипних процесорів з ідентичними периферійними пристроями й програмним забезпеченням.
Міні-вітрини– Mini Marts. Невеликі піднабори сховища даних, використовувані малою кількістю користувачів. Міні-вітрина - це дуже сфальцьований зріз більш об'ємного сховища даних.
Міркування кінцевого користувача – The End User Mindset. "Дайте мені те, що я говорю, що хочу, і я скажу, що я хочу насправді." Для побудови вдалого сховища даних, кінцеві користувачі мають вирозумітися на реальних можливостях.
Моделювання даних– Data Modelling. Метод, використовуваний для визначення й аналізу вимог до даних, необхідних для підтримки бізнес-функцій підприємства. Ці вимоги записуються як концептуальна модель даних із конкретними визначеннями. Моделювання даних визначає відношення між елементами і структурами даних.
Моделювання підприємства– Enterprise Modelling. Розвиток загального погодженого подання й розуміння елементів даних і їхніх співвідношень у рамках підприємства.
Модель даних– Data Model. Логічна карта, що подає успадковані властивості даних незалежно від програмного й технічного забезпечення, а також від особливостей роботи приладів. Модель демонструє елементи даних, згруповані в записі, а також зв'язки, що оточують ці записи.
MS-DOS– Microsoft Disk Operation System. Однозадачна операційна система.
Набір– Collection. Набір даних, що являють собою результат запиту СУБД.
Навігація– Navigation. Цей термін використовується для опису процесу, за допомогою якого користувачі інтерактивно вивчають куб шляхом заглиблення, обертання й відображення. Зазвичай зустрічаються в графічних клієнтах OLAP, приєднаних до OLAP-сервера.
Надмірність– Redundancy. Зберігання множини екземплярів ідентичних даних.
Наповнення– Population. Див. Завантаження даних (Data Loading) і Реплікація даних (Data Replication).
Настільні додатки– Desktop Applications. 1. Інструменти формування запитів і аналізу, які одержують доступ до вихідної бази даних або сховища даних по мережі з використанням відповідного інтерфейсу бази даних. 2. Застосування, що керує користувацьким інтерфейсом для постачальників даних і споживачів інформації.
Негайне опрацювання– Immediate Processing. Опрацювання, що відбувається в момент створення запиту на опрацювання. Дані можуть бути запитані й оновлені відразу ж.
Незапланований запит – Ad-Hoc Query. Будь-який запит, що не може бути попередньо визначений до моменту свого запуску. Запит, побудований на основі динамічно сконструйованого виразу SQL, що зазвичай використовується в настільних засобах формування запитів.
Непропущені дані– Non-missing data. Дані, які існують і мають певні значення (на противагу порожнім і невизначеним даним).
Нерухомий запит– Static Query. Збережена процедура, що оптимізована для доступу до конкретного сховища даних.
Нормалізація– Normalization. Процес зменшення комплексної структури даних до найпростішої, найбільш стабільної структури. Загалом, процес викликає видалення зайвих атрибутів, ключів і відношень із концептуальної моделі даних.
Обертання (півотинг) даних – Data Pivot. Процес обертання таблиці з даними, тобто перетворення стовпців у рядки й навпаки.
Об'єднавче програмне забезпечення – Middleware. 1. Рівень комунікацій, що дозволяє додаткам взаємодіяти між собою в рамках апаратного забезпечення й мережних середовищ. 2. Програмний продукт, що дозволяє додаткам, створеним на основі SQL, одержувати доступ до реляційних і нереляційних джерел даних.
Об'єкт – Object. Особа, місце, річ або поняття, що має характеристики, значущі для середовища. У термінах об’єктно-орієнтованих систем об'єкт – це сутність, що поєднує описи даних і опис їхньої поведінки.
Обмеження – Scoping. Обмеження при відбиранні об'єктів бази даних у спеціальний піднабір. Подальші операції (відновлення, відбір) можуть впливати тільки на ті комірки, які включені в цей піднабір.
Обчислений елемент – Calculated member. Елемент виміру, величина якого визначається величинами інших елементів (наприклад, математичними або логічними додатками). Обчислений елемент може являти собою частину OLAP-сервера або бути описаний користувачем протягом інтерактивної сесії. Обчислений елемент – це будь-який елемент, що не вводиться, а обчислюється.
Оперативна база даних – Operational Database. База даних, що складається з довідкових даних щодо конкретної системи і даних про події, що відносяться до системи відновлення транзакцій ( transaction-update system). Вона може також містити контрольні дані системи, такі як індикатори, прапорці й лічильники. Робоча база даних є джерелом даних для сховища даних. Вона містить детальні дані, використовувані для запуску щоденних операцій бізнесу. Дані безупинно змінюються при відновленнях і відображають поточне значення останньої транзакції.
Оперативне аналітичне опрацювання – OLAP - On-line Analitic Processing. Технологія аналітичного опрацювання інформації в режимі реального часу, що включає складання й динамічну публікацію звітів і документів.
Оперативне опрацювання транзакцій – OLTP - On-Line Transaction Processing. Опрацювання транзакцій у режимі реального часу.
Операційний склад даних – Operational Data Store, ODS. Інтегрована база оперативних даних. Її джерелами є успадковані системи, а сама вона містить поточні або найближчі до них за часом дані. ODS може містити інформацію за 30-60 днів, тоді як сховище даних зазвичай містить інформацію за роки.
Опис об'єкту – Object Description. Всі властивості й зв'язки, що описують конкретний об'єкт.
Опитування – Interviews. Процедура одержання пріоритетної інформації для подальшого створення сховища.
Паралелізм – Parallelism. Здатність виконувати кілька функцій одночасно.
Паралельне опрацювання масивів – MPP. Підхід до паралельних обчислень, описуваний як "ніщо не використовується спільно".
Передавання великого обсягу даних – Bulk Data Transfer. Програмний механізм, передбачений для переміщення файлів даних великого обсягу. Для оптимізації часу передавання він може здійснювати стискання, блокування й буферизацію.
Переміщення даних – Data Transfer. Процес переміщення даних з одного середовища в інше. Середовищем може бути як прикладна система, так і оперативне середовище. Див. Транспортування даних (Data Transport).
Перетворення даних – Data Transformation. Створення "інформації" на основі даних. Містить у собі розшифровку виробничих показників і злиття записів із різних форматів СУБД. Також відоме як чищення даних (data scrubbing) або очищення даних (data cleansing).
Перетворювачі – Transformers. Правила зміни даних.
Перехресні табличні дані – Crosstab. Таблиця із проміжними й остаточними підсумками за декількома розрізами (вимірами), що дозволяє маніпулювати вимірами, змінюючи правила обчислення підсумків на етапі розроблення.
Періодичність даних – Frequency. Тимчасова характеристика даних.
Періодичність видобування – Extract Frequency. Період видобування даних, наприклад, щоденне, щотижневе, щомісячне, щоквартальне й т.ін. Період, з яким результати видобування даних потрібні у сховищі даних, визначається за найменшим періодом, необхідним для певного замовлення, або періодом, необхідним для керування стійкістю інших взаємозалежних типів даних у виведенні.
Підприємство – Enterprise. Загальне поняття бізнесу, що включає в себе функції, підрозділи або інші компоненти, використовувані для повного формування конкретних цілей і завдань.
Підтримувальний SQL – SQL-compliant. Підпорядковується стандартам ANSI для SQL-специфікацій.
Планування ресурсів підприємства, ПРП – Enterprise Resource Planning, ERP. Системи ПРП містять програми, які зв'язують між собою всі різноманітні функції підприємства – фінансові, виробничі, продажі й кадри. Ці програми також передбачають аналіз даних із цих областей для планування випуску продукції, прогнозування й аналізу якості. Сьогодні, коли багато організацій приходять до розуміння необхідності максимізувати значення інформації, що зберігається в їхніх системах ПРП, необхідно розширювати ПРП-архітектуру для включення більш сучасних засобів формування звітів, аналитики й підтримки рішень.
Поздовжні і поперечні зрізи– Slice and Dice. Термін, що використовується для опису функції складного аналізу даних, забезпечуваного засобами OLAP. Вибірка даних з багатовимірного куба із заданими значеннями й заданим взаємним розташуванням вимірів.
«Позначка-смітник» – Meta Muck. Середовище, що характеризується тим, що метадані перебувають у великій кількості різних продуктів і сховищ (каталоги СУБД, словники СУБД, CASE – інструментальні бази дані сховища, інструменти кінцевого користувача, властиво сховища).
Покоління як ієрархічне поняття – Generation, hierarchical. Два елементи ієрархії мають те саме покоління, якщо в них співпадає номер прообразу (предка). Наприклад, головний елемент виміру взятий з покоління 1. При цьому, якщо вимір має багатомірну ієрархію, у поколінні 1 можуть бути ще два або більше елементів. Примітка: Терміни "покоління" і "рівень" необхідні для опису підгруп елементів виміру, оскільки, наприклад, незважаючи на те, що два нащадки мають спільного батька і відносяться до одного роду, їхній рівень може не збігатися, якщо один з нащадків має дочірній елемент, а інший не має.
Політика безпеки – Security policy. Набір вимог до реалізації та правил експлуатації системи, що забезпечить певний рівень її захищеності.
Поширення даних – Data Propagation. Поширення даних від одного або більше вихідних сховищ даних в одну або більш локально доступну базу даних відповідно до правил поширення.
Правила авторизації – Authorization Rules. Критерії, використовувані для визначення можливості доступу до даних або процесу для конкретної особи, групи або застосуання.
Правила виконання, засновані на події – Event-Based Execution Rules. Процес ідентифікації тих завдань, які можуть бути успішно доведені до кінця, або системні події, які можуть мати місце до початку опрацювання поставленого завдання.
Предметно-орієнтована база даних – Subject Oriented Databases. Замість побудови одного великого централізованого сховища даних багато компаній створюють кілька предметно-орієнтованих сховищ для обслуговування потреб різних підрозділів. Такі сховища утворять систему, названу вітриною даних (Data Mart).
Прозорість доступу – Location Transparency. Механізм, що приховує конкретні фізичні адреси об'єктів від користувача. Фізичне місцезнаходження об'єкту відображене в системі таким чином, щоб операції могли виконуватися без знання його конкретного змісту.
Програма для видобування даних – Data Extraction Software. Програма, що зчитує дані з одного або декількох джерел і формує нове подання даних.
Програма керування даними – Data Management Software. Програма, що перетворить дані в уніфікований формат шляхом використання похідних даних для створення нових полів, злиття файлів, підсумовування й фільтрації даних; процес зчитування даних з операційних систем. Може також називатися програмою видобування даних.
Програмне забезпечення середнього шару – Mid-Tier Data Warehouses. Для того, щоб бути масштабованою, всяка конкретна реалізація середовища доступу до даних може містити кілька проміжних розподілених зв'язків у мережі сховища даних. Ці проміжні зв'язки діють як вихідні сховища даних для географічно ізольованих, спільно використовуваних даних, необхідних у рамках деяких бізнес-функцій.
Протокол – Protocol. Набір правил, який керує комунікаціями між процесами. Протокол визначає формат і зміст повідомлень, якими обмінюються процеси.
Профіль (профайл) споживача – Consumer Profile. Ідентифікація особи, групи або застосування, а також профіль (профайл) необхідних їм і використовуваних ними даних: види збережених даних, фізичні реляційні таблиці, розташування й періодичність даних (коли, де й у якій формі вони мають бути надані).
Регулятор запиту – Query Governor. Функція, що припиняє виконання запиту до бази даних при перевищенні ним заздалегідь визначеного граничного значення.
Реплікація даних – Data Replication. Процес копіювання фрагмента бази даних з одного середовища в інше й використання отриманих копій даних синхронно із джерелом; поширення даних за підпискою. Зміни, внесені у джерело, поширюються на копії даних в інших середовищах.
Розбиття даних – Data Partitioning. Процес логічного й/або фізичного розбиття даних на легше обслуговувані або доступніші сегменти. Розбиття даних підвищує продуктивність і прискорює виконання допоміжного опрацювання.
Розповсюджувані дані – Propagated Data. Дані, переміщувані із джерела даних в одне або кілька цільових середовищ відповідно до правил переміщення. Розповсюджувані дані зазвичай базуються на логіці транзакцій.
Розрідженість – Sparse. Багатовимірна база даних називається розрідженою, якщо великий відсоток можливих комбінацій (зв'язків) елементів вимірів наборів даних містить порожні (втрачені) дані. Загальна кількість зв'язків може бути обчислена як добуток кількості елементів у кожному вимірі.
Розроблення тактичного сховища даних – Tactical Data Warehouse Development. Процес вибору частини даних підприємства й реалізації сховища даних. Цей процес включає побудову моделі даних для конкретної області, визначення архітектури сховища даних, створення фізичної моделі й наповнення бази даних сховища. Він також охоплює створення або придбання застосувань для організації доступу до сховища даних, створення прототипу тактичного сховища (опису доступу, подань і ін.) і зворотний зв'язок із корпоративним кінцевим користувачем.
Розширюваність – Extendibility. Здатність легко додавати нові функції до наявних служб без зміни основних програм або без перевизначення основної архітектури.
Семантичне відображення, семантичне мапування – Semantic Mapping. Відображення значення фрагмента даних.
Сервер – Server. Сервіс, що виконує стандартні функції для клієнтів у відповідь на отримані від них стандартні повідомлення. Примітка: використовуване звичне поняття сервера також охоплює й сам комп’ютер, що забезпечує вищевказаний сервіс.
Середовище репозиторію – Repository Environment. Середовище зберігання, що містить повний набір бізнес-метаданих. Він повністю доступний. У порівнянні зі словником даних середовище сховища не тільки містить розширений набір метаданих, але й може бути реалізоване на різних апаратних платформах і системах керування базами даних (СУБД).
Сигнали – Alerts. Попередження, породжуване подією, що перевищила заздалегідь заданий поріг.
Симетрична криптосистема – Symmetric cryptosystem. Система криптографічного захисту, що вимагає від обох сторін знання одного секретного ключа.
Симетричне багатопроцесорне опрацювання – SMP. Підхід до паралельних обчислень, описуваний як "усе використовується спільно".
Синтаксичне відображення, синтаксичне мапування – Syntactic Mapping. Відображення (мапування), необхідне для розуміння синтаксису інформації.
Синхронізація метаданих – Metadata Synchronization. Процес об'єднання, встановлення зв'язків і синхронізації елементів даних з такими самими або подібними засобами різних систем. Синхронізація метаданих з'єднує між собою ті елементи, що відрізняються, у сховищі даних для спрощення доступу до них.
Система підтримки прийняття рішень, СППР – Decision Support Systems, DSS. Програмне забезпечення, що підтримує формування звітів за виключеннями, стоп-сигналами, стандартними сховищами, аналізом даних і аналізу, заснованим на системі правил. База даних, створена для формування незапланованих запитів кінцевим користувачем.
Склад даних – Data Store. Місце зберігання даних, нерухомі дані. Родовий термін, що включає в себе поняття бази даних і пласких файлів.
Словник даних – Data Dictionary. База даних, що містить інформацію про самі дані й структуру баз даних. Каталог всіх елементів даних, що містить їхні імена, структуру й інформацію щодо їхнього використання. Центральне місце розташування метаданих. Зазвичай словники даних розробляються для зберігання обмеженого набору наявних метаданих, сфальцьованих на інформації з елементів даних, баз даних, файлів і програм встановлених систем.
Спільне опрацювання – Cooperative Processing. Стиль роботи комп’ютерного додатка, що відрізняється поділом подання, бізнес-логіки й керування даними між двома або більше програмними службами, що працюють на одному або декількох комп’ютерах. У спільному опрацюванні окремі програми (програмні служби) виконують специфічні функції, засновані на засобах обміну параметризованими повідомленнями.
Специфікація видобування – Extract Specification. Правила видобування даних з робочої БД для переміщення у сховище даних. Специфікація видобування також містить правила періодичності видобування, використовувані середовищем доступу до даних.
Споживач – Consumer. Особа, група або додаток, що одержують доступ до даних\інформації у сховищі даних.
Споживач даних – Data Consumer. Особа, група або додаток, що одержує дані у вигляді набору. Дані використовуються для формування запитів, аналізу даних і складання звітів.
Споживач інформації – Information consumer. Особа або програма, що використовує дані для створення інформації.
СППР – DSS. Див. Система підтримки прийняття рішень.
Стандартний запит – Standard Query. Збережена процедура останнього виконаного запиту. Технічно стандартний запит може зберігатися на робочому столі як заздалегідь записаний SQL і передаватися для виконання в базу даних сервера як динамічного SQL.
Стоп-сигнал – Stoplighting. Технічний прийом, що використовує пофарбовані кружки для ідентифікації вмісту елемента даних. Кольори визначаються набором заздалегідь установлених величин.
СУMБД – Multi-dimensional Database, MDBS і MDBMS. Потужна база даних, що дозволяє користувачам аналізувати великі обсяги даних. База даних зі спеціальною організацією зберігання – кубами, що забезпечує високу швидкість роботи з даними, які зберігаються як сукупність фактів, вимірів і заздалегідь обчислених агрегатів.
СУРБД – RDBMS. Реляційна система керування базами даних.
Схема – Schema. Логічне й фізичне визначення елементів даних, фізичних характеристик і внутрішніх відношень.
Схема бази даних – Database Schema. Логічне й фізичне визначення структури бази даних.
Таблиці підсумовування – Summarization Tables. Таблиці, які створюються за найчастіше використовуваними вимірами для прискорення виконання запитів, незважаючи на те, що така надмірність збільшує обсяг даних у сховищі. Див. Агреговані дані (Aggregated Data).
Таємний ключ – Private key. Таємний ключ асиметричної криптосистеми – захищеність криптосистеми базується на зберіганні кожною стороною свого таємного ключа в таємниці.
Технічна архітектура – Technical Architecture. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Технічна архітектура визначає й описує інтерфейси, параметри й протоколи, використовувані архітектурою продуктів і систем.
Технічний каталог сховища – Warehouse Technical Directory. Встановлює й керує життєвим циклом інформації, визначенням конструкції сховища, змінами, а також аналізом впливів, поширення і впровадження сховища.
Технологія відновлення – Refresh Technology. Процес формування "знімка" (поточного стану) в одному середовищі й переміщення його в інше. При виконанні процесу старі дані щоразу перекриваються новими.
Товстий клієнт – Thick client. Клієнтський комп’ютер, що виконує деякі обчислення, а не виступає лише як термінал.
Транспортування даних – Data Transport. Механізм перенесення даних із джерела в кінцеве середовище. Див. Переміщення даних (Data Transfer).
Тригернi дані – Triggering Data. Дані, що відбирають і завантажують інші дані відповідно до деякого розкладу.
Узагальнювальні запити – Roll Up Queries. Запити, що підсумують дані на вищому рівні, ніж попередній рівень деталізації.
Умова співтавлення даних – Data Mapping. Процес присвоєння вихідного елемента даних кінцевому.
Фільтри – Filters. Збережені набори параметрів відбирання, що визначають піднабір інформації у сховище даних.
Формування діаграм зв'язків сутностей – Entity Relationship Diagramming. Процес візуальної ідентифікації відношень між елементами даних.
Формула – Formula. Це об'єкт бази даних, що являє собою обчислення, правило або інше вираження для операцій з даними в багатомірній базі даних. Формула визначає відношення між елементами виміру й використовується розроблювачами баз даних OLAP для забезпечення більшого за кількістю наповнення для сервера бази даних. Формула використовується кінцевими користувачами для моделювання відношень усередині підприємства й для персоналізації даних з метою забезпечення більшої наочності й точності відображення.
Функціональне сховище даних – Functional Data Warehouse. Сховище, що збирає дані з найближчих операційних систем. Кожне функціональне сховище обслуговує окрему й конкретну групу (наприклад, відділ), функціональну область (наприклад, виробництво), географічну одиницю або групу маркетингу конкретного продукту.
Центральне сховище – Central Warehouse. 1. База даних, яка містить дані, що збираються з операційних систем організації. Має структуру, зручну для аналізу даних. Призначена для підтримки прийняття рішень і створення єдиного інформаційного простору корпорації. 2. Спосіб автоматизації, що охоплює всі інформаційні системи, керовані з одного місця.
Центр сертифікації ключів – Certification authority. Організація, якій один або більше користувачів довіряє створення та видавання сертифікатів відкритих ключів.
Цифровий підпис – Digital signature. Криптографічний механізм, що дозволяє довести цілісність повідомлення та аутентифікувати підписувача.
Цільова база даних – Target Database. База даних, у яку завантажуються або вставляються дані.
Час формування відповіді на запит – Query Response Times. Час, необхідний відповідному механізму сховища для опрацювання комплексного запиту щодо великого обсягу даних і повернення результатів замовникові.
Чищення даних – Data Scrubbing. Процес фільтрації, злиття, розшифровки й перекладу вихідних даних для підготовки обґрунтованих даних для сховища даних.
Швидке завантаження – Fastload. Технологія, що зазвичай заміняє спеціальну функцію завантаження в СУБД. Характеризується значно коротшим часом завантаження внаслідок попереднього опрацювання даних та перевірка цілісності даних і запису в системний журнал.
Шлюз – Gateway. Програмний продукт, що дозволяє додаткам, створеним на основі SQL, одержувати доступ до реляційних і нереляційних джерел даних.
Щільна – Dense. Багатомірна база даних вважається щільною, якщо відносно високий відсоток можливих комбінацій її вимірів містить дані.
Ad-Hoc Query – Незапланований запит. Будь-який запит, що не може бути попередньо визначений до моменту свого запуску. Запит, побудований на основі динамічно сконструйованого виразу SQL, що зазвичай використовується в настільних засобах формування запитів.
Ad-Hoc Query Tool – Засіб формування незапланованих запитів. Засіб, використовуваний кінцевим користувачем для побудови незапланованих запитів з метою одержання необхідного результату із застосуванням методів типу "вказав і клікнув" ( point-and-click methods) або мови запитів, подібної до стандартної англійської.
Administrative Data – Дані адміністрування. У сховище даних – дані, що допомагають адміністраторові сховища керувати ним. Як приклади даних адміністрування можна назвати профілі користувачів і дані історії замовлення.
Aggregate Data – Агрегат даних. Дані, що є результатом об'єднання елементів даних. Дані, надавані в сукупності або у формі єдиного результату підсумовування.
Alerts – Сигнали. Попередження, породжуване подією, що перевищила заздалегідь заданий поріг.
Application Programming Interface, API – Інтерфейс прикладного програмування. Набір стандартних програмних переривань, викликів процедур (методів) і форматів даних, які повинні використовувати прикладні програми для запиту й одержання від операційної системи телекомунікаційного протоколу або програмного інтерфейсу (механізму) пов'язаного з ними обслуговування.
Atomic Data – Атомарні дані. Елементи даних, що являють собою найнижчий рівень деталізації. Наприклад, у щоденному звіті про продажі окремі продані предмети будуть атомарними даними, а узагальнені поняття (такі, як рахунки-фактури й загальні підсумки щодо них) - агрегатами даних.
Attribute – Атрибут. Структурна одиниця мови XML, що уточнює властивості елемента, несучи додаткову інформацію про елемент.
Authorization Request – Авторизований запит. Запит, що ініціалізується споживачем для одержання доступу до даних, до яких він не мав доступу раніше.
Authorization Rules – Правила авторизації. Критерії, використовувані для визначення можливості доступу до даних або процесу для конкретної особи, групи або застосування.
Balanced Scorecard, BSC – Збалансована система показників, ССП. Методика, розроблена професорами Гарвардської школи економіки Робертом Карланом (Robert Kaplan) і Девідом Нортоном (David Norton). Основний зміст цього підходу керування – подати корпоративну стратегію у вигляді системи показників, спираючись на які, можна оцінювати результати роботи співробітників організації й керувати їхньою діяльністю.
Base Tables – Базові таблиці. Нормовані структури даних, опрацьовувані в таблиці-приймачі. Також відомі як детальні дані (detail data).
Bi-directional Extract – Двостороннє видобування даних. Можливість вибрати, очистити й перемістити дані у двох напрямках між різними типами баз даних, включаючи ієрархічні, мережні й реляційні.
Braking Mechanism – Механізм переривання. Програмний механізм, що не допускає користувацьких запитів до оперативної бази даних під час виконання певних транзакцій.
Bulk Data Transfer – Передавання великого обсягу даних. Програмний механізм, передбачений для переміщення файлів даних великого обсягу. Для оптимізації часу передавання він може здійснювати стискання, блокування й буферизацію.
Business Architecture – Бізнес-архітектура. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Бізнес-архітектура описує функції бізнесу й використовувану ним інформацію.
Business Data – Бізнес-дані. Інформація про людей, місця, речі, діловий регламент і події, використовувані для керування бізнесом. Це не метадані – метадані визначають і описують бізнес-дані.
Business Drivers – Бізнес-драйвери. Люди, інформація й завдання, що забезпечують досягнення цілей бізнесу.
Business Model – Бізнес-модель. Подання певного бізнесу в будь-який момент часу. Подання може бути сформоване на основі процесу, даних, події або ресурсної перспективи і може являти собою минулий, нинішній або майбутній стан цього бізнесу.
Business Intelligence BI – Бізнес-аналітика. Середовище, в якому бізнес-користувачі одержують актуальні надійні дані, якими можна легко маніпулювати. Використовуючи ці дані, користувачі можуть виконувати аналіз поточного й минулого стану бізнесу, а також прогнозувати майбутній розвиток.
Business Intelligence Software – Програмні продукти Business Intelligence, BI-продукти. Клас програмного забезпечення, призначеного для аналізу інформації, необхідної для розуміння поточного стану бізнесу, який дозволяє поліпшити процес прийняття рішень.
Business Intelligence Tools – Інструменти Business Intelligence, BI-Інструменти. Інструменти й технології, використовувані для доступу до інформації. Включають OLAP-технології, data mining і складний аналіз; засоби кінцевого користувача й інструменти побудови нерегламентованих запитів, інструментальні панелі для моніторингу господарської діяльності й генератори корпоративної звітності.
Business Performance Management, BPM, синоніми CPM і EPM – Керування ефективністю бізнесу. Набір процесів і застосувань, розроблених для оптимізації стратегічного керування компанією.
Business Transaction – Бізнес-транзакція. Елемент процесу, що виконується системою захоплення даних для створення, зміни або видалення бізнес-даних. Кожна транзакція являє собою окремо оцінюваний факт, що описує окрему подію бізнесу.
Calculated member – Обчислений елемент. Елемент виміру, величина якого визначається величинами інших елементів (наприклад, математичними або логічними додатками). Обчислений елемент може являти собою частину OLAP-сервера або бути описаний користувачем протягом інтерактивної сесії. Обчислений елемент – це будь-який елемент, що не вводиться, а обчислюється.
CASE System – CASE-система. Система автоматизованого розроблення програм.
Catalog – Каталог. 1. Компонент словника даних, що містить директорію зберігання стосовних до нього об'єктів СУБД і їхніх властивостей. 2. Реляційна система керування базою даних.
Cell – Комірка. Окремий фрагмент даних, одержуваний шляхом вибору одного елемента з кожного виміру багатовимірного масиву. Приміром, якщо вимірами є розміри, час, продукт і географічне місце розташування, тоді елементи вимірів (Продажу, Січень, Цукерки, США) визначають точне місце перетину між всіма вимірами, що однозначно ідентифікують окрему комірку даних, що містить дані про продажі цукерок за січень у США.
Central Warehouse – Центральне сховище. 1. База даних, яка містить дані, що збираються з оперативних систем організації. Має структуру, зручну для аналізу даних. Призначена для підтримки прийняття рішень і створення єдиного інформаційного простору корпорації. 2. Спосіб автоматизації, що охоплює всі інформаційні системи, керовані з одного місця.
Change Data Capture – Захоплення змін даних. Процес захоплення змін, зроблених у виробничих джерелах даних. Захоплення змін даних зазвичай відбувається шляхом читання журналу СУБД. Він поєднує ділянки роботи, забезпечує синхронізацію даних із першоджерелом і зменшує обсяг даних у середовищі сховища даних.
Children – Дочірні елементи. Елементи вимірів, що включаються в обчислення для одержання підсумкової суми для батьківського елемента. Дочірні елементи можуть самі по собі бути консолідованими рівнями, що передбачає, що вони самі мають дочірні елементи.
Classic Data Warehouse Development – Класичне розроблення сховища даних. Процес побудови корпоративної бізнес-моделі, створення системної моделі даних, визначення й проектування архітектури сховища даних, побудови фізичної бази даних і, в підсумку, наповнення бази даних сховища.
Client/Server – Клієнт/Сервер. Технологічний підхід, що полягає в поділі процесу на окремі функції. Сервер виконує кілька функцій – керування комунікаціями, забезпечення обслуговування бази даних і ін. Клієнт виконує індивідуальні користувацькі функції – забезпечення відповідних інтерфейсів, виконання міжекранної навігації, надання функцій допомоги (help) і ін.
Client/Server Processing – Клієнт/Серверне опрцювання. Форма спільного опрацювання, у якому взаємодія кінцевих користувачів відбувається через програмну робочу станцію (робочий стіл), що повинна запускати деяку частину логіки застосування за допомогою інтерфейсу (діалогу) паралельно до форматування дисплею й емуляцій термінала.
Collection – Набір. Набір даних, що являють собою результат запиту СУБД.
Communications Integrity – Цілісність зв'язку. Експлуатаційна властивість, що характеризує точність одержання переданих даних у місці призначення.
Consumer – Споживач. Особа, група або застосування, що одержують доступ до даних\інформації у сховищі даних.
Consumer Profile – Профіль споживача. Ідентифікація особи, групи або застосування, а також профіль необхідних їм і використовуваних ними даних: види збережених даних, фізичні реляційні таблиці, розташування й періодичність даних (коли, де й у якій формі вони мають бути надані).
Contour CubeDesigner – Контур-дизайнер кубів. Програмний продукт компанії Intersoft Lab, призначений для проектування мобільних звітів у вигляді мікрокубів «контур». Програма надає візуальне середовище для проектування мікрокубів. У програмі IT-фахівці й співробітники організації, що володіють базовими навичками створення запитів до БД, зможуть проектувати різні моделі мікрокубів зі звітами за даними корпоративних джерел. У результаті роботи із програмою будуть створені сценарії для створення звітів із джерел даних.
Contour CubeMaker – Контур-генератор кубів. Програмний продукт компанії Intersoft Lab, призначений для створення мобільних звітів у вигляді мікрокубів «контур». Програма забезпечує створення мікрокубів зі звітами з корпоративних джерел за налаштованими сценаріями. Готові мікрокуби розміщуються на web-сайті, ftp-сервері або локальному комп’ютері, звідки користувач може одержати звіти. Програма може регулярно створювати й обновлювати мікрокуби на сайті й комп’ютерах користувачів за заданим розкладом або подією, підтримуючи тим самим постійну відповідність даних у звітах і у вихідних БД.
Contour Data Warehouse Platform – Платформа сховищ даних "Контур". Програмна платформа компанії Intersoft Lab, що забезпечує створення керівничих рішень різного масштабу. Програмні продукти платформи сховищ даних "Контур" (ПХД "Контур") відносяться до класу BPM-систем (Business Performance Managment – керування ефективністю бізнесу) і підтримують комплексний підхід до керування на тактичному і стратегічному рівнях. У продуктах ПХД "Контур" об'єднані сучасні інформаційні технології й передові інструменти фінансового керування (фінансове планування й бюджетування, Balanced Scorecard, трансферне керування ресурсами і ін.), що враховують світовий досвід і специфіку російського бізнесу.
Contour Microcube – Контур мікрокуба. Контейнер звітів, призначений для дистрибуції звітності й обміну даними між користувачами. Мікрокуб містить дані, вивантажені із джерела, у багатомірному вигляді й набір звітів для їхнього перегляду й аналізу. Він оптимізований для передавання через Інтеренет і по e-mail і містить дані у стислому вигляді. У результаті величезна вибірка стає невеликим файлом мікрокуба, який можна швидко передати віддаленим користувачам по Інтернет, заощадивши засоби на інформаційну взаємодію.
Contour OLAPBrowser – Контур OLAPBrowser. Програмний продукт компанії Intersoft Lab, призначений для виготовлення мобільних звітів на персональному комп’ютері, у локальній мережі й у мережі Інтернет. Програма може експлуатуватися у складі системи корпоративних звітів як інструмент перегляду готових мікрокубів і виготовлення звітів, або застосовуватися як персональна система створення мікрокубів і звітів.
Contour Standard – Контур Стандарт. Програмний продукт компанії Intersoft Lab, призначений для виготовлення звітів за даними корпоративних інформаційних систем у режимі реального часу. Програма дозволяє робити запити прямо до баз даних організації й одержувати аналітичні й керівничі звіти. "Контур Стандарт" використовує технологію оперативного аналітичного опрацювання бізнес-даних (OLAP) і забезпечує виготовлення інтерактивних табличних звітів.
Cooperative Processing – Спільне опрацювання. Стиль роботи комп’ютерного додатка, що відрізняється поділом подання, бізнес-логіки й керування даними між двома або більше програмними службами, що працюють на одному або декількох комп’ютерах. У спільному опрацюванні окремі програми (програмні служби) виконують специфічні функції, засновані на засобах обміну параметризованими повідомленнями.
Copy Management – Керування зразками. Аналіз прибутку, отриманого від використання якогось ресурсу, засобу або застосування з урахуванням зроблених витрат на його розроблення.
Corporate Performance Management, CPM – Керування ефективністю корпорації. Див. Business Performance Management.
Critical Success Factors – Вирішальні (критичні) фактори успіху. Області діяльності компанії, успіх у яких є запорукою досягнення компанією поставлених цілей.
Crosstab – Перехресні табличні дані. Таблиця із проміжними й остаточними підсумками за декількома розрізами (вимірами), що дозволяє маніпулювати вимірами, змінюючи правила обчислення підсумків на етапі розроблення.
Currency Date – Дата валютування. Дата, на яку дані вважаються дійсними. Також відома як "as of" дата або тимчасова валюта.
Customer Relationship Management, CRM – Системи керування відносинами із клієнтами. Програмні засоби для збирання, опрацювання, аналізу й подання інформації про клієнтів.
Dashboard – Інструментальна панель. Миттєвий знімок бізнес-процесів, що дозволяє користувачеві відслідковувати ділову активність практично в режимі реального часу. Багато інструментальних панелей одержують інформацію з різних джерел у режимі реального часу.
Data – Дані. Поняття, що являє собою факти, текст, графіки, растрові картинки (bit-mapped images), звуки, аналогові або цифрові відео-сегменти. Дані – це неопрацьований матеріал системи, надаваний постачальниками даних і використовуваний споживачами інформації для її формування на основі даних.
Data Access Tools – Засіб доступу до даних. Засоби, орієнтовані на кінцевого користувача, які дозволяють йому створювати SQL-запити, вказуючи й "клікаючи" (by pointing and clicking) на список таблиць і полів у сховищі даних.
Data Analysis and Presentation Tools – Засіб аналізу й подання даних. Програми, що забезпечують логічне подання даних у сховищі. Деякі з них створюють прості псевдоніми для імен таблиць і стовпців, інші формують дані, що ідентифікують зміст і розташування даних у сховищі.
Data Consumer – Споживач даних. Особа, група або застосування, що одержує дані у вигляді набору. Дані використовуються для формування запитів, аналізу даних і складання звітів.
Data Custodian – Доглядач даних. Особа, призначена відповідальною за роботу з оперативними системами, центрами даних, сховищами даних, робочими базами даних і бізнес-операціями відповідно до політики і практики власника даних.
Data Dictionary – Словник даних. База даних, що містить інформацію про самі дані й структуру баз даних. Каталог всіх елементів даних, що містить їхні імена, структуру й інформацію щодо їхнього використання. Центральне місце розташування метаданих. Зазвичай словники даних розробляються для зберігання обмеженого набору наявних метаданих, сфальцьованих на інформації з елементів даних, баз даних, файлів і програм встановлених систем.
Data Element – Елемент даних. Найпростіша одиниця даних, яка тільки може бути виділена й описана у словнику або сховищі і яка не може бути розділена на складові.
Data Extraction Software – Програма для видобування даних. Програма, що зчитує дані з одного або декількох джерел і формує нове подання даних.
Data Flow Diagram – Діаграма потоку даних. Діаграма, що показує нормальний інформаційний потік як між сервісами (services), так і між сервісами й накопичувачами даних.
Data Loading – Завантаження даних. Процес наповнення сховища даних. Забезпечується спеціальними вбудованими в СУБД процесами завантаження, командами вставки СУБД і незалежними від СУБД програмами швидкого завантаження.
Data Management – Керування даними. Контроль, захист і сприяння процесу доступу до даних з метою забезпечення споживачів інформації своєчасним доступом до необхідних їм даних. Функція, забезпечувана системою керування базою даних.
Data Management Software – Програма керування даними. Програма, що перетворить дані в уніфікований формат шляхом використання похідних даних для створення нових полів, злиття файлів, підсумовування й фільтрації даних; процес зчитування даних з операційних систем. Може також називатися програмою видобування даних.
Data Mapping – Відображення ("мапування") даних. Процес присвоєння вихідного елемента даних кінцевому.
Data Mart – Вітрина даних. Див. База даних локального доступу (LAD).
Data Mining – "Видобування даних". Технічні прийоми, які використовують програмні інструменти, призначені для такого користувача, що, як правило, не може заздалегідь сказати, що конкретно він шукає, а може вказати лише певні зразки й напрями пошуку. Data mining – це процес просіювання великого обсягу даних для визначення відношень між даними. Також відоме як "ковзання даними" (data surfing).
Data Model – Модель даних. Логічна карта, що подає успадковані властивості даних незалежно від програмного й технічного забезпечення, а також від особливостей роботи приладів. Модель демонструє елементи даних, згруповані в записі, а також зв'язки, що оточують ці записи.
Data Modelling – Моделювання даних. Метод, використовуваний для визначення й аналізу вимог до даних, необхідних для підтримки бізнес-функцій підприємства. Ці вимоги записуються як концептуальна модель даних з конкретними визначеннями. Моделювання даних визначає відношення між елементами і структурами даних.
Data Owner – Власник даних. Особа, відповідальна за стратегічні і практичні рішення щодо даних. У випадку бізнес-даних така особа може називатися бізнес-власником даних.
Data Partitioning – Розбиття даних. Процес логічного й/або фізичного розбиття даних на легше обслуговувані легко або доступні сегменти. Розбиття даних підвищує продуктивність і прискорює виконання допоміжного опрацювання.
Data Pivot – Обертання (півотинг) даних. Процес обертання таблиці з даними, тобто перетворення стовпців у рядки й навпаки.
Data Producer – Виробник даних. Програмний сервіс, організація або особа, що постачає дані для відновлення системи записів.
Data Propagation – Поширення даних. Поширення даних від одного або більше вихідних сховищ даних в одну або більш локально доступну базу даних відповідно до правил поширення.
Data Replication – Реплікація даних. Процес копіювання фрагмента бази даних з одного середовища в інше й використання отриманих копій даних синхронно із джерелом; поширення даних за підпискою. Зміни, внесені у джерело, поширюються на копії даних в інших середовищах.
Data Scrubbing – Чищення даних. Процес фільтрації, злиття, розшифровки й перекладу вихідних даних для підготовки обґрунтованих даних для сховища даних.
Data Store – Склад даних. Місце зберігання даних, нерухомі дані. Родовий термін, що включає в себе поняття бази даних і пласких файлів.
Data Surfing – "Ковзання даними". Див. Data Mining.
Data Transfer – Переміщення даних. Процес переміщення даних з одного середовища в інше. Середовищем може бути як прикладна система, так і оперативне середовище. Див. Транспортування даних (Data Transport).
Data Transformation – Перетворення даних. Створення "інформації" на основі даних. Містить у собі розшифровку виробничих показників і злиття записів із різних форматів СУБД. Також відоме як чищення даних (data scrubbing) або очищення даних (data cleansing).
Data Transport – Транспортування даних. Механізм перенесення даних із джерела в кінцеве середовище. Див. Переміщення даних (Data Transfer).
Data Warehouse Administrator – DWA. Адміністратор сховища даних.
Data Warehouse Architecture – Архітектура сховища даних. Інтегрований набір продуктів, що дозволяє видобувати йі трансформувати оперативні дані для завантаження в базу даних з метою подальшого аналізу й формування звітів кінцевим користувачем.
Data Warehouse Engines – Процесори сховища даних. Реляційні бази даних (СУРБД) і багатомірні бази даних (СУМБД). Процесори сховища даних вимагають потужних засобів формування запитів, наявності механізмів швидкого завантаження й можливості зберігання великого обсягу інформації.
Data Warehouse Infrastructure – Інфраструктура сховища даних. Поєднання технологічних рішень і їхніх взаємодій, що підтримує середовище сховища даних.
Data Warehouse Management Tools – Засоби керування сховищем даних. Програмне забезпечення, що витягає й перетворює дані з оперативних систем і виконуює їхнє завантаження у сховище даних.
Data Warehouse Network – Мережа сховища даних. Інтегрована мережа сховищ даних, яка містить спільно використовувані дані, передані з вихідного сховища даних на основі запиту споживача інформації. Керування сховищами здійснюється з метою контролю надмірності даних і підтримки ефективного використання даних спільного доступу.
Database Schema – Схема бази даних. Логічне й фізичне визначення структури бази даних.
DBA – АБД. Адміністратор бази даних.
Decentralized Database – Децентралізована база даних. Раніше централізована база даних, що була потім розділена відповідно до предметної області, обумовленої конкретним бізнесом або кінцевим користувачем. Зазвичай після поділу права власності також переходять до власника предметної області.
Decentralized Warehouse – Децентралізоване Сховище. Віддалене джерело даних, запит/доступ користувачів до якого може бути організований через шлюз, після чого можливе одержання вибірки.
Decision Support Systems, DSS – Система підтримки прийняття рішень, СППР. Програмне забезпечення, що підтримує формування звітів за виключеннями, стоп-сигналами, стандартними сховищами, аналізом даних і аналізу, заснованим на системі правил. База даних, створена для формування незапланованих запитів кінцевим користувачем.
Delta Update – Дельта. Тільки ті дані, які оновлювалися між останнім видобуванням і початком виконання видобування в поточний момент.
Denormalized Data Store – Денормализованный склад даних. Склад даних, що не задовольняє вимоги однієї або декількох нормальних форм. Див. Нормалізація.
Derived Data – Вторинні дані. Дані, що є результатом обчислювальних кроків, застосованих до даних про подію. Вторинні дані є або результатом співвідношення двох чи більше елементів окремої транзакції між собою (наприклад, агрегація), або результатом співвідношення одного чи більше елементів транзакції з якимсь зовнішнім алгоритмом чи правилом.
Derived Members – Вторинні елементи. Елементи, чиї дані є вторинними даними.
Desktop Applications – Настільні додатки. 1. Інструменти формування запитів і аналізу, які одержують доступ до вихідної бази даних або сховища даних по мережі з використанням відповідного інтерфейсу бази даних. 2. Застосування, що керує користувацьким інтерфейсом для постачальників даних і споживачів інформації.
Detail Member – Деталізований елемент. Елемент виміру, що є його нижнім ієрархічним рівнем.
Document Type Definition, DTD – Опис типу (шаблона) документа. Мова опису структури документа. Має більш обмежені можливості в порівнянні з XML-схемою, що є причиною обмеженого використання цієї мови зараз.
Document Object Model, DOM – Об'єктна модель документів, модель DOM. Стандарт консорціуму W3C, що визначає способи маніпулювання об'єктами й зображеннями на одній Web-сторінці.
Drill Down – "Заглиблення в дані". Метод вивчення детальних даних, використовуваний при аналізі сумарного рівня даних. Рівні "заглиблення" залежать від ступеня деталізації даних у сховищі.
DSS – СППР. Див. Система підтримки прийняття рішень.
Dynamic Dictionary – Динамічний словник. Словник даних, до якого програма звертається у процесі роботи.
Dynamic Queries – Динамічні запити. Динамічно створений SQL, зазвичай створюваний настільними програмами формування запитів. Запити не опрацьовуються заздалегідь, їхня підготовка й виконання відбувається під час роботи.
Executive Information System, EIS – Керівнича інформаційна система. Система, призначена для надання керівництву інформацію для прийняття керівничих рішень
Element – Елемент. Структурна одиниця мови XML, призначена для зберігання прикладних або службових даних. Елемент складається з розмітки й тексту, вкладеного між тегами розмітки. Елемент може містити вкладені елементи й сам бути дочірнім елементом. У кожному XML-документі має бути хоча б один кореневий елемент. Елемент може мати атрибути, бути обов'язковим або необов'язковим.
End User Data – Дані кінцевого користувача. 1. Дані, відформатовані для опрацювання запитів кінцевого користувача. 2. Дані, створювані кінцевими користувачами. 3. Дані, надавані сховищем даних.
Enterprise – Підприємство. Загальне поняття бізнесу, що включає в себе функції, підрозділи або інші компоненти, використовувані для повного формування конкретних цілей і завдань.
Enterprise Data – Дані підприємства. Дані, призначені для використання в корпоративному середовищі підприємства.
Enterprise Modelling – Моделювання підприємства. Розвиток загального погодженого подання й розуміння елементів даних і їхніх співвідношень у рамках підприємства.
Entity Identification – Ідентифікація сутностей. Ідентифікація сутностей предметної області. Це процес співставлення сутностей даних з унікальними елементами даних, з якими ті можуть ідентифікуватися.
Enterprise Performance Management, EPM – Керування ефективністю підприємства. Див. Business Performance Management
Entity Relationship Diagramming – Формування діаграм зв'язків сутностей. Процес візуальної ідентифікації відношень між елементами даних.
Enterprise Resource Planning, ERP – Планування ресурсів підприємства, ПРП. ERP-cистеми містять програми, які зв'язують між собою всі різноманітні функції підприємства – фінансові, виробничі, продажі й кадри. Ці програми також передбачають аналіз даних із цих областей для планування випуску продукції, прогнозування й аналізу якості.
Event Analysis – Аналіз подій. Процес аналізу повідомлень і виконання дій на підставі їхнього вмісту.
Event-Based Execution Rules – Правила виконання, засновані на події. Процес ідентифікації тих завдань, які можуть бути успішно доведені до кінця, або системні події, які можуть мати місце до початку опрацювання поставленого завдання.
Event Data – Дані про подію. Дані про події бізнесу (зазвичай про бізнес-транзакції), що мають історичне значення або необхідні для аналізу інших систем. Дані про подію можуть існувати у вигляді атомарних і агрегованих даних.
Executive Information Systems, EIS – Керівничі інформаційні системи. Засоби, розроблені для керівників вищої ланки, які забезпечують формування заздалегідь записаних звітів або інструкцій. Вони пропонують потужні засоби формування звітів і можливості для "заглиблення в дані" ( drill-down). Тепер ці засоби допускають формування незапланованих звітів по багатомірній базі даних, а більшість із них пропонує аналітичні додатки у різних функціональних напрямах, наприклад, з продажів або з фінансового аналізу підрозділу в контексті підприємства загалом.
Extendibility – Розширюваність. Здатність легко додавати нові функції до наявних служб без зміни основних програм або без перевизначення основної архітектури.
Extensible Business Reporting Language, XBRL – Розширювана мова бізнес-звітності. Діалект мови XML, розроблюваний міжнародною організацією XBRL International.
Extensible Markup Language, XML – Розширювана мова розмітки. Запропонована консорціумом W3C мова форматування документів World-Wide Web, підмножина мови SGML.
Extensible Stylesheet Language, XSL – Розширювана мова стилів. Мова, призначена для створення таблиць стилів, за допомогою яких можна перетворювати XML-документи в інші формати.
Extract Date – Дата видобування. Дата видобування даних.
Extract Frequency – Періодичність видобування. Період видобування даних, наприклад, щоденне, щотижневе, щомісячне, щоквартальне й т.ін. Період, з яким результати видобування даних потрібні у сховищі даних, визначається за найменшим періодом, необхідним для певного замовлення, або періодом, необхідним для керування стійкістю інших взаємозалежних типів даних у виведенні.
Extract Specification – Специфікація видобування. Правила видобування даних з робочої БД для переміщення у сховищі даних. Специфікація видобування також містить правила періодичності видобування, використовувані середовищем доступу до даних.
Fastload – Швидке завантаження. Технологія, що зазвичай заміняє спеціальну функцію завантаження в СУБД. Характеризується значно коротшим часом завантаження внаслідок попереднього опрацювання даних та перевірки цілісності даних і запису в системний журнал.
FIFO – Метод "першим прийшов – першим обслужили". Метод запису транзакції в порядку "першим прийшов – першим вийшов". Інакше кажучи, при цьому методі транзакції записуються у тому порядку, в якому їх вводить постачальник даних.
Filters – Фільтри. Збережені набори параметрів відбирання, що визначають піднабір інформації у сховище даних.
Formula – Формула. Це об'єкт бази даних, що являє собою обчислення, правило або інше вираження для операцій з даними в багатомірній базі даних. Формула визначає відношення між елементами виміру й використовується розроблювачами баз даних OLAP для забезпечення більшого за кількістю наповнення для сервера бази даних. Формула використовується кінцевими користувачами для моделювання відношень усередині підприємства й для персоналізації даних з метою забезпечення більшої наочності й точності відображення.
Frequency – Періодичність даних. Тимчасова характеристика даних.
Functional Data Warehouse – Функціональне сховище даних. Сховище, що збирає дані з найближчих операційних систем. Кожне функціональне сховище обслуговує окрему й конкретну групу (наприклад, відділ), функціональну область (наприклад, виробництво), географічну одиницю або групу маркетингу конкретного продукту.
Gateway – Шлюз. Програмний продукт, що дозволяє додаткам, створеним на основі SQL, одержувати доступ до реляційних і нереляційних джерел даних.
Generation, hierarchical – Покоління як ієрархічне поняття. Два елементи ієрархії мають те саме покоління, якщо в них співпадає номер прообразу (предка). Наприклад, головний елемент виміру взятий з покоління 1. При цьому, якщо вимір має багатомірну ієрархію, у поколінні 1 можуть бути ще два або більше елементів. Примітка: Терміни "покоління" і "рівень" необхідні для опису підгруп елементів виміру, оскільки, наприклад, незважаючи на те, що два нащадки мають спільного батька і відносяться до одного роду, їхній рівень може не збігатися, якщо один з нащадків має дочірній елемент, а інший не має.
Global Business Models – Глобальні бізнес-моделі. Тип сховищ даних, що забезпечує доступ до інформації, яка розподілена по різних системах підприємства й перебуває під контролем різних підрозділів або відділів з різними базами даних і моделями даних. Такий тип сховища даних важкий для побудови через необхідність об'єднання зусиль користувачів різних підрозділів для розроблення загальної моделі даних для сховища.
Hash – Випадкові дані. Первинна вибірка даних, що має алгоритмічно випадкову форму. Надається при недостатньо визначених критеріях запиту до формування наступних вибірок. Як правило, недостатньо визначеними (неповними) є умови об'єднання таблиць.
Hierarchical Relationships – Ієрархічні відношення. Будь-які елементи вимірів можуть бути організовані на базі батьківсько-дочірніх відношень, зазвичай це відбувається, коли батьківський елемент відображає консолідацію своїх дочірніх елементів. Результатом цього і є ієрархія, а батьківсько-дочірні відношення у зв'язку з цим звуться ієрархічними відношеннями.
Historical Database – "Історична" база даних. База даних, що забезпечує "історичний" погляд на дані.
Immediate Processing – Негайне опрацювання. Опрацювання, що відбувається в момент створення запиту на опрацювання. Дані можуть бути запитані й оновлені відразу ж.
Impact Analysis – Аналіз впливу. Визначення впливу змін об'єкту на його залежні об'єкти.
Increment – Збільшення. У деяких реалізаціях сховище даних може бути розбите на сегменти або збільшення. Збільшення – це певний проект реалізації сховища даних, характеризується конкретно певними початком і кінцем. На збільшення можна також посилатися як на дані окремого сховища.
Information – Інформація. Спеціально опрацьовані дані, призначені для збільшення знань особи, що їх одержує. Інформація – це вихід, кінцевий продукт інформаційних систем. Інформацією також називається те, що служить першоджерелом даних для їхнього завантаження в систему захоплення даних, що опрацьовує транзакції.
Information consumer – Споживач інформації. Особа або програма, що використовує дані для створення інформації.
Information Needs Analysis – Аналіз інформаційних потреб. Ідентифікація й аналіз потреби в інформації, необхідної для задоволення конкретного бізнес-драйвера.
Information Systems Architecture – Архітектура інформаційних систем. Офіційне визначення правил бізнесу, структур систем, технічних обмежень і суті виробленої продукції для інформаційних бізнес-систем. Архітектура інформаційних систем складається із чотирьох рівнів: архітектура бізнесу, архітектура систем, технічна архітектура й виробнича архітектура.
Input Members – Елементи введення. Елементи введення мають значення, що завантажуються вручну або шляхом одержання доступу до іншого комп’ютерного джерела даних (тобто не є результатом обчислення даних).
Instance document – Реальний документ, електронний документ. Документ в електронному вигляді, підготовлений відповідно до формату, встановленого використовуваним стандартом, який містить дані.
Intelligent Agent – Інтелектуальний агент. Програмний механізм, що працює у фоновому режимі й спрацьовує лише при настанні окремої події. Наприклад, агенти можуть передавати сумарні файли в перший день місяця або відслідковувати вхідні дані й видавати сигнал для користувача при виникненні певних транзакцій.
International Accounting Standards, IAS – Міжнародний стандарт фінансової звітності, МСФЗ. Див. International Financial Reporting Standards
International Financial Reporting Standards, IFRS – Міжнародний стандарт фінансової звітності, МСФЗ. Стандарти обліку, підготовлювані Радою Міжнародних стандартів фінансової звітності (International Accounting Standards Board). До 2001р. ці стандарти розроблялися Комітетом з міжнародним стандартів фінансової звітності (International Accounting Standards Committee) і позначалися IAS (International Accounting Standards). 2001р. утворене Правління комітету з Міжнародних стандартів фінансової звітності (International Accounting Standards Committee Foundation). Того самого року Рада за Міжнародних стандартів фінансової звітності взяла на себе функції з формування фінансової звітності від свого попередника – Комітету з Міжнародних стандартів фінансової звітності. Всі стандарти, створені після цієї дати, позначаються IFRS, всі стандарти, опубліковані раніше, – IAS.
Intersoft Lab – Інтерсофт Лаб. Провідний вітчизняний постачальник інформаційно-аналітичних і керівничих систем для кредитних установ, комерційних підприємств і бюджетних організацій. Компанія заснована 1999 р. відомими російськими фахівцями, що мають 10-річний досвід створення і впровадження комплексних систем автоматизації банків і підприємств. На світовому ринку "Інтерсофт Лаб" займає одну із ключових позицій серед розроблювачів OLAP-компонентів та інструментів. Продукти компанії застосовують інвестиційні групи, банківські холдинги, торгівельні й виробничі підприємства, телекомунікаційні й консалтингові компанії та розроблювачі ПЗ у 50 країнах світу.
Interviews – Опитування. Процедура одержання пріоритетної інформації для подальшого створення сховища.
Inverted File Indexes – Інвертовані файлові індекси. Більш ефективний метод одержання доступу до даних у середовищі запитів або аналізу. Він обслуговує всі значення, що містяться в індексованому полі. Такі значення, у свою чергу, можуть бути використані в будь-якій комбінації для ідентифікації записів, що їх утримують, без постійного зчитування їх з диска.
Journal File, Log File – Журнальний файл. Містить відновлення для здійснення відкату й відновлення даних. Як приклади зроблених відновлень назвемо контрольні точки фіксації змін (commit checkpoints) і подання робочої бази даних "до" і "після". Журнальний файл використовується для побудови знімків інформації для сховища даних.
Key Performance Indicators KPI – Ключовий показник ефективності. Показник, в ідеалі, вірогідно відбиває ефективність компанії. Показники можуть бути як фінансовими, так і нефінансовими. Зміна значення показника, як правило, – сигнал про необхідність поліпшити бізнес-діяльність. Прикладами показників можуть служити рентабельність капіталу, відсоток браку, коефіцієнт використання виробничих потужностей, коефіцієнт задоволеності клієнтів, прибутковість клієнтів.
Linkbase – База зв'язків. Набір елементів, що містять додаткову інформацію про інші елементи, наприклад, елементи, визначені в XML-схемі таксономії. Прикладом додаткової інформації слугує будь-яка довідкова інформація, а також опис ієрархічних відношень між елементами. Бази зв'язків розробляються відповідно до рекомендації "XML Linking Language (XLink) 1.0".
Local Access Database, LAD – База даних локального доступу. Обслуговує окремі системи і робочі групи; кінцевий пункт загального розподілу даних. LAD'и є "роздрібними торгівельним точками" у мережі сховища даних. Вони забезпечують прямий доступ до даних, необхідних конкретним настільним системам або службам запитів. Дані потрапляють у LAD'и зі сховищ даних відповідно до умов піднаборів стандартних наборів. Ці дані зазвичай перебувають на LAN-сервері. Якщо сервери відсутні й дані статичні, вони можуть перебувати на робочому столі користувача. Див. Мережа сховища даних.
Location Transparency – Прозорість доступу. Механізм, що приховує конкретні фізичні адреси об'єктів від користувача. Фізичне місцезнаходження об'єкту відображене в системі таким чином, щоб операції могли виконуватися без знання його конкретного змісту.
Log File, Journal File – Журнальний файл. Файл, що містить відновлення для здійснення відкату й відновлення даних. Як приклади відновлень можна назвати контрольні точки фіксації змін (commit checkpoints) і подання робочої бази даних "до" і "після". Журнальний файл використовується для побудови знімків інформації для сховища даних.
Member, dimension – Елемент виміру. Окреме ім'я або ідентифікатор, що служить для визначення положення й опису елемента даних у вимірі.
Member combination – Комбінація елементів. Точний опис унікальної комірки в багатовимірному масиві, що складається зі спеціально відібраних елементів у кожному вимірі масиву.
Metadata – Метадані. Це дані про дані. Прикладами метаданих є опис елементів і типів даних, атрибутів/властивостей, рангів/доменів і процесів/методів. Середовище сховища охоплює всі корпоративні ресурси метаданих: каталоги баз даних, словники даних і навігаційних служб. Метадані містять такі параметри, як ім'я, довжину, дійсні значення й описи елементів даних. Метадані зберігаються у словниках даних і сховищі. Вони ізолюють сховище даних від змін у схемі операційних систем.
Metadata Synchronization – Синхронізація метаданих. Процес об'єднання, встановлення зв'язків і синхронізації елементів даних з такими самими або подібними засобами різних систем. Синхронізація метаданих з'єднує між собою ті елементи, що відрізняються, у сховищі даних для спрощення доступу до них.
Meta Muck – "Позначка-Смітник". Середовище, що характеризується перебуванням метаданих у великій кількості різних продуктів і сховищ (каталоги/словники СУБД, CASE-інструментальні бази даних сховища, інструменти кінцевого користувача, властиво сховища).
Methodology – Методологія. Система принципів, дій і процедур, застосовуваних у конкретній області знань.
Middleware – Об’єднавче програмне забезпечення. 1. Рівень комунікацій, що дозволяє додаткам взаємодіяти між собою в рамках апаратного забезпечення й мережних середовищ. 2. Програмний продукт, що дозволяє додаткам, створеним на основі SQL, одержувати доступ до реляційних і нереляційних джерел даних.
Mid-Tier Data Warehouses – Програмне забезпечення середнього шару. Для того, щоб бути масштабованою, всяка конкретна реалізація середовища доступу до даних може містити кілька проміжних розподілених зв'язків у мережі сховища даних. Ці проміжні зв'язки діють як вихідні сховища даних для географічно ізольованих, спільно використовуваних даних, необхідних у рамках деяких бізнес-функцій.
Mini Marts – Міні-вітрини. Невеликі піднабори СД, використовувані малою кількістю користувачів. Міні-вітрина – це дуже сфальцьований зріз більш об'ємного сховища даних.
MIP-O-Suction – Багатоканальне поглинання. Запит, що поглинає досить великий відсоток циклів центрального процесора.
MIPS – Мільйон команд за секунду. Абревіатура для позначення швидкості в мільйон інструкцій за секунду. MIPS помилково вважається відносною одиницею виміру обчислювальних можливостей у середовищі моделей і постачальників. Насправді ця міра може використовуватися тільки щодо однотипних процесорів з ідентичними периферійними пристроями й програмним забезпеченням.
MPP – Паралельне опрацювання масивів. Підхід до паралельних обчислень, описуваний як "ніщо не використовується спільно".
Multi-dimensional Database, MDBS і MDBMS – Багатомірна база даних, СУMБД. Потужна БД, що дозволяє користувачам аналізувати великі обсяги даних. База даних зі спеціальною організацією зберігання – кубами, що забезпечує високу швидкість роботи з даними, які зберігаються як сукупність фактів, вимірів і заздалегідь обчислених агрегатів.
Navigation – Навігація. Цей термін використовується для опису процесу, за допомогою якого користувачі інтерактивно вивчають куб шляхом заглиблення, обертання й відображення. Зазвичай зустрічаються в графічних клієнтах OLAP, приєднаних до OLAP-сервера.
Non-missing data – Непропущені дані. Дані, які існують і мають певні значення (на противагу порожнім і невизначеним даним).
Normalization – Нормалізація. Процес зменшення комплексної структури даних до найпростішої, найбільш стабільної структури. Загалом, процес викликає видалення зайвих атрибутів, ключів і відношень з концептуальної моделі даних.
Object – Об'єкт. Особа, місце, річ або поняття, що має характеристики, значущі для середовища. У термінах об’єктно-орієнтованих систем об'єкт – це сутність, що поєднує описи даних і опис їхньої поведінки.
Object Description – Опис об'єкту. Властивості/зв'язки опису конкретного об'єкту.
Open Database Connectivity interface, ODBC – Відкритий інтерфейс взаємодії з базами даних. Стандарт доступу до баз даних, запозичений компанією Microsoft у консорціуму SQL Access Group. Зараз компанія Microsoft пропонує краще дороблений стандарт OLE DB.
Operational Data Store, ODS – Операційний склад даних. Інтегрована база оперативних даних. Її джерелами є успадковані системи, а сама вона містить поточні або найближчі до них за часом дані. ODS може містити інформацію за 30-60 днів, тоді як сховище даних зазвичай містить інформацію за роки.
On-line Analitic Processing, OLAP – Оперативне аналітичне опрацювання. Технологія аналітичного опрацювання інформації в режимі реального часу, що включає складання й динамічну публікацію звітів і документів.
On-Line Transaction Processing, OLTP – Оперативне опрацювання транзакцій.Опрацювання транзакцій у режимі реального часу.
Operational Database – Оперативна база даних. База даних, що складається з довідкових даних щодо конкретної системи і даних про події, що відносяться до системи відновлення транзакцій (transaction-update system). Вона може містити контрольні дані системи, такі як індикатори, прапорці й лічильники. Робоча база даних є джерелом даних для СД. Вона містить детальні дані, використовувані для запуску щоденних операцій бізнесу. Дані безупинно змінюються при відновленнях і відображають поточне значення останньої транзакції.
Order – Замовлення. Повідомлення, що посилається службам доступу до даних, що запускають доставку необхідних даних. Існує три типи замовлень: замовлення відбору, замовлення перетворення й замовлення переміщення.
Parallelism – Паралелізм. Здатність виконувати кілька функцій одночасно.
Parent – Батько. Елемент на один рівень вище в ієрархії, ніж інший елемент. Як правило, являє собою консолідацію всіх значень своїх дочірніх елементів.
Рlug-in – Модуль, який підключається до деякої програми та розширює її функціональність.
Population – Наповнення. Див. Завантаження даних (Data Loading) і Реплікація даних (Data Replication).
Рre-calculated/ Pre-consolidated data – Заздалегідь визначені/обчислені дані. Дані в комірках вихідного елемента, які обчислені раніше, крім незапланованих запитів. Такі дані, як правило, приводять до прискореного одержання відповіді на запити за рахунок обсягу збереженої інформації. Інші дані можуть обчислюватися в будь-який момент запиту.
Production Data – Виробничі дані. Вихідні дані, що є предметом зміни. Це система захоплення даних, що часто існує на базі комп’ютерів підприємства.
Product Architecture – Архітектура продукту. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Він описує стандарти, відповідно до яких необхідно створювати й запускати застосування в кожній частині технічної архітектури, інструментів і служб конкретного постачальника.
Propagated Data – Розповсюджувані дані. Дані, переміщувані із джерела даних в одне або кілька цільових середовищ відповідно до правил переміщення. Розповсюджувані дані зазвичай базуються на логіці транзакцій.
Protocol – Протокол. Набір правил, який керує комунікаціями між процесами. Протокол визначає формат і зміст повідомлень, якими обмінюються процеси.
Quality Assurance – Гарантія якості. Процес забезпечення правильності результату.
Query – Запит. Зазвичай, комплексний SELECT для підтримки прийняття рішень. Див. Незапланований запит ( Ad-Hoc Query).
Query Governor – Регулятор запиту. Функція, що припиняє виконання запиту до бази даних при перевищенні ним заздалегідь визначеного граничного значення.
Query Response Times – Час формування відповіді на запит. Час, необхідний відповідному механізму сховища для опрацювання комплексного запиту щодо великого обсягу даних і повернення результатів замовникові.
Query Tools – Інструменти формування запиту. Програма, що дозволяє користувачеві створювати специфічні запити до бази даних і керувати ними. Ці інструменти надають засоби для видобування необхідної інформації з бази даних. Зазвичай вони базуються на SQL і дозволяють визначати дані мовою кінцевого користувача.
Relational Database Management System RDBMS – Реляційна система керування базами даних, РСУБД. Інформація в таких БД зберігається у двовимірних таблицях, зв'язаних між собою за ключовим полем. Концепція реляційних БД була сформульована Едгаром Коддом 1970 р. у вигляді 12 правил.
RDBMS Concurrence – Конкуренція РCУБД. Перекриває конкурентне виконання сегментів коду.
Reach through – Засіб розширення обсягу даних, доступних кінцевому користувачеві крім тих, що зберігаються в OLAP-сервері. Reach through виконується, коли OLAP-сервер розуміє, що необхідні додаткові дані й автоматично запитує й витягає їх зі сховища даних або з OLTP-системи.
Recommendation – Рекомендація. Різновид стандартів, які розробляє й публікує консорціум W3C. Офіційно документи, що публікуються W3C, не є стандартами, однак різних причин, у тому числі через авторитет цієї організації, вони є стандартами де-факто. W3C рекомендує свої стандарти для застосування. Рекомендація – це остаточна редакція документа, що пройшов всі стадії узгодження й доробки.
Redundancy – Надмірність. Зберігання множини екземплярів ідентичних даних.
Redundancy Control – Контроль надмірності. Керування середовищем розподілених даних для обмеження надмірної вартості дублювання, відновлення й передавання, пов'язаної із множинним копіюванням тих самих даних. Дублювання даних є стратегією контролю надмірності з метою поліпшення роботи програми.
Reference Data – Довідкові дані. Бізнес дані, що мають стійке значення і визначення та використовуються для довідки й обґрунтування (наприклад, Процес, Особа, Постачальник і Споживач). Довідкові дані є основою роботи конкретного бізнесу. Дані використовуються для обґрунтування транзакції середовищем захоплення даних і системами підтримки рішень, а також для подання правил бізнесу. Джерелом довідкових даних для поширення й використання є сховище даних.
Refresh Technology – Технологія відновлення. Процес формування "знімка" поточного стану в одному середовищі й переміщення його в інше. При виконанні процесу старі дані щоразу перекриваються новими.
Replicated Data – Дубльовані дані. Дані, скопійовані із джерела даних в одне або кілька цільових середовищ відповідно до правил дублювання. Дубльовані дані можуть складатися з повних таблиць або твердих фрагментів.
Repository Environment – Середовище репозиторію. Середовище зберігання, що містить повний набір бізнес-метаданих. Він повністю доступний. У порівнянні зі словником даних середовище сховища не тільки містить розширений набір метаданих, але й може бути реалізоване на різних апаратних платформах і системах керування базами даних (СУБД).
Roll Up Queries – Узагальнювальні запити. Запити, що підсумують дані на вищому рівні, ніж попередній рівень деталізації.
Remote Procedure Call, RPC – Віддалений виклик процедур. Засіб передавання повідомлень, що дозволяє розподіленому застосуванню викликати сервіси комп’ютерів у мережі.
Scalability – Масштабованість. Здатність системи змінювати свій масштаб для підтримки більш-менш значних обсягів даних або більшої чи меншої кількості користувачів. Здатність збільшувати або зменшувати розмір чи спектр можливостей з мінімальним впливом на собівартість бізнесу й потреба в додатковому обслуговуванні.
Schema – Схема. Логічне й фізичне визначення елементів даних, фізичних характеристик і внутрішніх відношень.
Scoping – Обмеження. Обмеження при відборі об'єктів бази даних у спеціальний піднабір. Подальші операції (відновлення, відбір) можуть впливати тільки на ті комірки, які включені в цей піднабір.
Scorecard – Оцінна панель. Технологія, що реалізує методологію, наприклад, збалансовану систему показників (Balanced Scorecard) або Six Sigma, і надає бізнес-контекст для ключових показників. За допомогою оцінної панелі можна зрівняти фактичні результати із заздалегідь заданими показниками й визначити, чи входить фактичний результат у рамки припустимих значень.
Securability – Захищеність. Здатність забезпечувати доступ для окремих користувачів відповідно до класифікації даних і бізнес-функцій користувачів, без обліку змін.
SELECT – Вибрати. Команда SQL, що викликає операції з видобування даних для рядків реляційної бази даних.
Semantic Mapping – Семантичне відображення, семантичне мапування. Відображення значення фрагмента даних.
Server – Сервер. Сервіс, що виконує стандартні функції для клієнтів у відповідь на отримані від них стандартні повідомлення. Примітка: використовуване звичне поняття сервера також охоплює й сам комп’ютер, що забезпечує вищевказаний сервіс.
Slice and Dice – Поздовжні і поперечні зрізи, дослівно - "нарізання на скибочки й кубики". Термін, що використовується для опису функції складного аналізу даних, забезпечуваного засобами OLAP. Вибірка даних з багатовимірного куба із заданими значеннями й заданим взаємним розташуванням вимірів.
SMP – Симетричне багатопроцесорне опрацювання. Підхід до паралельних обчислень, описуваний як "усе використовується спільно".
SQL – Структурована мова запитів. Структурована мова запитів для доступу до реляційних баз даних, ODBC, DRDA або нереляційних гнучких СУБД.
SQL-compliant – Підтримувальний SQL. Підпорядковується стандартам ANSI для SQL специфікацій.
SQL Query Tool – Інструмент формування запитів у SQL. Інструмент кінцевого користувача, що оперує однією/декількома реляційними базами даних за допомогою SQL.
Sparse – Розрідженість. Багатовимірна база даних називається розрідженою, якщо великий відсоток можливих комбінацій (зв'язків) елементів вимірів наборів даних містить порожні (втрачені) дані. Загальна кількість зв'язків може бути обчислена як добуток кількості елементів у кожному вимірі.
Standard Generalized Markup Language, SGML – Стандартна узагальнена мова розмітки. Прийнятий 1986 р. стандарт ISO 8879 для визначення структури й керування вмістом будь-якого електронного (цифрового) документа.
Standard Query – Стандартний запит. Збережена процедура останнього виконаного запиту. Технічно стандартний запит може зберігатися на робочому столі як заздалегідь записаний SQL і передаватися для виконання в БД сервера як динамічна SQL.
Static Query – Нерухомий запит. Збережена процедура, що, оптимізована для доступу до конкретного сховища даних.
Stoplighting – Стоп-сигнал. Технічний прийом, що використовує пофарбовані кружки для ідентифікації вмісту елемента даних. Кольори визначаються набором заздалегідь установлених величин.
Stylesheet – Таблиця стилів. Програма, написана мовою стилів і призначена для перетворення XML-документа в інший формат.
Subject Oriented Database – Предметно-орієнтована база даних. Замість побудови одного великого централізованого сховища даних багато компаній створюють кілька предметно-орієнтованих сховищ для обслуговування потреб різних підрозділів. Такі сховища утворять систему, названу вітриною даних (Data Mart).
Summarization Tables – Таблиці підсумовування. Таблиці, які створюються за найчастіше використовуваними вимірами для прискорення виконання запитів, незважаючи на те, що така надмірність збільшує обсяг даних у сховищеі. Див. Агреговані дані (Aggregated Data).
Syntactic Mapping – Синтаксичне відображення, синтаксичне мапування. Відображення (мапування), необхідне для розуміння синтаксису інформації.
Systems Architecture – Архітектура систем. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Архітектура систем подає визначення і внутрішні відношення між додатками й архітектурою продуктів.
Tactical Data Warehouse Development – Розроблення тактичного сховища даних. Процес вибору частини даних підприємства й реалізації СД. Цей процес включає побудову моделі даних для конкретної області, визначення архітектури СД, створення фізичної моделі й наповнення бази даних сховища. Він також охоплює створення або придбання застосувань для організації доступу до СД, створення прототипу тактичного сховища (опису доступу, подань і ін.) і зворотний зв'язок із корпоративним кінцевим користувачем.
Tag – Тег. Синтаксично виділена частина розмітки початку/кінця елемента в документі.
Target Database – Цільова база даних. База даних, у яку завантажуються або вставляються дані.
Taxonomy – Таксономія. Таксономія – це XML-схема, у якій за допомогою базових типів, елементів і атрибутів оголошуються елементи, використовувані в реальних документах для передавання фінансових даних, і п'ять так званих баз-зв'язків (linkbase), що містять метадані для опису цих елементів і задання ієрархічних відношень між ними.
Technical Architecture – Технічна архітектура. Один із чотирьох рівнів архітектури інформаційних систем. Технічна архітектура визначає й описує інтерфейси, параметри й протоколи, використовувані архітектурою продуктів і систем.
Tool Encyclopedias – Енциклопедії інструментів. 1. Енциклопедії, репозиторії або словники, використовувані засобами розроблення застосувань. 2. Невизначений "репозиторій", використовуваний якимось інструментом.
Transformers – Перетворювачі. Правила зміни даних.
Triggering Data – Тригерні дані. Дані, що відбирають і завантажують інші дані відповідно до деякого розкладу.
Unit of Work Consolidation – Елемент об'єднання. Процес об'єднання в окремі відновлення множинних відновлень в одиничному вигляді єдиного рядка.
Update – Відновлення. Заміна яких-небудь даних на нові. Не допускається в класичному СД. Компанія "Intersoft Lab" розробила власний підхід до цього процесу.
Valid XML-document – Припустимий XML-документ. Коректно оформлений електронний документ, структура якого відповідає вимогам відповідної XML-схеми.
Versioning – Керування версіями. Можливість одним визначенням описувати інформацію про множинні фізичні реалізації.
VITAL – Абревіатура, що означає інтегрований життєвий цикл технічної архітектури.
VLDB – Абревіатура, що позначає дуже велику базу даних.
VITAL compliance – VITAL відповідність. Відповідність проектним цілям/принципам, стилю розподілених обчислень і підходів до розроблення стандартів і технічних прийомів розподілу даних і організації доступу; функціональна можливість технічної архітектури VITAL.
Warehouse Business Directory – Бізнес-каталог сховища. Допомагає забезпечити доступ професіоналів бізнесу до сховища даних шляхом браузингу каталогу його вмісту.
Warehouse Technical Directory – Технічний каталог сховища.Встановлює й керує життєвим циклом інформації, визначенням конструкції сховища, змінами, а також аналізом впливів, поширення і впровадження сховища.
Web service – Web-сервіс. Нове покоління Web-застосувань, які можуть бути опубліковані, виявлені й викликані в середовищі Web. Web-сервіси – це модульні й багаторазово використовувані програмні компоненти, які виконують різні функції й динамічно взаємодіють один з одним за допомогою стандартних протоколів.
Well-formed XML-document – Коректно оформлений XML-документ. Синтаксично правильно оформлений електронний документ, складений відповідно до формальних вимог рекомендації консорціуму W3C "XML 1.0".
World Wide Web Consortium, W3C – Консорціум всесвітньої мережі. Міжнародний консорціум, що займається створенням і розповсюдженнм стандартів, що підвищують функціональність "всесвітньої мережі".
XML document – XML-документ. Див. Instance document (Реальний документ).
XML Linking Language, XLink – Розширювана мова. Стандарт консорціуму W3C "XML Linking Language (XLink) 1.0" ("Розширювана мова задання посилань XLink 1.0") для визначення посилань в XML-документах. Включає опис простих гіперпосилань (HTML), а також більш складних, які поднюють більше як два ресурси (так звані бази зв'язків).
XML Namespace – Простір імен XML Спосіб уточнення (кваліфікації) імен елементів і атрибутів шляхом співставлення набору імен деякої області застосування, технічно вираженої у вигляді ідентифікатора ресурсу (URI).
XML Parser – XML-парсер. Програма, що виконує синтаксичний розбір XML-Ддокумента, тобто перевіряє, чи є документ, що розбирається, коректно оформленим. Якщо парсер виконує перевірку XML-документа на припустимість, тобто на відповідність вимогам XML-схеми, такий парсер називається "валідним".
XML Schema – XML-схема. Мова опису структури документа. Передбачає опис припустимої структури документа й типів даних у значеннях атрибутів і вмісті елементів.
(Для ознайомлення з повним текстом статті необхідно залогінитись)