"Ланит" представил новую версию ПО "Корпоративный каталог показателей"

Компания "Ланит" выпустила новую версию "Корпоративного каталога показателей". Данный программный продукт предназначен для управления метаданными в корпоративных информационно-аналитических системах (КИАС)и хранилищах данных. Обновленная версия включает модули "Анализ зависимостей" и "Поиск метаданных" и ориентирована, прежде всего, на аналитиков средних и крупных компаний, которые уже эксплуатируют или только создают единую корпоративную информационно-аналитическую систему, предназначенную для сбора, подготовки и анализа данных при принятии управленческих решений. С помощью модуля "Анализ зависимостей" можно отслеживать и анализировать связи между бизнес-объектами и предназначенными для их хранения таблицами во всех базах данных, входящих в информационно-аналитическую систему компании. Модуль "Поиск метаданных" позволяет создавать отчеты по всем видам метаданных, хранимых в "Корпоративном каталоге показателей" - по бизнес-описаниям (показателям, измерениям и т.п.), по схемам используемых баз данных, а также по связям бизнес-описаний с соответствующими им структурами хранения данных.

"Корпоративный каталог показателей" является основой КИАС и решает задачу централизованного управления метаданными, построенными по принципу хранилищ данных, использующих промышленное ПО различных производителей (Oracle, Business Objects, Hyperion, Microsoft, IBM и др.). "Корпоративный каталог показателей" основан на международной спецификации Common Warehouse Metamodel (Общая метамодель хранилища данных) и предоставляет возможности по ведению технических и бизнес-метаданных, а также по версионному контролю над ними. Данный продукт предназначен для использования как ИТ-специалистами, которые осуществляют создание или эксплуатацию КИАС, так и бизнес-специалистами, которые занимаются созданием и согласованием новых показателей и измерений. Информация из "Корпоративного каталога показателей" используется в дальнейшем при построении хранилищ данных, аналитических витрин и при анализе данных (инструменты OLAP, BSC, KPI, Data Mining и т.п.).