Microsoft Business Intelligence

Новые возможности в SQL Server 2012 CTP3 для бизнес-аналитики (Microsoft BI)

В этой статье рассмотрим, какие новые наиболее значимые функции появились в SQL Server 2012 CTP3 для задач бизнес-аналитики. Но сначала давайте рассмотрим, каким образом реализуются с помощью новой версии SQL Server различные уровни аналитического решения: персональная, коллективная и корпоративная аналитика.

  1. Персональная аналитика – это когда пользователи используютExcel с надстройкой PowerPivot в их каждодневной самостоятельной работе. Например, менеджер по продажам анализирует результаты своей работы.
  2. Коллективная аналитика – когда одни пользователи создают отчеты (например, в Excel, либо над моделью BISM с помощью Power View) и предоставляют эти отчеты в пользование другим сотрудникам. Например, директор департамента использует отчет, созданный другим сотрудником, или на основании модели BISM (например, опубликованной с помощью файла Excel) создает самостоятельно отчет Power View.
  3. Корпоративная аналитика – когда процесс создания аналитической модели  и отчетов берет на себя служба информационных технологий. При этом разрабатываются интеграционные пакеты по загрузке и очистке данных (с помощью Integration Services и Data Quality Services), формируются выверенные аналитические модели с едиными в пределах организации показателями, формируются согласованные между подразделениями отчеты.

Давайте рассмотрим наиболее важные нововведения в SQL Server 2012 CTP3. На следующем рисунке приведены компоненты SQL Server, а розовым цветом выделены наиболее значимые изменения.

Business Intelligence Semantic Model (BISM)

В составе аналитических сервисов введена семантическая модель бизнес-аналитики (BISM), которая объединяет в себе многомерную (ранее — UDM) и табличную модель данных (ранее – модель данных PowerPivot).

К BISM можно строить запросы с помощью языков MDX и DAX. Нужно только иметь в виду, что хотя с помощью DAX можно делать запросы к многомерной модели BISM (ранее — UDM), с помощью DAX в этой модели нельзя будет создавать новые показатели (в табличной модели BISM, разумеется, можно)…

В части доступа к данным для многомерной модели данных используются варианты хранения данных ROLAP, MOLAP и промежуточные. Для табличной модели используется режим VertiPaq (при этом в «Denali» на несколько порядков увеличились объемы данных, которые можно обрабатывать на сервере) и новый вариант доступа в виде прямого запроса к реляционной базе данных (при этом можно использовать индексы хранения колонок (ColumnStore indexes), о которых речь пойдет в дальнейшем.

Соответственно, модель можно формировать на основании большого набора источников данных, в том числе, потоков данных и данных из облачных сервисов (SQL Azure DataMarket).

Вне зависимости от используемого типа модели данных, на основании BISM можно строить отчеты, карты показателей и информационные панели с помощью широкого спектра пользовательских инструментов, к которым в Denali добавился Power View (ранее известный как «Crescent»).

Power View для интерактивного анализа данных

Новый компонент Power View позволяет обычным пользователям самостоятельно строить интерактивные отчеты и информационные панели на основании BISM.

Построение отчетов в Power View интуитивно понятно для обычных пользователей и характеризуется высокой интерактивностью и богатыми возможностями представления информации для анализа. Компонент автоматически связывает между собой различных части отчета, при выборе определенного элемента отчета показывает те же данные в других частях отчета, позволяет просматривать изменение данных в динамике и многое другое.

В следующем демонстрационном ролике показаны основные функции Crescent на примере организации по продаже товаров.

Отчеты Crescent также можно интегрировать в презентации PowerPoint и менять запросы к данным непосредственно в этом офисном продукте.

Data Quality Services для управления качеством данных

Новый компонент SQL Server 2012 CTP3 под названием Data Quality Services предназначен для очистки и/или устранения дубликатов в данных, загружаемых из источников.

Процесс работы с DQS состоит из двух основных этапов.

  1. Создается база знаний DQS, в которой задаются домены (анализируемые атрибуты данных) и правила очистки доменных значений (правила очистки, список правильных значений и альтернативных значений для переименования, внешние данные для сравнения). Далее по мере использования эта база знаний постоянно дополняется.
  2. На основании базы знаний создаются проекты DQS по очистке входных данных. При этом указывается входной
    источник, соответствия полей источника и доменов, данные из источника проходят автоматическую и ручную обработку, а затем могут быть экспортированы в SQL Server или CSV-файл.

Проекты DQS также можно использовать в пакетах Integrations Services для обработки новых записей в автоматическом режиме.

Улучшения в Master Data Services

В Master Data Services также есть множество значительных улучшений, среди которых:

В результате этих нововведений архитектура MDS в SQL Server 2012 принимает следующий вид.

Другие улучшение в SQL Server 2012 CTP3 для бизнес-аналитики
(Microsoft BI)

В числе других улучшений входят: