Microsoft Business Intelligence

Последнее обновление: 16.04.2014

В SQL Server в составе аналитических сервисов (SQL Server Analysis Services) доступна для использования семантическая модель бизнес-аналитики (BISM – Business Intelligence Semantic Model), которая объединяет в себе многомерную модель аналитических данных (ранее носившую название UDM – Unified Dimensional Model) и табличную модель аналитических данных (также известную как модель данных PowerPivot).

Табличная (tabular) модель может быть самостоятельно создана офисными сотрудниками в Excel (с помощью компонента PowerPivot).

Табличная модель в Excel позволяет:

• включить в модель данные из произвольных источников;
• быстро работать с объемыми данных в десятки миллионов строк, что достугается сжатием данных на уровне колонок с помощью движка xVelocity или VertyPaq;
• создавать вычисления с помощью языка запросов DAX (Data Analysis Expressions).

Табличную модель Excel можно преобразовать в табличный проект SQL Server Data Tools (SSDT) – по сути проект Visual Studio для бизнес-аналитики, а затем опубликовать в табличном экземпляре аналитических сервисов.

Табличный проект позволяет дополнительно использовать секционирование и разграничение доступа к объектам модели вплоть до уровня данных. С точки зрения хранения данных это может быть хранение в ОЗУ сервера (режим xVelocity, объемы данных ограничены только объемом ОЗУ сервера) и хранение непосредственно в базе SQL Server (Direct Query; при этом рекомендуется использовать индексы хранения на уровне колонок – ColumnStore Indexes).

Возможна организация циклического процесса разработки моделей, когда офисные пользователи (аналитики) модифицируют модель в Power Pivot, а сотрудники ИТ-подразделения импортируют модель в Visual Studio (SSDT), публикуют ее и применяют к ней дополнительные XMLA-скрипты для прописывания прав доступа и других расширений модели.

Многомерный проект создается как и раньше в Visual Studio (SQL Server Data Tools), для вычислений использует язык запросов MDX (Multi-Dimensional Expressions), позволяет использовать различные стратегии доступа к данным (ROLAP, MOLAP, HOLAP), различные стратегии агрегирования и так далее. В конечном итоге многомерный проект позволяет реализовать наиболее сложные аналитические модели на максимально возможных объемах данных. Недостатки многомерной модели – требуется высокая квалификация разработчика модели, а для создания модели должно быть предварительно подготовлено хранилище данных – нет возможности на лету подключать дополнительные источники данных.

В следующем докладе рассказывается подробнее о многомерных моделях и показаны демонстрации работы с такими моделями.

Про оптимизацию производительности многомерных кубов можно посмотреть доклад на TechDays.ru.

Вне зависимости от используемого типа модели данных, на основании BISM можно строить отчеты, карты показателей и информационные панели с помощью широкого спектра пользовательских инструментов (табличные модели при публикации для приложений выглядят так же, как многомерные модели).

Дополнительная информация:

1. MSDN. Introducing the BI Semantic Model in Microsoft® SQL Server® 2012
2. MSDN. Choosing a Tabular or Multidimensional Modeling Experience in SQL Server 2012 Analysis Services
3. MSDN. Analysis Services MOLAP Performance Guide for SQL Server 2012 and 2014
4. MSDN. Securing the Tabular BI Semantic Model
5. MSDN. Using DirectQuery in the Tabular BI Semantic Model

Практические рекомендации по SSAS OLAP:

• REAL PRACTICES: Performance Scaling Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services at Microsoft adCenter
• Resolving Common Connectivity Issues in SQL Server 2005 Analysis Services Connectivity Scenarios
• Scale-Out Querying with Analysis Services
• Scale-Out Querying with Analysis Services Using SAN Snapshots
• The Analysis Services 2008 Performance Guide
• Analysis Services 2005 Performance Guide
• Analysis Services Distinct Count Optimization
• Analysis Services Processing Best Practices
• Analysis Services ROLAP for SQL Server Data Warehouses
• Identifying and Resolving MDX Query Performance Bottlenecks in SQL Server 2005 Analysis Services
• OLAP Design Best Practices for Analysis Services 2005
• Precision Considerations for Analysis Services Users
• Analysis Services Many-to-Many Dimensions: Query Performance Optimization Techniques
• Scale-Out Querying for Analysis Services with Read-Only Databases
• SQL Server 2008R2 Analysis Services Operations Guide
• Analysis Services 2008 R2 Performance Guide
• Analysis Services MOLAP Performance Guide for SQL Server 2012 and 2014

Полезные ссылки по табличной модели BISM:

• Getting Started with Row Level Security
• Implement Dynamic Security by Using Row Filters
• 5 Tips to Ensure Super Fast SSAS Tabular Models

Filed under: Статьи | Tagged: BISM, PowerPivot, SSAS |