قياسات وقياسات مكعب Olap. ما هو المكعب؟ OLAP على العميل والخادم

/ بطريقة تكعيبية. تطبيق مكعبات OLAP في الممارسة الإدارية للشركات الكبيرة

في تواصل مع

زملاء الصف

كونستانتين توكماشيف, مهندس النظام

بأسلوب تكعيبي.
تطبيق مكعبات OLAP في الممارسة الإدارية للشركات الكبيرة

ربما يكون الوقت قد مضى عندما تم إنفاق موارد الحوسبة الخاصة بالشركة فقط على تسجيل المعلومات والتقارير المحاسبية. وفي الوقت نفسه، تم اتخاذ القرارات الإدارية "بالعين" في المكاتب وفي الاجتماعات والاجتماعات. ربما حان الوقت في روسيا لإعادة أنظمة حوسبة الشركات إلى موردها الرئيسي - حل مشكلات الإدارة بناءً على البيانات المسجلة في الكمبيوتر

حول فوائد تحليلات الأعمال

في حلقة إدارة الشركة، بين البيانات "الأولية" و"روافع" التأثير على الكائن المُدار، توجد "مؤشرات الأداء" - مؤشرات الأداء الرئيسية. إنها تشكل نوعًا من "لوحة المعلومات" التي تعكس حالة الأنظمة الفرعية المختلفة للكائن الخاضع للتحكم. إن تزويد الشركة بمؤشرات أداء إعلامية ومراقبة حسابها والقيم التي تم الحصول عليها هو عمل محلل الأعمال. يمكن لخدمات التحليل الآلي، مثل الأداة المساعدة MS، تقديم مساعدة كبيرة في تنظيم العمل التحليلي للشركة. خادم قاعدة البياناتخدمات التحليل (SSAS) وميزتها الرئيسية هي مكعب OLAP.

هناك نقطة أخرى يجب توضيحها هنا. لنفترض، في التقليد الأمريكي، أن التخصص الذي يركز على العمل مع مكعبات OLAP يسمى BI (ذكاء الأعمال). لا ينبغي أن تكون هناك أوهام بأن BI الأمريكي يتوافق مع "محلل الأعمال" الروسي. لا داعي للإهانة، ولكن غالبًا ما يكون محلل الأعمال لدينا "محاسبًا ناقصًا" و"مبرمجًا ناقصًا"، وهو متخصص يتمتع بمعرفة غامضة وراتب صغير، وليس لديه حقًا أي من أدواته ومنهجيته الخاصة.

إن أخصائي ذكاء الأعمال هو في الواقع عالم رياضيات تطبيقية، وهو متخصص ذو مؤهلات عالية يضع الأساليب الرياضية الحديثة في ترسانة الشركة (ما كان يسمى بحوث العمليات - أساليب بحوث العمليات). BI أكثر اتساقًا مع تخصص "محلل النظام" الذي كان موجودًا في اتحاد الجمهوريات الاشتراكية السوفياتية، وتخرج من كلية الرياضيات الحاسوبية والرياضيات في جامعة موسكو الحكومية. م.ف. لومونوسوف. يمكن أن تصبح خدمات مكعب وتحليل OLAP أساسًا واعدًا لمكان عمل محلل أعمال روسي، ربما بعد بعض التدريب المتقدم في اتجاه ذكاء الأعمال الأمريكي.

وفي الآونة الأخيرة، ظهر اتجاه ضار آخر. بفضل التخصص، تم فقدان التفاهم المتبادل بين الفئات المختلفة لموظفي الشركة. محاسب ومدير ومبرمج، مثل "البجعة وجراد البحر والرمح" في حكاية I.A. كريلوف، يسحبون الشركة في اتجاهات مختلفة.

المحاسب مشغول بإعداد التقارير، ومبالغه، سواء من حيث المعنى أو من حيث الديناميكيات، لا ترتبط بشكل مباشر بالعملية التجارية للشركة.

المدير مشغول بجزءه من عملية الأعمال، لكنه غير قادر على التقييم العالمي، على مستوى الشركة ككل، نتائج وآفاق أفعاله.

وأخيرا، فإن المبرمج، الذي كان ذات يوم (بفضل تعليمه) موصلا للأفكار التقنية المتقدمة من مجال العلوم إلى مجال الأعمال، تحول إلى منفذ سلبي لأوهام المحاسب والمدير، لذلك لا لم يعد من غير المألوف أن تكون أقسام تكنولوجيا المعلومات في الشركات مدفوعة بالمحاسبين، وبشكل عام، كل شخص ليس كسولًا بالنسبة له. يعد الافتقار إلى المبادرة والأميين ولكن مبرمجي 1C ذوي الأجور المرتفعة نسبيًا آفة حقيقية الشركات الروسية. (تقريبًا مثل لاعب كرة قدم محلي). أنا لا أتحدث حتى عن من يطلق عليهم "الاقتصاديون والمحامون"؛ لقد قيل كل شيء عنهم منذ زمن طويل.

لذلك، فإن منصب محلل أعمال، مجهز بجهاز SSAS كثيف المعرفة، ويتقن أساسيات البرمجة والمحاسبة، قادر على توحيد عمل الشركة فيما يتعلق بتحليل وتوقعات عملية الأعمال.

مزايا مكعبات OLAP

مكعب OLAP هو العلاج الحديثتحليل قاعدة بيانات نظام الكمبيوتر الخاص بالشركة، مما يجعل من الممكن تزويد الموظفين على جميع مستويات التسلسل الهرمي بالمجموعة المطلوبة من المؤشرات التي تميز عملية التصنيعشركات. النقطة المهمة ليست فقط أن الواجهة المريحة ولغة الاستعلام المرنة لمكعب MDX (التعبيرات متعددة الأبعاد) تسمح لك بصياغة وحساب المؤشرات التحليلية اللازمة، ولكن السرعة والسهولة الملحوظتين التي يقوم بها مكعب OLAP بذلك. علاوة على ذلك، فإن هذه السرعة والسهولة، ضمن حدود معينة، لا تعتمد على مدى تعقيد الحسابات وحجم قاعدة البيانات.

بعض المقدمة إلى OLAP-
يمكن إعطاء المكعب من خلال "جدول محوري" لبرنامج MS Excel. تحتوي هذه الكائنات على منطق مماثل وواجهات مشابهة. ولكن، كما سيتبين من المقالة، فإن وظيفة OLAP أكثر ثراءً بشكل لا يضاهى، والأداء أعلى بما لا يقاس، لذلك يظل "الجدول المحوري" منتجًا محليًا لسطح المكتب، في حين أن OLAP هو منتج على مستوى المؤسسة.

لماذا يعد مكعب OLAP جيدًا للحل؟ المهام التحليلية؟ تم تصميم مكعب OLAP بحيث يتم حساب جميع المؤشرات في جميع الأقسام الممكنة مسبقًا (كليًا أو جزئيًا)، ويمكن للمستخدم فقط "سحب" المؤشرات (المقاييس) والأبعاد (الأبعاد) المطلوبة باستخدام الماوس، ويمكن للبرنامج إعادة رسم الجداول.

تشكل جميع التحليلات الممكنة في جميع الأقسام حقلا كبيرا واحدا، أو بالأحرى، ليس حقلا، ولكن مجرد مكعب OLAP متعدد الأبعاد. مهما كان الطلب الذي يتوجه به المستخدم (مدير، محلل أعمال، تنفيذي) إلى خدمة التحليلات، فإن سرعة الاستجابة تفسر بأمرين: أولا، يمكن صياغة التحليلات المطلوبة بسهولة (إما اختيارها من قائمة بالاسم، أو تحديدها بواسطة الصيغة بلغة MDX )، وثانيًا، كقاعدة عامة، تم حسابها بالفعل.

صياغة التحليلات ممكنة في ثلاثة خيارات: إما أن تكون حقل قاعدة بيانات (أو بالأحرى حقل مستودع)، أو حقل حساب محدد على مستوى تصميم المكعب، أو تعبير لغة MDX عند العمل بشكل تفاعلي مع المكعب.

وهذا يعني العديد من الميزات الجذابة لمكعبات OLAP. في الأساس، يختفي الحاجز بين المستخدم والبيانات. يتمثل العائق في شكل مبرمج تطبيق يحتاج أولاً إلى شرح المشكلة (تحديد مهمة). ثانيًا، سيتعين عليك الانتظار حتى يقوم مبرمج التطبيق بإنشاء خوارزمية، وكتابة البرنامج وتصحيح أخطائه، ومن ثم تعديله. إذا كان هناك عدد كبير من الموظفين ومتطلباتهم متنوعة ومتغيرة، فهذا يعني أن هناك حاجة إلى فريق كامل من مبرمجي التطبيقات. وبهذا المعنى، يحل مكعب OLAP (ومحلل أعمال مؤهل) محل فريق كامل من مبرمجي التطبيقات من حيث العمل التحليلي، تمامًا كما يستبدل الحفار القوي مع مشغل الحفار فريقًا كاملاً من العمال المهاجرين بالمجارف عند حفر خندق!

وفي الوقت نفسه، يتم تحقيق جودة أخرى مهمة جدًا للبيانات التحليلية التي تم الحصول عليها. نظرًا لوجود مكعب OLAP واحد فقط للشركة بأكملها، أي. هذا هو نفس المجال مع المحللين للجميع، مما يلغي التناقضات المزعجة في البيانات. عندما يتعين على المدير أن يسأل نفس المهمة لعدة موظفين مستقلين من أجل القضاء على عامل الذاتية، لكنهم ما زالوا يقدمون إجابات مختلفة، والتي يتعهد الجميع بشرحها بطريقة ما، وما إلى ذلك. يضمن مكعب OLAP توحيد البيانات التحليلية على مستويات مختلفة من التسلسل الهرمي للشركة، أي. إذا أراد المدير تفصيل مؤشر معين يهمه، فمن المؤكد أنه سيصل إلى بيانات المستوى الأدنى التي يعمل بها مرؤوسه، وستكون هذه هي بالضبط البيانات التي تم على أساسها حساب مؤشر المستوى الأعلى ، وليس بعض البيانات الأخرى التي تم تلقيها بطريقة أخرى، في وقت آخر، وما إلى ذلك. وهذا يعني أن الشركة بأكملها ترى نفس التحليلات، ولكن على مستويات مختلفة من التجميع.

دعونا نعطي مثالا. لنفترض أن المدير يتحكم في الحسابات المستحقة القبض. وطالما أن مؤشر الأداء الرئيسي للمستحقات المتأخرة هو اللون الأخضر، فهذا يعني أن كل شيء طبيعي ولا يلزم اتخاذ أي إجراءات إدارية. إذا تغير اللون إلى الأصفر أو الأحمر، فهذا يعني أن هناك خطأ ما: فنحن نقطع مؤشرات الأداء الرئيسية حسب أقسام المبيعات ونرى الأقسام على الفور "باللون الأحمر". القسم التالي للمديرين - ويتم تحديد البائع الذي يتخلف عملاؤه عن السداد. (علاوة على ذلك، يمكن تقسيم المبلغ المتأخر على العملاء، حسب الشروط، وما إلى ذلك) ويمكن لرئيس الشركة الاتصال مباشرة بالمخالفين على أي مستوى. ولكن بشكل عام، يتم رؤية نفس مؤشرات الأداء الرئيسية (في مستويات التسلسل الهرمي) من قبل كل من رؤساء الأقسام ومديري المبيعات. لذلك، من أجل تصحيح الوضع، لا يحتاجون حتى إلى انتظار "استدعاء السجادة"... بالطبع، ليس من الضروري أن يكون مؤشر الأداء الرئيسي نفسه هو مبلغ الدفعات المتأخرة - فقد يكون هو المتوسط ​​المرجح لفترة الدفعات المتأخرة أو بشكل عام معدل دوران الذمم المدينة.

دعونا نلاحظ أن تعقيد لغة MDX ومرونتها، إلى جانب النتائج السريعة (اللحظية في بعض الأحيان)، تسمح لنا بحل (مع الأخذ بعين الاعتبار مراحل التطوير وتصحيح الأخطاء) مشاكل التحكم المعقدة التي ربما لم تكن لتطرح على الإطلاق. بسبب التعقيد الذي يواجهه مبرمجو التطبيقات وعدم اليقين الأولي في الصياغة. (المواعيد النهائية الطويلة لمبرمجي التطبيقات لحل المشكلات التحليلية بسبب الصياغات غير المفهومة والتعديلات الطويلة للبرامج عندما تتغير الظروف غالبًا ما تتم مواجهتها في الممارسة العملية.)

دعونا ننتبه أيضًا إلى حقيقة أن كل موظف في الشركة يمكنه أن يجمع من المجال العام لمحلل OLAP بالضبط الحصاد الذي يحتاجه لعمله، ولا يكتفي بـ "الشريط" الذي تم قطعه له في المجتمع "التقارير القياسية".

تتيح الواجهة متعددة المستخدمين للعمل مع مكعب OLAP في وضع خادم العميل لكل موظف، بشكل مستقل عن الآخرين، أن يكون لديه كتل تحليلية (تقارير) خاصة به (حتى ذاتية الصنع مع بعض المهارات)، والتي، بمجرد تحديدها، يتم تشغيلها تلقائيًا محدثة - بمعنى آخر، فهي دائمًا محدثة.

أي أن مكعب OLAP يسمح لك بإجراء العمل التحليلي (الذي يتم تنفيذه في الواقع ليس فقط من قبل محللي الاستقبال، ولكن في الواقع من قبل جميع موظفي الشركة تقريبًا، حتى اللوجستيين والمديرين الذين يتحكمون في الأرصدة والشحنات) أكثر انتقائية، "ليس بعبارات عامة"، مما يخلق الظروف الملائمة لتحسين العمل وزيادة الإنتاجية.

لتلخيص مقدمتنا، نلاحظ أن استخدام مكعبات OLAP يمكن أن يرفع إدارة الشركة إلى مستوى أعلى. توحيد البيانات التحليلية على جميع مستويات التسلسل الهرمي، وموثوقيتها، وتعقيدها، وسهولة إنشاء وتعديل المؤشرات، والإعدادات الفردية، والسرعة العالية في معالجة البيانات، وأخيرا توفير المال والوقت الذي يقضيه في دعم المسارات التحليلية البديلة (مبرمجي التطبيقات، الحسابات المستقلة للموظف) تفتح آفاقًا لاستخدام مكعبات OLAP في ممارسة الشركات الروسية الكبيرة.

OLTP + OLAP: الخطوط العريضة تعليقفي سلسلة إدارة الشركة

الآن دعونا نلقي نظرة على الفكرة العامة لمكعبات OLAP ونقطة تطبيقها في سلسلة إدارة الشركة. تم تقديم مصطلح OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت) من قبل عالم الرياضيات البريطاني إدغار كود بالإضافة إلى المصطلح الذي قدمه سابقًا OLTP (معالجة المعاملات عبر الإنترنت). سيتم مناقشة هذا لاحقًا، لكن E. Codd، بالطبع، لم يقترح المصطلحات فحسب، بل اقترح أيضًا النظريات الرياضية لـ OLTP وOLAP. دون الخوض في التفاصيل، في التفسير الحديث، OLTP هي قاعدة بيانات علائقية، تعتبر آلية لتسجيل المعلومات وتخزينها واسترجاعها.

منهجية الحل

تتمتع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (Enterprice Resource Planning)، مثل 1C7 و1C8 وMS Dynamics AX، بواجهات برمجية موجهة للمستخدم (إدخال المستندات وتحريرها، وما إلى ذلك) وقاعدة بيانات علائقية (DB) لتخزين واسترجاع المعلومات، والتي يتم تمثيلها اليوم بالبرمجيات منتجات مثل MS SQL Server (SS).

لاحظ أن المعلومات المسجلة في قاعدة بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) هي في الواقع مورد قيم للغاية. لا يقتصر الأمر على أن المعلومات المسجلة تضمن تدفق المستندات الحالي للشركة (استخراج المستندات وتعديلها والقدرة على الطباعة والتسوية وما إلى ذلك) وليس فقط القدرة على حساب البيانات المالية (الضرائب والتدقيق وما إلى ذلك). ). من وجهة نظر الإدارة، من المهم جدًا أن يكون نظام OLTP (قاعدة البيانات العلائقية) في الواقع نموذجًا رقميًا بالحجم الطبيعي لأنشطة الشركة.

لكن لإدارة العملية، لا يكفي تسجيل معلومات عنها. ينبغي تقديم العملية في شكل نظام من المؤشرات الرقمية (KPIs) التي تميز تقدمها. بالإضافة إلى ذلك، يجب تحديد نطاقات مقبولة من القيم للمؤشرات. وفقط إذا كانت قيمة المؤشر تقع خارج النطاق المسموح به، فيجب اتباع إجراء التحكم.

وفيما يتعلق بهذا المنطق (أو الأساطير) للتحكم ("التحكم بالانحراف")، فإن كلاً من الفيلسوف اليوناني القديم أفلاطون، الذي ابتكر صورة قائد الدفة (cybernose)، الذي يتكئ على المجذاف عندما ينحرف القارب عن مساره، و عالم الرياضيات الأمريكي نوربرت وينر، الذي أنشأ علم التحكم الآلي عشية عصر الكمبيوتر.

بالإضافة إلى النظام المعتاد لتسجيل المعلومات باستخدام طريقة OLTP، هناك حاجة إلى نظام آخر - نظام لتحليل المعلومات التي تم جمعها. هذه الوظيفة الإضافية، التي تلعب في حلقة التحكم دور التغذية المرتدة بين الإدارة وكائن التحكم، هي نظام OLAP أو باختصار مكعب OLAP.

باعتبارها تطبيقًا برمجيًا لـ OLAP، سنأخذ في الاعتبار الأداة المساعدة MS Analysis Services، والتي تعد جزءًا من التسليم القياسي لـ MS SQL Server، والمختصر SSAS. لاحظ أنه وفقًا لخطة E. Codd، يجب أن يمنح مكعب OLAP في التحليلات نفس حرية العمل الشاملة التي يوفرها نظام OLTP وقاعدة البيانات العلائقية (SQL Server) في تخزين المعلومات واسترجاعها.

أولاب اللوجستية

الآن دعونا نلقي نظرة على التكوين المحدد الأجهزة الخارجيةوالبرامج التطبيقية والعمليات التكنولوجية التي يعتمد عليها التشغيل الآلي لمكعب OLAP.

سنفترض أن الشركة تستخدم نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، على سبيل المثال، 1C7 أو 1C8، والذي يتم من خلاله تسجيل المعلومات كالمعتاد. توجد قاعدة بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) هذا على خادم معين ويدعمها MS SQL Server.

سنفترض أيضًا أن هناك برنامجًا مثبتًا على خادم آخر، بما في ذلك MS SQL Server مع الأداة المساعدة MS Analysis Services (SSAS)، بالإضافة إلى MS SQL Server Management Studio وMS C# وMS Excel وMS Visual Studio. تشكل هذه البرامج معًا السياق المطلوب: الأدوات والواجهات الضرورية لمطور مكعبات OLAP.

يحتوي خادم SSAS على برنامج موزع مجانًا يسمى blat، يُسمى (مع معلمات) من سطر الأوامروتقديم الخدمة البريدية.

في محطات عمل الموظفين، داخل شبكه محليه، من بين أشياء أخرى، يتم تثبيت برامج MS Excel (إصدارات لا تقل عن 2003)، بالإضافة إلى برنامج تشغيل خاص لضمان عمل MS Excel مع MS Analysis Services (ما لم يكن برنامج التشغيل المقابل مضمنًا بالفعل في MS Excel).

وللتأكد من ذلك، سنفترض أنه تم تثبيت نظام تشغيل في محطات عمل الموظفين. نظام ويندوز XP، وعلى الخوادم - مشغل برامج وندوز 2008. بالإضافة إلى ذلك، اسمح باستخدام MS SQL Server 2005 كخادم SQL، مع تثبيت Enterprise Edition (EE) أو Developer Edition (DE) على الخادم مع مكعب OLAP. في هذه الإصدارات من الممكن استخدام ما يسمى. "التدابير شبه المضافة"، أي. إضافي وظائف مجمعة(الإحصائيات) بخلاف المجاميع العادية (على سبيل المثال، المتطرفة أو المتوسطة).

تصميم مكعب OLAP (تكعيبية OLAP)

دعنا نقول بضع كلمات عن تصميم مكعب OLAP نفسه. في لغة الإحصائيات، مكعب OLAP عبارة عن مجموعة من مؤشرات الأداء محسوبة في جميع الأقسام الضرورية، على سبيل المثال مؤشر الشحن في الأقسام حسب العملاء، حسب البضائع، حسب التواريخ، إلخ. بسبب الترجمة المباشرة من الإنجليزية إلى الأدب الروسي على مكعبات OLAP، تسمى المؤشرات "التدابير"، وتسمى الأقسام "الأبعاد". هذه ترجمة صحيحة رياضيًا، ولكنها ليست ترجمة ناجحة جدًا من الناحية النحوية والدلالية. الكلمات الروسية "قياس" و"بعد" و"بعد" هي نفسها تقريبًا في المعنى والتهجئة، في حين أن كلمتي "قياس" و"بعد" في الإنجليزية تختلفان في التهجئة والمعنى. ولذلك، فإننا نعطي الأفضلية للمصطلحين الإحصائيين الروسيين التقليديين "المؤشر" و"القطع"، وهما متشابهان في المعنى.

هناك عدة خيارات لتنفيذ البرنامج لمكعب OLAP فيما يتعلق بنظام OLTP حيث يتم تسجيل البيانات. سننظر في مخطط واحد فقط، وهو الأبسط والأكثر موثوقية والأسرع.

في هذا التصميم، لا يقوم OLAP وOLTP بمشاركة الجداول، ويتم حساب تحليلات OLAP بأكبر قدر ممكن من التفاصيل أثناء مرحلة تحديث المكعب (العملية)، التي تسبق مرحلة الاستخدام. يسمى هذا المخطط MOLAP (OLAP متعدد الأبعاد). عيوبه هي عدم التزامن مع تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وارتفاع تكاليف الذاكرة.

على الرغم من إمكانية بناء مكعب OLAP رسميًا باستخدام جميع (الآلاف) من جداول قاعدة البيانات العلائقية لنظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) كمصدر بيانات وجميع (مئات) حقولها كمؤشرات أو أقسام، إلا أنه في الواقع لا ينبغي القيام بذلك. والعكس صحيح. للتحميل في المكعب، من الأصح إعداد قاعدة بيانات منفصلة تسمى "معرض" أو "مستودع".

عدة أسباب تجبرنا على القيام بذلك.

• أولاً،من المؤكد أن ربط مكعب OLAP بالجداول الموجودة في قاعدة بيانات حقيقية سيؤدي إلى حدوث مشكلات فنية. يمكن أن يؤدي تغيير البيانات في الجدول إلى تحديث المكعب، ولا يعد تحديث المكعب بالضرورة عملية سريعة، لذلك سيكون المكعب في حالة إعادة بناء مستمرة؛ في الوقت نفسه، يمكن أن يؤدي إجراء تحديث المكعب إلى حظر (عند القراءة) بيانات جداول قاعدة البيانات، مما يبطئ عمل المستخدمين في تسجيل البيانات في نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP).
• ثانيًا, سيؤدي وجود عدد كبير جدًا من المؤشرات والتخفيضات إلى زيادة مساحة تخزين المكعب على الخادم بشكل كبير. دعونا لا ننسى أن مكعب OLAP لا يقوم فقط بتخزين البيانات المصدر، كما هو الحال في نظام OLTP، ولكن أيضًا جميع المؤشرات المجمعة في جميع الأقسام الممكنة (وحتى جميع مجموعات جميع الأقسام). بالإضافة إلى ذلك، فإن سرعة تحديث المكعب، وفي النهاية، سرعة إنشاء وتحديث التحليلات وتقارير المستخدم بناءً عليها ستتباطأ وفقًا لذلك.
• ثالث, سيؤدي وجود عدد كبير جدًا من الحقول (المؤشرات والأقسام) إلى إنشاء مشكلات في واجهة مطور OLAP، لأن سوف تصبح قوائم العناصر هائلة.
• رابعا، مكعب OLAP حساس جدًا لانتهاكات تكامل البيانات. لا يمكن إنشاء المكعب إذا لم تكن البيانات الأساسية موجودة على الرابط المحدد في بنية اتصالات حقل المكعب. انتهاكات السلامة المؤقتة أو الدائمة، والحقول الفارغة شائعة في قاعدة بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ولكن هذا غير مناسب على الإطلاق لـ OLAP.

يمكنك أيضًا إضافة أن نظام ERP ومكعب OLAP يجب أن يكونا موجودين على خوادم مختلفة لمشاركة التحميل. ولكن بعد ذلك، إذا كانت هناك جداول مشتركة لـ OLAP وOLTP، فستظهر أيضًا مشكلة حركة مرور الشبكة. تنشأ مشكلات غير قابلة للحل عمليًا في هذه الحالة عندما يكون من الضروري دمج العديد من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المتباينة (1C7، 1C8، MS Dynamics AX) في مكعب OLAP واحد.

ربما يمكننا الاستمرار في تراكم المشاكل التقنية. ولكن الأهم من ذلك، تذكر أنه، على عكس OLTP، فإن OLAP ليس وسيلة لتسجيل البيانات وتخزينها، ولكنه أداة تحليلية. وهذا يعني أنه ليست هناك حاجة لتحميل وتنزيل البيانات "القذرة" من ERP إلى OLAP "في حالة حدوث ذلك". على العكس من ذلك، يجب عليك أولاً تطوير مفهوم لإدارة الشركة، على الأقل على مستوى نظام مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI)، ومن ثم تصميم مستودع بيانات التطبيق (المستودع)، الموجود على نفس الخادم الذي يوجد به مكعب OLAP، ويحتوي على كتلة صغيرة , صقل كمية البيانات من تخطيط موارد المؤسسات اللازمة للإدارة .

دون الترويج للعادات السيئة، يمكن تشبيه مكعب OLAP فيما يتعلق بـ OLTP بـ "الثابت" المعروف، والذي من خلاله يتم استخراج "منتج نقي" من "الكتلة المخمرة" للتسجيل الحقيقي.

لذلك، حصلنا على أن مصدر البيانات لـ OLAP هو قاعدة بيانات خاصة (مستودع)، تقع على نفس الخادم مثل OLAP. عموما هذا يعني شيئين. أولا، يجب أن تكون هناك إجراءات خاصة من شأنها إنشاء مستودع من قواعد بيانات ERP. ثانيًا، مكعب OLAP غير متزامن مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاصة به.

مع الأخذ بعين الاعتبار ما ورد أعلاه، نقترح الإصدار التالي من بنية عملية الحوسبة.

بنية الحل

لنفترض أن هناك العديد من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لشركة معينة (قابضة) موجودة على خوادم مختلفة، والبيانات التحليلية التي نود أن نراها مدمجة في مكعب OLAP واحد. نؤكد أنه في التقنية الموصوفة، نقوم بدمج البيانات من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) على مستوى المستودع، مع ترك تصميم مكعب OLAP دون تغيير.

على خادم OLAP نقوم بإنشاء صور (نسخ فارغة) لقواعد البيانات الخاصة بجميع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP). نقوم بشكل دوري (ليليًا) بإجراء نسخ جزئي لقواعد بيانات ERP النشطة المقابلة على هذه النسخ الفارغة.

بعد ذلك، يتم إطلاق SP (الإجراء المخزن)، والذي، على نفس خادم OLAP بدون حركة مرور الشبكة، استنادًا إلى النسخ المتماثلة الجزئية لقواعد بيانات نظام ERP، يقوم بإنشاء (أو تجديد) مستودع (مستودع) - مصدر بيانات مكعب OLAP.

ثم يتم إطلاق الإجراء القياسي لتحديث/إنشاء مكعب بناءً على بيانات المستودع (عملية العملية في واجهة SSAS).

دعونا نعلق على جوانب معينة من التكنولوجيا. ما نوع العمل الذي يقوم به مقدمو الخدمات؟

ونتيجة للنسخ الجزئي، تظهر البيانات الحالية في صورة بعض أنظمة ERP على خادم OLAP. بالمناسبة، يمكن إجراء النسخ المتماثل الجزئي بطريقتين.

أولاً، من كافة الجداول الموجودة في قاعدة بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، أثناء النسخ المتماثل الجزئي، يتم نسخ فقط تلك الجداول اللازمة لبناء مستودع. يتم التحكم في ذلك من خلال قائمة ثابتة بأسماء الجداول.

ثانيًا، قد يعني النسخ المتماثل الجزئي أيضًا أنه لم يتم نسخ كافة حقول الجدول، ولكن فقط تلك التي تشارك في بناء المستودع. يتم تحديد قائمة الحقول المراد نسخها أو إنشاؤها ديناميكيًا في SP في صورة النسخة (إذا لم تكن جميع الحقول موجودة في البداية في نسخة الجدول).

بالطبع، من الممكن عدم نسخ صفوف الجدول بأكملها، ولكن فقط إضافة سجلات جديدة. ومع ذلك، فإن هذا يخلق مضايقات خطيرة عند حساب مراجعات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) "بأثر رجعي"، وهو ما يحدث غالبًا في أنظمة الحياة الواقعية. لذلك، من الأسهل، دون مزيد من اللغط، نسخ جميع السجلات (أو تحديث "الذيل" بدءًا من تاريخ معين).

بعد ذلك، تتمثل المهمة الرئيسية لـ SP في تحويل بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) إلى تنسيق المستودع. إذا كان هناك نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) واحد فقط، فإن مهمة التحويل تتلخص بشكل أساسي في نسخ البيانات الضرورية وربما إعادة تنسيقها. ولكن إذا كان من الضروري دمج العديد من أنظمة ERP ذات الهياكل المختلفة في نفس مكعب OLAP، فإن التحويلات تصبح أكثر تعقيدًا.

تكون مهمة دمج العديد من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المختلفة في مكعب صعبة بشكل خاص إذا كانت مجموعات كائناتها (أدلة البضائع والمقاولين والمستودعات وما إلى ذلك) تتداخل جزئيًا، ويكون للكائنات نفس المعنى، ولكن يتم وصفها بشكل مختلف بشكل طبيعي في الدلائل للأنظمة المختلفة (بمعنى الرموز والمعرفات والأسماء وما إلى ذلك).

في الواقع، تنشأ مثل هذه الصورة في شركة قابضة كبيرة، عندما تقوم العديد من الشركات المستقلة المكونة لها من نفس النوع بتنفيذ نفس أنواع الأنشطة تقريبًا في نفس المنطقة تقريبًا، ولكنها تستخدم أنظمة التسجيل الخاصة بها وغير المتفق عليها. في هذه الحالة، عند دمج البيانات على مستوى المستودع، لا يمكنك الاستغناء عن جداول التعيين المساعدة.

دعونا نولي بعض الاهتمام لهندسة تخزين المستودعات. عادة، يتم تمثيل مخطط مكعب OLAP في شكل "نجمة"، أي. كجدول بيانات محاط بـ "أشعة" من الدلائل - جداول قيم المفاتيح الثانوية. الجدول عبارة عن كتلة من "المؤشرات"؛ والكتب المرجعية هي أقسامها. في هذه الحالة، يمكن أن يكون الدليل بدوره شجرة تعسفية غير متوازنة أو تسلسل هرمي متوازن، على سبيل المثال، تصنيف متعدد المستويات للسلع أو المقاولين. في مكعب OLAP، تصبح الحقول الرقمية لجدول البيانات من المستودع تلقائيًا "مؤشرات" (أو مقاييس)، ويمكن تعريف الأقسام (أو الأبعاد) باستخدام جداول المفاتيح الثانوية.

هذا وصف بصري "تربوي". في الواقع، يمكن أن تكون بنية مكعب OLAP أكثر تعقيدًا.

أولاً، يمكن أن يتكون المستودع من عدة "نجوم"، ربما تكون متصلة من خلال أدلة مشتركة. في هذه الحالة، سيكون مكعب OLAP عبارة عن اتحاد لعدة مكعبات (عدة كتل بيانات).

ثانيًا، لا يمكن أن يكون "شعاع" العلامة النجمية مجرد دليل واحد، بل نظام ملفات (هرمي) بأكمله.

ثالثًا، على أساس أقسام الأبعاد الموجودة، يمكن تحديد أقسام هرمية جديدة باستخدام أدوات واجهة مطور OLAP (على سبيل المثال، بمستويات أقل، بترتيب مختلف للمستويات، وما إلى ذلك).

رابعا، استنادا إلى المؤشرات والأقسام الموجودة، وباستخدام تعبيرات لغة MDX، يمكن تحديد مؤشرات (حسابات) جديدة. من المهم ملاحظة أن المكعبات الجديدة والمؤشرات الجديدة والأقسام الجديدة يتم دمجها تلقائيًا بشكل كامل مع العناصر الأصلية. تجدر الإشارة أيضًا إلى أن الحسابات والأقسام الهرمية سيئة الصياغة يمكن أن تؤدي إلى إبطاء تشغيل مكعب OLAP بشكل كبير.

MS Excel كواجهة مع OLAP

من الأمور ذات الأهمية الخاصة واجهة المستخدم مع مكعبات OLAP. وبطبيعة الحال، يتم توفير الواجهة الأكثر اكتمالا من خلال الأداة المساعدة SSAS نفسها. يتضمن ذلك مجموعة أدوات مطور OLAP cube ومصمم تقارير تفاعلي ونافذة العمل التفاعليباستخدام مكعب OLAP باستخدام استعلامات MDX.

بالإضافة إلى SSAS نفسه، هناك العديد من البرامج التي توفر واجهة لـ OLAP، وتغطي وظائفها بدرجة أكبر أو أقل. ولكن من بينها هناك واحدة لها، في رأينا، مزايا لا يمكن إنكارها. هذا هو مايكروسوفت إكسل.

يتم توفير الواجهة مع MS Excel بواسطة برنامج تشغيل خاص، يمكن تنزيله بشكل منفصل أو تضمينه في توزيعة Excel. وهو لا يغطي جميع وظائف OLAP، ولكن مع نمو أرقام إصدارات MS Excel، أصبحت هذه التغطية أوسع (على سبيل المثال، في MS Excel 2007 يظهر تمثيل رسومي لمؤشرات الأداء الرئيسية، وهو ما لم يكن موجودًا في MS Excel 2003، وما إلى ذلك). ).

بالطبع، بالإضافة إلى وظائفه الكاملة إلى حد ما، فإن الميزة الرئيسية لبرنامج MS Excel هي التوزيع الواسع النطاق لهذا البرنامج والإلمام الوثيق به من قبل العدد الهائل من مستخدمي المكاتب. وبهذا المعنى، على عكس برامج الواجهة الأخرى، لا تحتاج الشركة إلى شراء أي شيء إضافي ولا تحتاج إلى تدريب أي شخص إضافي.

الميزة الكبيرة لـ MS Excel كواجهة مع OLAP هي القدرة على معالجة البيانات التي تم الحصول عليها في تقرير OLAP بشكل مستقل (أي مواصلة دراسة البيانات التي تم الحصول عليها من OLAP على أوراق أخرى من نفس Excel، ولم تعد تستخدم أدوات OLAP، ولكن باستخدام أدوات Excel العادية).

دورة العلاج الليلية من فاكوبي

سنقوم الآن بوصف الدورة الحسابية اليومية (الليلية) لعملية OLAP. يتم إجراء الحساب تحت سيطرة برنامج facubi، المكتوب بلغة C# 2005 ويتم تشغيله عبر برنامج جدولة المهام على خادم به مستودع ونظام SSAS. في البداية، يذهب facubi إلى الإنترنت ويقرأ أسعار الصرف الحالية (التي تستخدم لتمثيل عدد من المؤشرات في العملة). بعد ذلك، قم بتنفيذ الخطوات التالية.

أولاً، يقوم facubi بإطلاق SPs التي تقوم بإجراء نسخ جزئي لقواعد بيانات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المختلفة (العناصر القابضة) المتوفرة على الشبكة المحلية. يتم إجراء النسخ المتماثل، كما قلنا، على "الخلفيات" المعدة مسبقًا - صور أنظمة ERP البعيدة الموجودة على خادم SSAS.

ثانيًا، من خلال SP، يتم إجراء التعيين من نسخ ERP المتماثلة إلى مخزن المستودع - قاعدة بيانات خاصة، وهي مصدر بيانات مكعب OLAP وتقع على خادم SSAS. في هذه الحالة، يتم حل ثلاث مهام رئيسية:

• بيانات تخطيط موارد المؤسساتتعديلها إلى تنسيقات المكعب المطلوبة؛ نحن نتحدث عنسواء حول الجداول وحقول الجدول. (في بعض الأحيان يحتاج الجدول المطلوب إلى "تصميمه"، على سبيل المثال، من عدة أوراق MS Excel.) قد تحتوي البيانات المماثلة على تنسيقات مختلفة في أنظمة ERP مختلفة، على سبيل المثال، تحتوي حقول معرف المفتاح في أدلة 1C7 على رمز أحرف مكون من 36 رقمًا بطول 8 و _idrref الحقول في الدلائل 1С8 - أرقام ست عشرية بطول 32؛
• أثناء المعالجة يتم تنفيذ التحكم المنطقي في البيانات (بما في ذلك كتابة "الافتراضيات" بدلاً من البيانات المفقودة، حيثما أمكن ذلك) ومراقبة التكامل، أي. التحقق من وجود المفاتيح الأساسية والثانوية في المصنفات المقابلة؛
• توحيد التعليمات البرمجية الكائنات التي لها نفس المعنى في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المختلفة. على سبيل المثال، قد يكون للعناصر المقابلة لأدلة أنظمة تخطيط موارد المؤسسات المختلفة نفس المعنى، على سبيل المثال، فهي نفس الطرف المقابل. يتم حل مشكلة توحيد الرموز عن طريق إنشاء جداول التعيين، حيث رموز مختلفةيتم جلب نفس الأشياء إلى الوحدة.

ثالثا، إطلاق facubi الإجراء القياسيتحديث بيانات مكعب العملية (من إجراءات الأداة المساعدة SSAS).

وفقًا لقوائم المراجعة، يرسل facubi رسائل بريد إلكتروني حول التقدم المحرز في خطوات المعالجة.

بعد تنفيذ facubi، يقوم برنامج جدولة المهام بتشغيل عدة ملفات Excel بدورها، حيث يتم إنشاء التقارير مسبقًا بناءً على مؤشرات مكعب OLAP. كما قلنا، MS Excel له ميزة خاصة واجهة البرنامج(برنامج تشغيل مدمج أو قابل للتنزيل بشكل منفصل) للعمل مع مكعبات OLAP (مع SSAS). عند بدء تشغيل MS Excel، يتم تنشيط برامج MS VBA (مثل وحدات الماكرو)، والتي تضمن تحديث البيانات الموجودة في التقارير؛ يتم تعديل التقارير إذا لزم الأمر وإرسالها بالبريد (برنامج blat) إلى المستخدمين وفقًا لقوائم المراجعة.

سيتلقى مستخدمو الشبكة المحلية الذين لديهم حق الوصول إلى خادم SSAS تقارير "مباشرة" تم تكوينها لمكعب OLAP. (من حيث المبدأ، يمكنهم هم أنفسهم، دون أي بريد، تحديث تقارير OLAP في MS Excel الموجودة على ملفاتهم أجهزة الكمبيوتر المحلية.) سيتلقى المستخدمون خارج الشبكة المحلية إما تقارير أصلية، ولكن بوظائف محدودة، أو بالنسبة لهم (بعد تحديث تقارير OLAP في MS Excel) سيتم حساب التقارير "الميتة" الخاصة التي لا يمكنها الوصول إلى خادم SSAS.

تقييم النتائج

تحدثنا أعلاه عن عدم تزامن OLTP وOLAP. في متغير التكنولوجيا قيد النظر، يتم تنفيذ دورة تحديث مكعب OLAP ليلاً (على سبيل المثال، تبدأ في الساعة الواحدة صباحًا). وهذا يعني أنه في يوم العمل الحالي، يعمل المستخدمون مع بيانات الأمس. نظرًا لأن OLAP ليس أداة تسجيل (انظر إلى أحدث مراجعة للمستند)، ولكنه أداة إدارة (فهم اتجاه العملية)، فإن مثل هذا التأخير ليس حرجًا عادةً. ومع ذلك، إذا لزم الأمر، حتى في الإصدار الموصوف من بنية المكعب (MOLAP)، يمكن إجراء التحديث عدة مرات في اليوم.

يعتمد وقت تنفيذ إجراءات التحديث على ميزات تصميم مكعب OLAP (تعقيد أكثر أو أقل، تعريفات أكثر أو أقل نجاحًا للمؤشرات والأقسام) وعلى حجم قواعد بيانات أنظمة OLTP الخارجية. وفقًا للخبرة، يستغرق إجراء إنشاء المستودع من عدة دقائق إلى ساعتين، ويستغرق إجراء تحديث المكعب (العملية) من 1 إلى 20 دقيقة. نحن نتحدث عن مكعبات OLAP المعقدة التي توحد العشرات من الهياكل النجمية، وعشرات "الأشعة" الشائعة (الأقسام المرجعية) لها، ومئات المؤشرات. من خلال تقدير حجم قواعد بيانات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الخارجية بناءً على مستندات الشحن، فإننا نتحدث عن مئات الآلاف من المستندات، وبالتالي ملايين خطوط الإنتاج سنويًا. كان عمق المعالجة التاريخي الذي يهم المستخدم من ثلاث إلى خمس سنوات.

تم استخدام التكنولوجيا الموصوفة في عدد من الشركات الكبيرة: منذ عام 2008 في شركة الأسماك الروسية (RRK) وشركة البحر الروسي (RM)، منذ عام 2012 في شركة سانتا بريمور (SB). بعض الشركات هي في المقام الأول شركات تجارية وشراء (PPCs)، والبعض الآخر عبارة عن شركات إنتاج (مصانع تجهيز الأسماك والأطعمة البحرية في جمهورية مولدوفا وجمهورية بيلاروسيا). جميع الشركات عبارة عن حيازات كبيرة، وتوحد العديد من الشركات مع أنظمة محاسبة كمبيوتر مستقلة ومتنوعة - بدءًا من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) القياسية مثل 1C7 و1C8 إلى أنظمة المحاسبة "التقليدية" القائمة على DBF وExcel. سأضيف أن التكنولوجيا الموصوفة لتشغيل مكعبات OLAP (دون مراعاة مرحلة التطوير) إما لا تتطلب موظفين خاصين على الإطلاق، أو هي مسؤولية محلل أعمال واحد بدوام كامل. والمشكلة تدور منذ سنوات الوضع التلقائي، تزويد فئات مختلفة من موظفي الشركات بتقارير محدثة على أساس يومي.

إيجابيات وسلبيات الحل

تظهر التجربة أن الحل المقترح موثوق به وسهل الاستخدام. يتم تعديله بسهولة (ربط/فصل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الجديدة، إنشاء مؤشرات وأقسام جديدة، إنشاء وتعديل تقارير Excel وقوائمها البريدية) مع الثبات برنامج التحكم facubi.

يوفر MS Excel كواجهة مع OLAP تعبيرًا كافيًا ويسمح لفئات مختلفة من موظفي المكاتب بالتعرف بسرعة على تقنية OLAP. يتلقى المستخدم تقارير OLAP "القياسية" اليومية؛ باستخدام واجهة MS Excel مع OLAP، يمكنه إنشاء تقارير OLAP بشكل مستقل في MS Excel. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم الاستمرار بشكل مستقل في دراسة معلومات تقارير OLAP باستخدام الإمكانات المعتادة لبرنامج MS Excel الخاص به.

تتيح لك قاعدة بيانات المستودعات "المكررة"، التي يتم فيها دمج العديد من أنظمة ERP غير المتجانسة (أثناء إنشاء المكعب)، حتى بدون أي OLAP، حل المشكلة (على خادم SSAS، باستخدام طريقة الاستعلام في Transact SQL أو طريقة SP الخ) العديد من المشاكل الإدارية التطبيقية. دعونا نتذكر أن بنية قاعدة بيانات المستودعات موحدة وأبسط بكثير (من حيث عدد الجداول وعدد حقول الجدول) من هياكل قاعدة البيانات الخاصة بنظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الأصلي.

نلاحظ بشكل خاص أنه في الحل المقترح لدينا هناك إمكانية دمج أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المختلفة في مكعب OLAP واحد. يتيح لك ذلك الحصول على تحليلات للملكية بأكملها والحفاظ على الاستمرارية طويلة المدى في التحليلات عندما تنتقل الشركة إلى نظام ERP محاسبي آخر، على سبيل المثال، عند الانتقال من 1C7 إلى 1C8.

استخدمنا نموذج المكعب MOLAP. تتمثل مزايا هذا النموذج في الموثوقية في التشغيل والسرعة العالية في معالجة طلبات المستخدم. العيوب: OLAP وOLTP غير متزامنين، بالإضافة إلى وجود كميات كبيرة من الذاكرة لتخزين OLAP.

في الختام، إليك حجة أخرى لصالح OLAP والتي ربما كانت أكثر ملاءمة في العصور الوسطى. لأن قوتها الإثباتية تعتمد على السلطة. قام عالم الرياضيات البريطاني المتواضع، إ. كود، بتطوير نظرية قواعد البيانات العلائقية في أواخر الستينيات. كانت قوة هذه النظرية كبيرة لدرجة أنه بعد مرور 50 عامًا، أصبح من الصعب بالفعل العثور على قاعدة بيانات غير علائقية ولغة استعلام لقاعدة البيانات بخلاف SQL.

كانت تقنية OLTP، المبنية على نظرية قواعد البيانات العلائقية، هي الفكرة الأولى لـ E. Codd. في الواقع، فإن مفهوم مكعبات OLAP هو فكرته الثانية، التي عبر عنها في أوائل التسعينيات. حتى دون أن تكون عالمًا في الرياضيات، يمكنك أن تتوقع أن الفكرة الثانية ستكون بنفس فعالية الفكرة الأولى. وهذا يعني أنه فيما يتعلق بتحليلات الكمبيوتر، فإن أفكار OLAP ستسيطر قريبًا على العالم وتحل محل جميع الأفكار الأخرى. ببساطة لأن موضوع التحليلات يجد حله الرياضي الشامل في OLAP، وهذا الحل “ملائم” (مصطلح ب. سبينوزا) للمشكلة العملية للتحليلات. "بشكل كاف" تعني عند سبينوزا أن الله نفسه لا يمكن أن يفكر في أي شيء أفضل...

1. لارسون ب. تطوير تحليلات الأعمال في Microsoft SQL Server 2005. – سانت بطرسبرغ: “بيتر”، 2008.
2. Codd E. الاكتمال العلائقي للغات الفرعية لقاعدة البيانات، وأنظمة قواعد البيانات، سلسلة Courant Computer Science Sumposia 1972، v. 6، إنجلوود كليفس، نيويورك، برنتيس – هول.

في تواصل مع

ربما بالنسبة للبعض، فإن استخدام تقنية OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت) عند إنشاء التقارير سيبدو غريبا إلى حد ما، وبالتالي فإن استخدام OLAP-CUBE بالنسبة لهم ليس على الإطلاق أحد أهم المتطلبات عند أتمتة إعداد الميزانية والمحاسبة الإدارية.

إنها في الواقع مريحة جدًا للاستخدام مكعب متعدد الأبعادعند العمل مع التقارير الإدارية. عند تطوير تنسيقات الميزانية، قد تواجه مشكلة النماذج متعددة المتغيرات (يمكنك قراءة المزيد عن هذا في الكتاب الثامن، "تقنية إعداد الميزانية في الشركة"، وفي كتاب "إعداد وأتمتة المحاسبة الإدارية").

ويرجع ذلك إلى حقيقة أن الإدارة الفعالة للشركة تتطلب تقارير إدارية مفصلة بشكل متزايد. أي أن النظام يستخدم المزيد والمزيد من الأقسام التحليلية المختلفة (في نظم المعلوماتيتم تعريف التحليلات من خلال مجموعة من الكتب المرجعية).

وبطبيعة الحال، يؤدي هذا إلى حقيقة أن المديرين يرغبون في تلقي التقارير في جميع الأقسام التحليلية التي تهمهم. وهذا يعني أن التقارير يجب أن يتم "التنفس" بطريقة أو بأخرى. بمعنى آخر، يمكننا القول أننا في هذه الحالة نتحدث عن حقيقة أن معنى نفس التقرير يجب أن يوفر معلومات في جوانب تحليلية مختلفة. لذلك، لم تعد التقارير الثابتة تناسب العديد من المديرين المعاصرين. إنهم بحاجة إلى الديناميكيات التي يمكن أن يوفرها المكعب متعدد الأبعاد.

وبالتالي، أصبحت تقنية OLAP بالفعل عنصرًا إلزاميًا في أنظمة المعلومات الحديثة والمستقبلية. لذلك، عند اختيار منتج برمجي، عليك الانتباه إلى ما إذا كان يستخدم تقنية OLAP.

علاوة على ذلك، يجب أن تكون قادرًا على التمييز بين المكعبات الحقيقية والمقلدة. إحدى هذه المحاكاة هي الجداول المحورية في MS Excel. نعم، تبدو هذه الأداة مثل CUBE، لكنها في الواقع ليست كذلك، نظرًا لأن هذه جداول ثابتة وليست ديناميكيًا. بالإضافة إلى ذلك، لديهم تنفيذ أسوأ بكثير للقدرة على بناء التقارير باستخدام عناصر من الدلائل الهرمية.

لتأكيد أهمية استخدام CUBE عند إنشاء التقارير الإدارية، يمكننا إعطاء مثال بسيط مع ميزانية المبيعات. في المثال قيد النظر، الأقسام التحليلية التالية ذات صلة بالشركة: المنتجات والفروع وقنوات البيع. إذا كانت هذه التحليلات الثلاثة مهمة للشركة، فيمكن عرض ميزانية المبيعات (أو التقرير) في عدة إصدارات.

تجدر الإشارة إلى أنه إذا قمت بإنشاء بنود ميزانية بناءً على ثلاثة أقسام تحليلية (كما في المثال قيد النظر)، فإن هذا يسمح لك بإنشاء نماذج ميزانية معقدة للغاية وإنشاء تقارير مفصلة باستخدام CUBE.

على سبيل المثال، يمكن تجميع ميزانية المبيعات باستخدام تحليلات واحدة فقط (الدليل). يتم عرض مثال على ميزانية المبيعات المبنية على أساس تحليلات واحدة "المنتجات". شكل 1.

أرز. 1. مثال على ميزانية مبيعات مبنية على أساس تحليل واحد "المنتجات" في OLAP-CUBE

يمكن تجميع نفس ميزانية المبيعات باستخدام تحليلين (أدلة). يتم تقديم مثال لميزانية المبيعات المبنية على أساس تحليلين "المنتجات" و"الفروع" في الشكل 2.

أرز. 2. مثال على ميزانية مبيعات مبنية على أساس تحليلين "المنتجات" و"الفروع" في OLAP-CUBE لحزمة برامج INTEGRAL

.

إذا كانت هناك حاجة لإنشاء تقارير أكثر تفصيلاً، فيمكن تجميع نفس ميزانية المبيعات باستخدام ثلاثة تحليلات (أدلة). يتم تقديم مثال لميزانية المبيعات المبنية على أساس ثلاثة تحليلات "المنتجات" و"الفروع" و"قنوات المبيعات" في الشكل 3.

أرز. 3. مثال على ميزانية مبيعات مبنية على أساس ثلاثة تحليلات "المنتجات" و"الفروع" و"قنوات المبيعات" في OLAP-CUBE لحزمة برامج INTEGRAL

تجدر الإشارة إلى أن المكعب المستخدم لإنشاء التقارير يسمح لك بعرض البيانات بتسلسلات مختلفة. على الشكل 3يتم أولاً "توسيع" ميزانية المبيعات حسب المنتج، ثم حسب الفرع، ثم حسب قناة المبيعات.

يمكن تقديم نفس البيانات بتسلسل مختلف. على الشكل 4ويتم "توسيع" ميزانية المبيعات نفسها أولاً حسب المنتج، ثم حسب قناة المبيعات، ثم حسب الفرع.

أرز. 4. مثال على ميزانية مبيعات مبنية على أساس ثلاثة تحليلات "المنتجات" و"قنوات التوزيع" و"الفروع" في OLAP-CUBE لحزمة برامج INTEGRAL

على الشكل 5يتم "توزيع" نفس ميزانية المبيعات أولاً على الفروع، ثم على المنتجات، ثم على قنوات البيع.

أرز. 5. مثال على ميزانية مبيعات مبنية على أساس ثلاثة تحليلات "الفروع" و"المنتجات" و"قنوات المبيعات" في حزمة برامج OLAP-CUBE "INTEGRAL"

في الواقع هذا ليس كل شيء الخيارات الممكنةسحب ميزانية المبيعات.

بالإضافة إلى ذلك، عليك الانتباه إلى حقيقة أن المكعب يسمح لك بالعمل معه الهيكل الهرميالكتب المرجعية. في الأمثلة المقدمة، الدلائل الهرمية هي "المنتجات" و"قنوات التوزيع".

من وجهة نظر المستخدم، في هذا المثال يتلقى العديد من التقارير الإدارية (انظر. أرز. 1-5)، ومن وجهة نظر الإعدادات في منتج برمجي- هذا تقرير واحد. ببساطة باستخدام CUBE يمكنك مشاهدته بعدة طرق.

بطبيعة الحال، في الممارسة العملية، يكون عدد كبير جدا من الخيارات لإخراج تقارير الإدارة المختلفة ممكنة إذا كانت مقالاتها تعتمد على محلل واحد أو أكثر. وتعتمد مجموعة التحليلات نفسها على احتياجات المستخدمين من التفاصيل. صحيح أننا لا ينبغي أن ننسى أنه، من ناحية، كلما كان حجم المحلل أكبر، كلما أمكن بناء تقارير أكثر تفصيلاً. ولكن من ناحية أخرى، فإن هذا يعني أن نموذج الميزنة المالية سيكون أكثر تعقيدا. على أية حال، إذا كان هناك KUB، فستتاح للشركة الفرصة لعرض التقارير اللازمة في إصدارات مختلفة، وفقًا للأقسام التحليلية ذات الاهتمام.

ومن الضروري أن نذكر العديد من الميزات الإضافية لـ OLAP-CUBE.

في OLAP-CUBE الهرمي متعدد الأبعاد هناك عدة أبعاد: نوع الصف والتاريخ والصفوف والدليل 1 والدليل 2 والدليل 3 (انظر. أرز. 6). وبطبيعة الحال، يعرض التقرير عددًا من الأزرار التي تحتوي على أدلة بقدر ما هو موجود في بند الميزانية الذي يحتوي على الحد الأقصى لعدد الأدلة. إذا لم يكن هناك كتاب مرجعي واحد في أي بند من بنود الميزانية، فلن يحتوي التقرير على زر واحد يحتوي على كتب مرجعية واحدة.

في البداية، تم بناء OLAP-CUBE على جميع الأبعاد. بشكل افتراضي، عند إنشاء تقرير في البداية، توجد الأبعاد في المناطق الموضحة بالضبط الشكل 6. أي أن بُعدًا مثل "التاريخ" يقع في منطقة الأبعاد الرأسية (الأبعاد في منطقة العمود)، والأبعاد "الصفوف" و"الدليل 1" و"الدليل 2" و"الدليل 3" - في مساحة الأبعاد الأفقية (الأبعاد في صفوف المنطقة)، ويكون بُعد "نوع الصف" في منطقة الأبعاد "غير الموسعة" (الأبعاد في منطقة الصفحة). إذا كان البعد موجودًا في المنطقة الأخيرة، فلن "تتوسع" البيانات الموجودة في التقرير لهذا البعد.

ويمكن وضع كل من هذه الأبعاد في أي من المجالات الثلاثة. بمجرد نقل القياسات، تتم إعادة إنشاء التقرير على الفور ليتوافق مع تكوين القياس الجديد. على سبيل المثال، يمكنك تبديل التاريخ والسطور بالكتب المرجعية. أو يمكنك نقل أحد الكتب المرجعية إلى منطقة القياس الرأسي (انظر. أرز. 7). بمعنى آخر، يمكنك "تحريف" التقرير في OLAP-CUBE وتحديد خيار إخراج التقرير الأكثر ملاءمة للمستخدم.

أرز. 7. مثال على إعادة بناء تقرير بعد تغيير تكوين القياس لحزمة برامج INTEGRAL

يمكن تغيير تكوين القياس إما في نموذج CUBE الرئيسي أو في محرر خريطة التغيير (انظر. أرز. 8). في هذا المحرر، يمكنك أيضًا سحب وإفلات القياسات من منطقة إلى أخرى باستخدام الماوس. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تبديل القياسات في منطقة واحدة.

بالإضافة إلى ذلك، في نفس النموذج، يمكنك تكوين بعض معلمات القياس. لكل بعد، يمكنك تخصيص موقع الإجماليات وترتيب فرز العناصر وأسماء العناصر (انظر. أرز. 8). يمكنك أيضًا تحديد اسم العنصر الذي سيتم عرضه في التقرير: مختصر (الاسم) أو كامل (الاسم الكامل).

أرز. 8. محرر خرائط القياس لحزمة برامج INTEGRAL

يمكنك تحرير معلمات القياس مباشرة في كل منها (انظر. أرز. 9). للقيام بذلك، انقر على الأيقونة الموجودة على الزر المجاور لاسم القياس.

أرز. 9. مثال على تحرير الدليل 1 المنتجات والخدمات في

باستخدام هذا المحرر، يمكنك تحديد العناصر التي تريد إظهارها في التقرير. افتراضيًا، يتم عرض كافة العناصر في التقرير، ولكن إذا لزم الأمر، يمكن حذف بعض العناصر أو المجلدات. على سبيل المثال، إذا كنت تريد عرض مجموعة منتجات واحدة فقط في التقرير، فستحتاج إلى إلغاء تحديد كافة المجموعات الأخرى في محرر القياس. بعد ذلك، سيحتوي التقرير على مجموعة منتجات واحدة فقط (انظر. أرز. 10).

يمكنك أيضًا فرز العناصر في هذا المحرر. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن إعادة ترتيب العناصر طرق مختلفة. وبعد إعادة التجميع هذه، تتم إعادة بناء التقرير على الفور.

أرز. 10. مثال على الإخراج في تقرير لمجموعة منتجات واحدة فقط (مجلد) في حزمة برامج INTEGRAL

في محرر الأبعاد، يمكنك إنشاء مجموعاتك الخاصة بسرعة، وسحب العناصر وإسقاطها من الأدلة هناك، وما إلى ذلك. افتراضيًا، يتم إنشاء المجموعة الأخرى فقط تلقائيًا، ولكن يمكن إنشاء مجموعات أخرى. وبالتالي، باستخدام محرر الأبعاد، يمكنك تكوين عناصر الكتب المرجعية وبأي ترتيب يجب عرضها في التقرير.

وتجدر الإشارة إلى أن جميع عمليات إعادة الترتيب هذه لم يتم تسجيلها. أي أنه بعد إغلاق التقرير أو بعد إعادة حسابه، سيتم عرض كافة الدلائل في التقرير وفقًا للمنهجية التي تم تكوينها.

في الواقع، كان من الممكن إجراء كل هذه التغييرات في البداية عند إعداد الخطوط.

على سبيل المثال، باستخدام القيود، يمكنك أيضًا تحديد العناصر أو مجموعات الدلائل التي يجب عرضها في التقرير وأيها لا ينبغي عرضها.

ملحوظة: تمت مناقشة موضوع هذه المقالة بمزيد من التفصيل في ورش العمل "إدارة ميزانية المؤسسة"و "تنظيم وأتمتة المحاسبة الإدارية"أجراها مؤلف هذا المقال ألكسندر كاربوف.

إذا كان المستخدم يحتاج بشكل منتظم تقريبًا إلى عرض عناصر أو مجلدات دليل معينة فقط في التقرير، فمن الأفضل إجراء هذه الإعدادات مسبقًا عند إنشاء بنود التقرير. إذا كانت مجموعات مختلفة من عناصر الدليل في التقارير مهمة للمستخدم، فليست هناك حاجة لوضع أي قيود عند إعداد المنهجية. يمكن تكوين كل هذه القيود بسرعة باستخدام محرر القياس.

04/07/2011 ديريك كومينجور

إذا كنت قد عملت في أي مجال متعلق بالتكنولوجيا، فمن المحتمل أنك سمعت مصطلح "مكعب"؛ ومع ذلك، فإن معظم مسؤولي قواعد البيانات والمطورين العاديين لم يعملوا مع هذه الكائنات. توفر المكعبات بنية بيانات قوية لتجميع المعلومات متعددة الأبعاد بسرعة. إذا كانت مؤسستك تحتاج إلى تحليل كميات كبيرة من البيانات، إذن حل مثاليسيكون مكعبا

ما هو المكعب؟

تم تصميم قواعد البيانات العلائقية للتعامل مع آلاف المعاملات المتزامنة مع الحفاظ على الأداء وسلامة البيانات. حسب التصميم، فإن قواعد البيانات العلائقية ليست فعالة في تجميع كميات كبيرة من البيانات والبحث فيها. لتجميع كميات كبيرة من البيانات وإرجاعها، يجب أن تتلقى قاعدة البيانات الارتباطية استعلامًا قائمًا على المجموعة، وسيتم جمع المعلومات الخاصة بها وتجميعها بسرعة. تعتبر مثل هذه الاستعلامات العلائقية باهظة الثمن لأنها تعتمد على صلات متعددة ووظائف مجمعة؛ تكون الاستعلامات العلائقية المجمعة غير فعالة بشكل خاص عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

المكعبات هي كيانات متعددة الأبعاد مصممة لمعالجة هذا النقص في قواعد البيانات العلائقية. باستخدام المكعب، يمكنك تزويد المستخدمين ببنية بيانات توفر استجابة سريعة للاستعلامات ذات أحجام التجميع الكبيرة. تؤدي المكعبات "سحر التجميع" هذا من خلال تجميع البيانات (الأبعاد) أولاً عبر أبعاد متعددة. عادة ما يتم التجميع المسبق للمكعب أثناء المعالجة. عندما تقوم بمعالجة مكعب، فإنك تنتج مجموعات بيانات محسوبة مسبقًا يتم تخزينها في شكل ثنائي على القرص.

المكعب هو بنية البيانات المركزية في نظام التشغيلتحليل بيانات OLAP للخدمات التحليلية لـ SQL Server (SSAS). عادةً ما يتم إنشاء المكعبات من قاعدة بيانات علائقية أساسية تسمى نموذج الأبعاد، ولكنها كيانات فنية منفصلة. منطقيًا، المكعب عبارة عن مستودع بيانات يتكون من أبعاد (أبعاد) وقياسات (مقاييس). تحتوي الأبعاد على ميزات وصفية وتسلسلات هرمية، بينما الأبعاد هي الحقائق التي تصفها في الأبعاد. يتم تجميع الأبعاد في مجموعات منطقية تسمى مجموعات الأبعاد. يمكنك ربط الأبعاد بمجموعات القياس بناءً على خاصية معينة - درجة التفاصيل.

في نظام الملفاتيتم تنفيذ المكعب كسلسلة من الملفات الثنائية المرتبطة. تسهل البنية الثنائية للمكعب الاسترجاع السريع لكميات كبيرة من البيانات متعددة الأبعاد.

لقد ذكرت أن المكعبات مبنية من قاعدة بيانات علائقية أساسية تسمى نموذج الأبعاد. يحتوي نموذج البعد على جداول علائقية (الحقيقة والبعد) تربطه بالكيانات المكعبة. تحتوي جداول الحقائق على أبعاد مثل كمية المنتج المباع. تقوم جداول الأبعاد بتخزين السمات الوصفية مثل أسماء المنتجات والتواريخ وأسماء الموظفين. عادةً، ترتبط جداول الحقائق وجداول الأبعاد من خلال قيود المفتاح الخارجي الأساسي، مع وجود المفاتيح الخارجية في جدول الحقائق (تتعلق هذه العلاقة الارتباطية بسمة تفاصيل المكعب التي تمت مناقشتها أعلاه). عندما يتم ربط جداول الأبعاد مباشرة بجدول الحقائق، يتم تشكيل مخطط النجمة. عندما لا تكون جداول الأبعاد مرتبطة مباشرة بجدول الحقائق، تكون النتيجة مخطط ندفة الثلج.

يرجى ملاحظة أن نماذج الأبعاد مصنفة حسب التطبيق. سوق البيانات هو نموذج ذو أبعاد تم تصميمه لعملية تجارية واحدة، مثل إدارة المبيعات أو المخزون. مستودع البيانات هو نموذج ذو أبعاد مصمم لالتقاط عمليات الأعمال المكونة بحيث يسهل تحليلات العمليات عبر الأعمال.

متطلبات البرنامج

الآن بعد أن أصبح لديك فهم أساسي لماهية المكعبات وسبب أهميتها، سأقوم بتشغيل التروس وأخذك في جولة خطوة بخطوة لبناء المكعب الأول الخاص بك باستخدام SSAS. هناك بعض المكونات الأساسية برمجة، والتي ستحتاج إليها، لذلك قبل البدء في إنشاء المكعب الأول الخاص بك، تأكد من أن نظامك يلبي المتطلبات.

سيتم إنشاء مكعب مبيعات الإنترنت الخاص بي من قاعدة بيانات اختبار AdventureWorksDW 2005. وسوف أقوم بإنشاء مكعب اختبار من مجموعة فرعية من الجداول الموجودة في قاعدة بيانات الاختبار والتي ستكون مفيدة لتحليل بيانات المبيعات عبر الإنترنت. ويبين الشكل 1 التخطيط الأساسي لجداول قاعدة البيانات. وبما أنني أستخدم الإصدار 2005، يمكنك اتباع تعليماتي باستخدام SQL Server 2005 أو SQL Server 2008.

الشكل 1. مجموعة فرعية من سوق بيانات مبيعات Adventure Works عبر الإنترنت

يمكن العثور على قاعدة بيانات تدريب Adventure WorksDW 2005 على موقع CodePlex الإلكتروني: msftdbprodsamples.codeplex.com. ابحث عن الارتباط "لا تزال قواعد بيانات نماذج منتجات SQL Server 2005 متوفرة" (http://codeplex.com/MSFTDBProdSamples/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=4004). قاعدة بيانات التدريب موجودة في الملف AdventureWorksBI.msi (http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/4004#DownloadId=11755).

كما ذكرنا سابقًا، يجب أن يكون لديك حق الوصول إلى مثيل SQL Server 2008 أو 2005، بما في ذلك مكونات SSAS وBusiness Intelligence Development Studio (BIDS). سأستخدم SQL Server 2008، لذا قد ترى بعض الاختلافات الدقيقة إذا كنت تستخدم SQL Server 2005.

إنشاء مشروع SSAS

أول شيء يجب عليك فعله هو إنشاء مشروع SSAS باستخدام BIDS. ابحث عن عروض الأسعار في القائمة "ابدأ" ثم في قائمة Microsoft SQL Server 2008/2005، العنصر الفرعي SQL Server Business Intelligence Development Studio. سيؤدي النقر فوق هذا الزر إلى تشغيل BIDS مع شاشة البداية الافتراضية. يخلق مشروع جديد SSAS عن طريق تحديد ملف، جديد، مشروع. سيظهر لك مربع الحوار "مشروع جديد"، الذي يوضحه الشكل 1. حدد مجلد مشروع خدمات التحليل وقم بتعيين وصف المشروع على SQLMAG_MyFirstCube. انقر فوق موافق.

بمجرد إنشاء المشروع، انقر بزر الماوس الأيمن عليه في Solution Explorer وحدد قائمة السياقعنصر الخصائص. حدد الآن قسم النشر على الجانب الأيسر من مربع الحوار SQLMAG_MyFirstCube: صفحات الخصائص وراجع إعدادات إعدادات الخادم الهدف وقاعدة البيانات، كما يوضح الشكل 2، إذا كنت تعمل في بيئة SQL Server موزعة، فستحتاج إلى التأهل خاصية الخادم الهدف مع اسم الخادم الذي ستقوم بالنشر عليه. انقر فوق "موافق" عندما تكون راضيًا عن إعدادات النشر لمشروع SSAS هذا.

تحديد مصدر البيانات

الكائن الأول الذي تحتاج إلى إنشائه هو مصدر البيانات. يوفر كائن مصدر البيانات المخطط والبيانات المستخدمة لبناء الكائنات المرتبطة بقاعدة المكعب. لإنشاء كائن مصدر بيانات في BIDS، استخدم معالج المصدر بياناتمعالج المصدر.

ابدأ معالج مصدر البيانات بالنقر بزر الماوس الأيمن على مجلد مصدر البيانات في لوحة Solution Explorer وتحديد مصدر بيانات جديد. ستجد أن إنشاء كائنات SSAS في BIDS له طبيعة تطويرية. أولاً، يرشدك المعالج خلال عملية إنشاء كائن و الاعدادات العامة. ثم تقوم بفتح كائن SSAS الناتج في المصمم وتخصيصه بالتفصيل إذا لزم الأمر. بمجرد تجاوز شاشة المطالبة، قم بتحديد اتصال بيانات جديد بالنقر فوق الزر جديد. تحديد وإنشاء اتصال جديد استنادًا إلى Native OLEDB\SQL Server Native Client 10 الذي يشير إلى الاتصال الذي تريده خادم قاعدة البياناتالخادم الذي يمتلك مثيل قاعدة البيانات المطلوبة. يمكنك استخدام مصادقة Windows أو SQL Server، اعتمادًا على إعدادات بيئة SQL Server لديك. انقر فوق زر اختبار الاتصال للتأكد من أنك قمت بتعريف اتصال قاعدة البيانات بشكل صحيح، ثم انقر فوق الزر "موافق".

بعد ذلك تأتي معلومات الانتحال، والتي، مثل اقتران البيانات، تعتمد على كيفية تنظيم بيئة SQL Server. اقتراض الامتياز هو سياق الأمان الذي تعتمد عليه SSAS عند معالجة كائناته. إذا كنت تدير عملية النشر الخاصة بك على خادم أساسي واحد (أو كمبيوتر محمول)، كما أفترض أن معظم القراء، فيمكنك ببساطة تحديد خيار استخدام حساب الخدمة. انقر فوق "التالي" لإكمال معالج مصدر البيانات وتعيين AWDW2005 كاسم مصدر البيانات. من المريح جدًا أن تتمكن من استخدام هذه الطريقة لأغراض الاختبار، ولكن في بيئة الإنتاج الحقيقية ليس هذا هو الحال افضل تمرين- استخدام حساب الخدمة. ومن الأفضل تحديد المجال حساباتلاقتراض حقوق اتصال SSAS بمصدر البيانات.

عرض مصدر البيانات

بالنسبة لمصدر البيانات الذي حددته، فإن الخطوة التالية في عملية إنشاء مكعب SSAS هي إنشاء طريقة عرض مصدر البيانات (DSV). يوفر DSV القدرة على فصل المخطط الذي يتوقعه المكعب الخاص بك عن مخطط قاعدة البيانات الأساسية. ونتيجة لذلك، يمكن استخدام DSV لتوسيع المخطط العلائقي الأساسي عند إنشاء مكعب. تتضمن بعض الميزات الأساسية لـ DSV لتوسيع مخططات مصدر البيانات استعلامات مسماة، وعلاقات منطقية بين الجداول، وأعمدة محسوبة مسماة.

دعنا نمضي قدمًا وننقر بزر الماوس الأيمن على مجلد DSV ونحدد عرض مصدر البيانات الجديد لتشغيل معالج إنشاء عرض DSV جديد. في مربع الحوار، في خطوة تحديد مصدر البيانات، حدد اتصال قاعدة بيانات علائقية وانقر فوق التالي. حدد جداول FactInternetSales وDimProduct وDimTime وDimCustomer وانقر فوق زر السهم الأيمن الفردي لنقل هذه الجداول إلى العمود Included. وأخيرًا، انقر فوق "التالي" وأكمل المعالج من خلال قبول الاسم الافتراضي والنقر فوق "إنهاء".

عند هذه النقطة، يجب أن يكون لديك طريقة عرض DSV موجودة ضمن مجلد طرق عرض مصدر البيانات في Solution Explorer. انقر نقرًا مزدوجًا على DSV الجديد لتشغيل مصمم DSV. من المفترض أن تشاهد كافة الجداول الأربعة لـ DSV معين، كما هو موضح في الشكل 2.

إنشاء أبعاد قاعدة البيانات

كما أوضحت أعلاه، توفر الأبعاد ميزات وصفية للأبعاد والتسلسلات الهرمية المستخدمة لتمكين التجميع فوق مستوى التفاصيل. من المهم فهم الفرق بين بُعد قاعدة البيانات وبُعد المكعب: توفر الأبعاد من قاعدة البيانات كائنات البعد الأساسي للأبعاد المتعددة للمكعب التي سيتم استخدامها لبناء المكعب.

توفر أبعاد قاعدة البيانات والمكعب حلاً أنيقًا لمفهوم يُعرف باسم "أبعاد الدور". يتم استخدام الأبعاد المستندة إلى الدور عندما تحتاج إلى استخدام بُعد واحد في مكعب عدة مرات. يعد التاريخ مثالًا مثاليًا في هذا المثيل المكعب: ستقوم بإنشاء بُعد تاريخ واحد والإشارة إليه مرة واحدة لكل تاريخ تريد تحليل المبيعات عبر الإنترنت له. سيكون تاريخ التقويم هو البعد الأول الذي تقوم بإنشائه. انقر بزر الماوس الأيمن فوق مجلد Dimensions في Solution Explorer وحدد New Dimension لبدء تشغيل Dimension Wizard. حدد استخدام جدول موجود وانقر فوق "التالي" في خطوة "تحديد طريقة الإنشاء". في خطوة تحديد معلومات المصدر، حدد جدول DimTime في القائمة المنسدلة للجدول الرئيسي وانقر فوق التالي. الآن، في خطوة تحديد سمات البعد، تحتاج إلى تحديد سمات البعد الزمني. حدد كل سمة، كما يظهر في الشكل 3.

انقر فوق {التالي. في الخطوة الأخيرة، أدخل Dim Date في حقل الاسم وانقر فوق Finish لإكمال معالج البعد. يجب أن تشاهد الآن بُعد Dim Date الجديد الموجود ضمن مجلد Dimensions في Solution Explorer.

ثم استخدم معالج البعد لإنشاء أبعاد المنتج والعملاء. اتبع نفس الخطوات لإنشاء البعد الأساسي كما كان من قبل. عند العمل باستخدام معالج الأبعاد، تأكد من تحديد كافة السمات المحتملة في خطوة تحديد سمات الأبعاد. تعتبر القيم الافتراضية للإعدادات الأخرى مناسبة لمثيل مكعب الاختبار.

إنشاء مكعب مبيعات عبر الإنترنت

الآن بعد أن قمت بإعداد أبعاد قاعدة البيانات، يمكنك البدء في إنشاء المكعب. في Solution Explorer، انقر بزر الماوس الأيمن فوق مجلد Cubes وحدد New Cube لتشغيل Cube Wizard. في نافذة تحديد طريقة الإنشاء، حدد خيار استخدام الجداول الموجودة. حدد جدول FactInternetSales لمجموعة القياس في خطوة تحديد جداول مجموعة القياس. قم بإلغاء تحديد المربعات الموجودة بجوار أبعاد مفتاح الترويج ومفتاح العملة ومفتاح منطقة المبيعات ورقم المراجعة في خطوة تحديد التدابير وانقر فوق التالي.

في شاشة تحديد الأبعاد الموجودة، تأكد من تحديد كافة أبعاد قاعدة البيانات الموجودة لاستخدامها كأبعاد مكعب. لأنني أرغب في إبقاء هذا المكعب بسيطًا قدر الإمكان، قم بإلغاء تحديد بُعد FactInternetSales في خطوة تحديد أبعاد جديدة. من خلال ترك بُعد FactInternetSales محددًا، يمكنك إنشاء ما يسمى بُعد الحقيقة أو البعد المتدهور. الأبعاد الفعلية هي الأبعاد التي تم إنشاؤها باستخدام جدول الحقائق الأساسي بدلاً من جدول الأبعاد التقليدي.

انقر فوق "التالي" للانتقال إلى خطوة "إكمال المعالج" وأدخل "My First Cube" في الحقل "اسم المكعب". انقر فوق الزر "إنهاء" لإكمال عملية إنشاء معالج المكعب.

توسيع ومعالجة المكعب

أنت الآن جاهز لنشر ومعالجة المكعب الأول. انقر بزر الماوس الأيمن فوق رمز المكعب الجديد في Solution Explorer وحدد Process. سيظهر لك مربع رسالة يفيد بأن المحتوى يبدو قديمًا. انقر فوق نعم لنشر المكعب الجديد إلى خادم SSAS الهدف. عند نشر مكعب تقوم بإرساله ملف XMLللتحليل (XMLA) إلى خادم SSAS الهدف، مما يؤدي إلى إنشاء مكعب على الخادم نفسه. كما ذكرنا سابقًا، تعمل معالجة المكعب على ملء ثنائياته الموجودة على القرص بالبيانات من المصدر الرئيسي، بالإضافة إلى بيانات التعريف الإضافية التي أضفتها (الأبعاد والأبعاد وإعدادات المكعب).

بمجرد اكتمال عملية النشر، يظهر مربع حوار Process Cube جديد. انقر فوق الزر "تشغيل" لبدء معالجة المكعب، والذي يفتح مع نافذة "تقدم العملية". عند اكتمال المعالجة، انقر فوق إغلاق (مرتين لإغلاق مربعي الحوار) لإكمال عمليات نشر المكعب ومعالجته.

لقد قمت الآن ببناء ونشر ومعالجة المكعب الأول الخاص بك. يمكنك عرض هذا المكعب الجديد بالنقر بزر الماوس الأيمن عليه في نافذة Solution Explorer واختيار Browse. اسحب الأبعاد إلى وسط الجدول المحوري وسمات الأبعاد إلى الصفوف والأعمدة لاستكشاف المكعب الجديد الخاص بك. لاحظ مدى سرعة معالجة المكعب لاستعلامات التجميع المختلفة. الآن يمكنك تقدير القوة غير المحدودة وبالتالي قيمة الأعمال، مكعب OLAP.

ديريك كومينجور ( [البريد الإلكتروني محمي]) هو أحد كبار المهندسين المعماريين في شركة B.I Voyage، التي تتمتع بوضع شريك Microsoft في مجال تحليلات الأعمال. لديه لقب SQL Server MVP والعديد من شهادات Microsoft

يقوم ملف المكعب المستقل (.cub) بتخزين البيانات في نموذج في مكعب المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP). قد تمثل هذه البيانات جزءًا من قاعدة بيانات OLAP من خادم OLAP، أو ربما تم إنشاؤها بشكل مستقل عن أي قاعدة بيانات OLAP. لمتابعة العمل مع تقارير PivotTable وPivotChart عندما لا يكون الخادم متاحًا أو عندما يكون غير متصل بالإنترنت، استخدم ملف مكعب غير متصل.

تعرف على المزيد حول المكعبات غير المتصلة بالإنترنت

عند العمل باستخدام تقرير PivotTable أو PivotChart الذي يستند إلى مصدر بيانات من خادم OLAP، استخدم معالج المكعب غير المتصل لنسخ بيانات المصدر إلى ملف مكعب منفصل غير متصل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. لإنشاء هذه الملفات دون اتصال، يجب أن يكون لديك موفر بيانات OLAP يدعم هذه الإمكانات، مثل MSOLAP من Microsoft SQL Server Analysis Services، المثبت على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

ملحوظة:إنشاء ملفات مكعب غير متصلة بالإنترنت واستخدامها من Microsoft SQL Server Analysis Services، مع مراعاة الشروط والترخيص عمليات تثبيت مايكروسوفتخادم قاعدة البيانات. قم بمراجعة معلومات الترخيص المناسبة لإصدار SQL Server الخاص بك.

استخدام معالج المكعب غير المتصل

لإنشاء ملف مكعب غير متصل، استخدم معالج المكعب غير المتصل لتحديد مجموعة فرعية من البيانات في قاعدة بيانات OLAP، ثم احفظ هذه المجموعة. ليس من الضروري أن يتضمن التقرير جميع الحقول المضمنة في الملف، ويمكنك الاختيار من بين أي من أبعاده وحقول البيانات المتوفرة في قاعدة بيانات OLAP. لتقليل حجم الملف، يمكنك تضمين البيانات التي تريد أن تتمكن من عرضها في التقرير فقط. يمكنك تخطي جميع الأبعاد، وبالنسبة لمعظم أنواع الأبعاد، يمكنك أيضًا حذف التفاصيل والميزات ذات المستوى الأدنى افضل مستوى، والتي لا تحتاج إلى عرضها. بالنسبة للملف غير المتصل، يتم أيضًا حفظ كافة العناصر التي يمكن تضمينها في حقول الخصائص المتوفرة في قاعدة البيانات لتلك العناصر.

أخذ البيانات دون الاتصال بالإنترنت ثم إعادة البيانات عبر الإنترنت

للقيام بذلك، يجب عليك أولاً إنشاء تقرير PivotTable أو تقرير PivotChart يستند إلى قاعدة بيانات الخادم، ثم إنشاء ملف مكعب مستقل من التقرير. بعد ذلك، عند العمل مع تقرير، يمكنك التبديل بين قاعدة بيانات الخادم والملف غير المتصل في أي وقت (على سبيل المثال، عند العمل على جهاز كمبيوتر محمول في المنزل أو على الطريق ثم إعادة توصيل الكمبيوتر بالشبكة).

يصف ما يلي الخطوات الأساسية لنقل البيانات دون اتصال وإعادتها عبر الإنترنت.

ملحوظة:

انقر فوق تقرير PivotTable. إذا كان هذا تقرير PivotChart، فحدد تقرير PivotTable المرتبط.

في "علامة التبويب" تحليل" في مجموعة العمليات الحسابيةانقر فوق الزر خدمة أولابواضغط على الزر OLAP غير متصل.

حدد عنصر OLAP مع إمكانية الاتصال، ثم انقر فوق الزر نعم.

إذا طُلب منك البحث عن مصدر بيانات، فانقر فوق ابحث عن المصدروابحث عن خادم OLAP على الشبكة.

انقر فوق تقرير PivotTable الذي يستند إلى ملف المكعب غير المتصل.

في Excel 2016: في علامة التبويب " بيانات" في مجموعة الطلبات والاتصالات تحديث الجميعواضغط على الزر تحديث.

في Excel 2013: في علامة التبويب " بيانات" في مجموعة روابطانقر فوق السهم الموجود بجوار الزر تحديث الجميعواضغط على الزر تحديث.

في "علامة التبويب" تحليل" في مجموعة العمليات الحسابيةانقر فوق الزر خدمة أولابواضغط على الزر OLAP غير متصل.

انقر فوق الزر وضع OLAP دون اتصال، وثم - .

ملحوظة: قففي مربع الحوار.

تحذير:

إنشاء ملف مكعب غير متصل من قاعدة بيانات خادم OLAP

ملحوظة:إذا كانت قاعدة بيانات OLAP كبيرة وكان هناك حاجة إلى ملف المكعب لتوفير الوصول إلى مجموعة فرعية كبيرة من البيانات، فإن الكثير من مساحة فارغةعلى القرص، وقد يستغرق حفظ الملف وقتًا طويلاً. لتحسين الأداء، يوصى بإنشاء ملفات مكعب مستقلة باستخدام البرنامج النصي MDX.

المشكلة: لا يحتوي جهاز الكمبيوتر الخاص بي على مساحة كافية على القرص عند حفظ المكعب.

تم تصميم قواعد بيانات OLAP لإدارة كميات كبيرة من البيانات التفصيلية، لذلك يمكن لقاعدة البيانات المستضافة على الخادم أن تشغل مساحة أكبر بكثير من تلك المتوفرة على محرك الأقراص الثابتة المحلي لديك. إذا قمت بتحديد كمية كبيرة من البيانات لمكعب بيانات غير متصل، فقد لا يكون لديك مساحة حرة كافية على القرص. سيساعد الأسلوب التالي في تقليل حجم ملف المكعب غير المتصل بالإنترنت.

قم بتحرير مساحة على القرص أو حدد قرصًا مختلفًاقبل حفظ ملف المكعب، قم بحذفه من القرص الملفات غير الضروريةأو احفظ الملف على محرك أقراص الشبكة.

تضمين بيانات أقل في ملف مكعب غير متصل بالإنترنتفكر في كيفية تقليل كمية البيانات المضمنة في الملف بحيث يحتوي الملف على كافة البيانات المطلوبة لتقرير PivotTable أو PivotChart. جرب الخطوات أدناه.

توصيل ملف مكعب غير متصل بقاعدة بيانات خادم OLAP

تحديث وإعادة إنشاء ملف مكعب غير متصل بالإنترنت

يمكن أن يستغرق تحديث ملف مكعب غير متصل بالإنترنت تم إنشاؤه من أحدث البيانات التي تم الحصول عليها من مكعب خادم أو من ملف مكعب غير متصل جديد قدرًا كبيرًا من الوقت ويتطلب مقدارًا كبيرًا من مساحة القرص المؤقتة. قم بتشغيل هذه العملية عندما لا تحتاج إلى الوصول الفوري إلى الملفات الأخرى، بعد التأكد من أن لديك مساحة كافية على القرص الصلب الخاص بك.

المشكلة: لا تظهر البيانات الجديدة في التقرير عند تحديثها.

التحقق من توافر قاعدة البيانات المصدرقد يتعذر على ملف المكعب غير المتصل الاتصال بقاعدة بيانات الخادم المصدر للحصول على بيانات جديدة. تأكد من عدم إعادة تسمية قاعدة البيانات الأصلية الموجودة على الخادم الذي يعد مصدر البيانات للمكعب أو نقلها إلى موقع آخر. تأكد من إمكانية الوصول إلى الخادم والاتصال به.

التحقق من البيانات الجديدةتحقق مع مسؤول قاعدة البيانات لديك لمعرفة ما إذا كان قد تم تحديث البيانات التي يجب تضمينها في التقرير.

التحقق من ثبات تنظيم قاعدة البياناتلو مكعب OLAPإذا تم تغيير الخادم، فقد يتطلب الوصول إلى البيانات التي تم تغييرها إعادة تنظيم التقرير، أو إنشاء ملف مكعب غير متصل بالإنترنت، أو تشغيل معالج إنشاء مكعب OLAP. للتعرف على تغييرات قاعدة البيانات، اتصل بمسؤول قاعدة البيانات.

بما في ذلك البيانات الأخرى في ملف المكعب غير المتصل بالإنترنت

يمكن أن يستغرق حفظ ملف مكعب معدّل غير متصل بالشبكة وقتًا طويلاً ويتطلب العمل فيه مايكروسوفت اكسلغير ممكن أثناء حفظ الملف. قم بتشغيل هذه العملية عندما لا تحتاج إلى الوصول الفوري إلى الملفات الأخرى، بعد التأكد من أن لديك مساحة كافية على القرص الصلب الخاص بك.

تأكد من وجود اتصال بالشبكة ومن إمكانية الوصول إلى قاعدة بيانات خادم OLAP المصدر التي حصل منها ملف المكعب غير المتصل على البيانات.

انقر فوق تقرير PivotTable تم إنشاؤه من ملف مكعب مستقل، أو تقرير PivotTable مرتبط للحصول على تقرير PivotChart.

على علامة التبويب خياراتفي مجموعة خدمةانقر فوق الزر خدمة أولابواضغط على الزر وضع OLAP دون اتصال.

انقر فوق الزر وضع OLAP دون اتصال، وثم - تحرير ملف البيانات دون اتصال.

اتبع معالج المكعب غير المتصل لتحديد البيانات الأخرى لتضمينها في هذا الملف. في الخطوة الأخيرة، حدد الاسم والمسار للملف المراد تغييره.

ملحوظة:لإلغاء حفظ الملف، انقر فوق الزر قففي مربع الحوار إنشاء ملف مكعب - التقدم.

حذف ملف مكعب غير متصل

تحذير:إذا قمت بحذف ملف المكعب غير المتصل لتقرير، فلن يعد بإمكانك استخدام هذا التقرير دون اتصال ولن يعد بإمكانك إنشاء ملف مكعب غير متصل لذلك التقرير.

قم بإغلاق أي مصنفات تحتوي على تقارير تستخدم ملف المكعب غير المتصل، أو تأكد من حذف كافة هذه التقارير.

في مايكروسوفت ويندوزحدد موقع وحذف ملف المكعب غير المتصل (ملف CUB).

معلومات إضافية

يمكنك دائمًا طرح سؤال على أحد متخصصي مجتمع Excel Tech، وطلب المساعدة في مجتمع الإجابات، وكذلك تقديم الاقتراحات ميزة جديدةأو تحسين على الموقع

في الجدول المحوري القياسي، يتم تخزين البيانات المصدر على محرك الأقراص الثابتة المحلي لديك. بهذه الطريقة، يمكنك دائمًا إدارتها وإعادة تنظيمها، حتى بدون الوصول إلى الشبكة. ولكن هذا لا ينطبق بأي حال من الأحوال على الجداول المحورية OLAP. في الجداول المحورية لـ OLAP، لا يتم تخزين ذاكرة التخزين المؤقت مطلقًا على محرك الأقراص الثابتة المحلي. ولذلك، فور قطع الاتصال بالشبكة المحلية، لن يعمل الجدول المحوري الخاص بك بعد الآن. لن تتمكن من نقل حقل واحد فيه.

إذا كنت لا تزال بحاجة إلى تحليل بيانات OLAP بعد عدم الاتصال بالإنترنت، فقم بإنشاء مكعب بيانات غير متصل بالإنترنت. مكعب البيانات غير المتصل هو ملف منفصل يمثل ذاكرة تخزين مؤقت للجدول المحوري ويقوم بتخزين بيانات OLAP التي يتم عرضها بعد قطع الاتصال بالشبكة المحلية. يمكن طباعة بيانات OLAP المنسوخة في جدول محوري؛ وهذا موضح بالتفصيل على موقع الويب http://everest.ua.

لإنشاء مكعب بيانات مستقل، قم أولاً بإنشاء جدول محوري OLAP. ضع المؤشر داخل الجدول المحوري وانقر فوق الزر أدوات OLAP في علامة التبويب السياقية "الأدوات"، والتي تعد جزءًا من مجموعة علامات التبويب السياقية لأدوات PivotTable. حدد أمر OLAP دون اتصال (الشكل 9.8).

يظهر مربع الحوار إعدادات Offline OLAP Data Cube على الشاشة. انقر فوق الزر "إنشاء ملف بيانات غير متصل". لقد قمت بتشغيل معالج إنشاء ملف مكعب البيانات. انقر فوق الزر التالي لمتابعة الإجراء.

تحتاج أولاً إلى تحديد الأبعاد والمستويات التي سيتم تضمينها في مكعب البيانات. في مربع الحوار، يجب عليك تحديد البيانات التي سيتم استيرادها من قاعدة بيانات OLAP. تتمثل الفكرة في تحديد تلك الأبعاد التي ستكون مطلوبة فقط بعد فصل الكمبيوتر عن الشبكة المحلية. كلما زاد عدد الأبعاد التي تحددها، أصبح مكعب البيانات المستقل أكبر.

انقر فوق الزر "التالي" للانتقال إلى مربع حوار المعالج التالي. يمنحك هذا القدرة على تحديد الأعضاء أو عناصر البيانات التي لن يتم تضمينها في المكعب. على وجه الخصوص، لن تحتاج إلى مقياس المبلغ الممتد لمبيعات الإنترنت، لذلك سيتم إلغاء تحديد خانة الاختيار الخاصة به في القائمة. تشير خانة الاختيار التي تم مسحها إلى أنه لن يتم استيراد العنصر المحدد وسيشغل مساحة غير ضرورية على محرك الأقراص الثابتة المحلي لديك.

في الخطوة الأخيرة، حدد موقع واسم مكعب البيانات. في حالتنا، سيتم تسمية ملف المكعب MyOfflineCube.cub وسيكون موجودًا في مجلد العمل.

ملفات مكعب البيانات لها الامتداد .الشبل

بعد مرور بعض الوقت، سيقوم Excel بحفظ مكعب البيانات غير المتصل في المجلد المحدد. لاختباره، انقر نقرًا مزدوجًا فوق الملف، والذي سيؤدي تلقائيًا إلى إنشاء ملف عمل مصنفات اكسلالذي يحتوي على جدول محوري مرتبط بمكعب البيانات المحدد. بمجرد إنشائه، يمكنك توزيع مكعب البيانات غير المتصل بالإنترنت على جميع المستخدمين المهتمين الذين يعملون في وضع الشبكة المحلية غير المتصلة (LAN).

بمجرد الاتصال بشبكتك المحلية، يمكنك فتح ملف مكعب البيانات غير المتصل بالإنترنت وتحديثه وجدول البيانات المقابل. ينص المبدأ الأساسي على أن مكعب البيانات غير المتصل بالإنترنت يُستخدم فقط للعمل عند قطع اتصال الشبكة المحلية، ولكن يلزم تحديثه بعد استعادة الاتصال. ستؤدي محاولة تحديث مكعب بيانات غير متصل بعد فشل الاتصال إلى فشل.