مكعبات اولاب تتفوق. OLAP = عرض متعدد الأبعاد = مكعب. إنشاء مكعب مبيعات عبر الإنترنت

تسمح لك مكعبات بيانات OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت) باستخراج البيانات متعددة الأبعاد وتحليلها بكفاءة. على عكس الأنواع الأخرى من قواعد البيانات، تم تصميم قواعد بيانات OLAP خصيصًا للمعالجة التحليلية والاستخراج السريع لجميع أنواع مجموعات البيانات منها. توجد في الواقع العديد من الاختلافات الرئيسية بين قواعد البيانات العلائقية القياسية، مثل Access أو SQL Server، وقواعد بيانات OLAP.

أرز. 1. لتوصيل مكعب OLAP بمصنف Excel، استخدم الأمر من خدمات التحليلات

قم بتنزيل المذكرة في أو

في قواعد البيانات العلائقية، يتم تمثيل المعلومات كسجلات تتم إضافتها وحذفها وتحديثها بشكل تسلسلي. تقوم قواعد بيانات OLAP بتخزين لقطة من البيانات فقط. في قاعدة بيانات OLAP، تتم أرشفة المعلومات ككتلة واحدة من البيانات وهي مخصصة للإخراج عند الطلب فقط. على الرغم من أنه يمكن إضافة معلومات جديدة إلى قاعدة بيانات OLAP، إلا أنه نادرًا ما يتم تحرير البيانات الموجودة، ناهيك عن حذفها.

قواعد البيانات العلائقية وقواعد بيانات OLAP مختلفة هيكليا. تتكون قواعد البيانات العلائقية عادةً من مجموعة من الجداول المرتبطة ببعضها البعض. في بعض الحالات، تحتوي قاعدة البيانات العلائقية على العديد من الجداول بحيث يكون من الصعب جدًا تحديد كيفية ارتباطها. في قواعد بيانات OLAP، يتم تحديد العلاقة بين كتل البيانات الفردية مسبقًا ويتم تخزينها في بنية تُعرف باسم مكعبات OLAP. تقوم مكعبات البيانات بتخزين معلومات كاملة حول البنية الهرمية وعلاقات قاعدة البيانات، مما يبسط التنقل عبرها إلى حد كبير. بالإضافة إلى ذلك، من الأسهل بكثير إنشاء التقارير إذا كنت تعرف مسبقًا مكان وجود البيانات التي تستخرجها وما هي البيانات الأخرى المرتبطة بها.

الفرق الرئيسي بين قواعد البيانات العلائقية وقواعد بيانات OLAP هو طريقة تخزين المعلومات. نادرًا ما يتم تقديم البيانات الموجودة في مكعب OLAP بطريقة عامة. تحتوي مكعبات بيانات OLAP عادةً على معلومات مقدمة بتنسيق مصمم مسبقًا. وبالتالي يتم إجراء عمليات تجميع وتصفية وفرز ودمج البيانات في مكعبات قبل تعبئتها بالمعلومات. وهذا يجعل عملية استرجاع وعرض البيانات المطلوبة مبسطة قدر الإمكان. على عكس قواعد البيانات العلائقية، ليست هناك حاجة لتنظيم المعلومات بشكل صحيح قبل عرضها على الشاشة.

عادةً ما يتم إنشاء قواعد بيانات OLAP وصيانتها بواسطة مسؤولي تكنولوجيا المعلومات. إذا لم يكن لدى مؤسستك بنية مسؤولة عن إدارة قواعد بيانات OLAP، فيمكنك الاتصال بمسؤول قاعدة البيانات الارتباطية لطلب التنفيذ شبكة الشركةعلى الأقل بعض حلول OLAP.

الاتصال بمكعب بيانات OLAP

للوصول إلى قاعدة بيانات OLAP، تحتاج أولاً إلى إنشاء اتصال بمكعب OLAP. ابدأ بالانتقال إلى علامة التبويب "الشريط". بيانات. انقر فوق الزر من مصادر أخرىوحدد الأمر من القائمة المنسدلة من خدمات التحليلات(رسم بياني 1).

عند تحديد الأمر المحدد لمعالج اتصال البيانات (الشكل 2). وتتمثل مهمته الرئيسية في مساعدتك في إنشاء اتصال بالخادم، والذي سيستخدمه Excel عند إدارة البيانات.

1. تحتاج أولاً إلى تزويد برنامج Excel بمعلومات التسجيل. أدخل اسم الخادم واسم تسجيل الدخول وكلمة مرور الوصول إلى البيانات في حقول مربع الحوار، كما هو موضح في الشكل. 2. انقر فوق الزر إضافي. إذا قمت بالاتصال باستخدام حساب Windows، ثم قم بتعيين التبديل استخدم مصادقة Windows.

2. حدد قاعدة البيانات التي ستعمل بها من القائمة المنسدلة (الشكل 3). يستخدم المثال الحالي قاعدة بيانات البرنامج التعليمي لخدمات التحليل. بمجرد تحديد قاعدة البيانات هذه، تطالبك القائمة أدناه باستيراد كافة مكعبات OLAP المتوفرة فيها. حدد مكعب البيانات المطلوب وانقر على الزر إضافي.

أرز. 3. حدد قاعدة البيانات العاملة ومكعب OLAP الذي تخطط لاستخدامه في تحليل البيانات

3. في مربع حوار المعالج التالي، الموضح في الشكل. 4، يطلب منك إدخال معلومات وصفية حول الاتصال الذي تقوم بإنشائه. جميع حقول مربع الحوار الموضحة في الشكل. 4- لا يشترط ملؤها. يمكنك دائمًا تجاهل مربع الحوار الحالي دون تعبئته، ولن يؤثر ذلك على اتصالك بأي شكل من الأشكال.

أرز. 4. قم بتغيير المعلومات الوصفية للاتصال

4. انقر فوق الزر مستعدلإكمال إنشاء الاتصال. سيظهر مربع حوار على الشاشة بيانات الاستيراد(الشكل 5). اضبط المفتاح تقرير الجدول المحوريوانقر فوق "موافق" لبدء إنشاء الجدول المحوري.

هيكل مكعب OLAP

أثناء قيامك بإنشاء جدول محوري من قاعدة بيانات OLAP، ستلاحظ ظهور نافذة جزء المهام حقول الجدول المحوريسيكون مختلفًا عن الجدول المحوري العادي. السبب يكمن في ترتيب PivotTable بحيث يعكس بشكل وثيق بنية مكعب OLAP المرفق به. للتنقل عبر مكعب OLAP بأسرع ما يمكن، يجب أن تصبح على دراية تامة بمكوناته وكيفية تفاعلها. في التين. يوضح الشكل 6 البنية الأساسية لمكعب OLAP النموذجي.

كما ترون، المكونات الرئيسية لمكعب OLAP هي الأبعاد والتسلسلات الهرمية والمستويات والأعضاء والمقاييس:

• أبعاد. الخصائص الرئيسية لعناصر البيانات التي تم تحليلها. تتضمن الأمثلة الشائعة للأبعاد المنتجات والعميل والموظف. في التين. يوضح الشكل 6 بنية بُعد المنتجات.
• التسلسلات الهرمية. تجميع محدد مسبقًا للمستويات في بُعد محدد. يتيح لك التسلسل الهرمي إنشاء بيانات ملخصة وتحليلها على مستويات مختلفة من البنية، دون الخوض في العلاقات الموجودة بين هذه المستويات. في المثال الموضح في الشكل. 6، يشتمل بُعد المنتجات على ثلاثة مستويات، يتم تجميعها في تسلسل هرمي واحد لفئات المنتجات.
• المستويات. المستويات هي فئات يتم تجميعها في تسلسل هرمي مشترك. فكر في الطبقات باعتبارها حقول بيانات يمكن الاستعلام عنها وتحليلها بشكل منفصل عن بعضها البعض. في التين. 6 هناك ثلاثة مستويات فقط: الفئة والفئة الفرعية واسم المنتج.
• أعضاء. عنصر بيانات واحد ضمن البعد. يتم الوصول إلى الأعضاء عادةً من خلال بنية OLAP للأبعاد والتسلسلات الهرمية والمستويات. في المثال في الشكل. يتم تحديد 6 أعضاء لمستوى اسم المنتج. المستويات الأخرى لها أعضائها الخاصة، والتي لا تظهر في الهيكل.
• مقاسات- هذه بيانات حقيقية في مكعبات OLAP. يتم تخزين القياسات في أبعادها الخاصة، والتي تسمى أبعاد القياس. يمكنك الاستعلام عن المقاييس باستخدام أي مجموعة من الأبعاد والتسلسلات الهرمية والمستويات والأعضاء. ويسمى هذا الإجراء تدابير "التقطيع".

الآن بعد أن أصبحت على دراية ببنية مكعبات OLAP، فلنلقي نظرة جديدة على قائمة حقول PivotTable. يصبح تنظيم الحقول المتاحة واضحًا ولا يسبب أي شكاوى. في التين. يوضح الشكل 7 كيف تمثل قائمة الحقول عناصر الجدول المحوري OLAP.

في قائمة حقول PivotTable تدابير OLAPيتم عرضها أولاً ويشار إليها برمز الجمع (سيجما). هذه هي عناصر البيانات الوحيدة التي يمكن أن تكون في منطقة VALUE. بعد ذلك، يتم الإشارة إلى الأبعاد في القائمة، والتي يشار إليها برمز مع صورة الجدول. يستخدم مثالنا البعد العميل. يحتوي هذا البعد على عدد من التسلسلات الهرمية. بمجرد توسيع التسلسل الهرمي، يمكنك عرض مستويات البيانات الفردية. لعرض بنية البيانات لمكعب OLAP، ما عليك سوى التنقل عبر قائمة الحقول في الجدول المحوري.

القيود المفروضة على الجداول المحورية OLAP

عند العمل مع OLAP PivotTables، تذكر أنك تتفاعل مع مصدر بيانات PivotTable في بيئة Analysis Services OLAP. وهذا يعني أن كل جانب سلوكي لمكعب البيانات، بدءًا من الأبعاد وحتى المقاييس المضمنة في المكعب، يتم التحكم فيه أيضًا بواسطة خدمات تحليلات OLAP. وهذا بدوره يؤدي إلى فرض قيود على العمليات التي يمكن إجراؤها على جداول OLAP المحورية:

• لا يمكن وضع الحقول الأخرى غير المقاييس في منطقة القيم بالجدول المحوري؛
• من المستحيل تغيير الدالة المستخدمة للتلخيص؛
• لا يمكنك إنشاء حقل محسوب أو عنصر محسوب؛
• يتم إلغاء أي تغييرات على أسماء الحقول مباشرة بعد إزالة الحقل من الجدول المحوري؛
• تغيير معلمات حقل الصفحة غير مسموح به؛
• الأمر غير متوفر يعرضالصفحات;
• تم تعطيل الخيار يعرضالتوقيعاتعناصرإذا لم تكن هناك حقول في منطقة القيمة؛
• تم تعطيل الخيار المجاميع الفرعيةحسب عناصر الصفحة المحددة بواسطة المرشح؛
• المعلمة غير متوفرة خلفيةطلب;
• بعد النقر المزدوج فوق حقل القيم، يتم إرجاع أول 1000 سجل فقط من ذاكرة التخزين المؤقت للجدول المحوري؛
• تم تعطيل خانة الاختيار تحسينذاكرة.

إنشاء مكعبات البيانات المستقلة

في الجدول المحوري القياسي، يتم تخزين البيانات المصدر على محرك الأقراص الثابتة المحلي لديك. وبالتالي، يمكنك دائمًا إدارتها، وكذلك تغيير البنية، حتى بدون الوصول إلى الشبكة. ولكن هذا لا ينطبق بأي حال من الأحوال على الجداول المحورية OLAP. في الجداول المحورية OLAP، لا توجد ذاكرة التخزين المؤقت على محرك الأقراص الثابتة المحلي. ولذلك، مباشرة بعد قطع الاتصال من شبكه محليهلن يعمل الجدول المحوري OLAP الخاص بك بعد الآن. لن تتمكن من نقل حقل واحد في مثل هذا الجدول.

إذا كنت لا تزال بحاجة إلى تحليل بيانات OLAP عندما لا تكون متصلاً بشبكة، فقم بإنشاء مكعب بيانات غير متصل. هذا ملف منفصل يمثل ذاكرة التخزين المؤقت للجدول المحوري. يقوم هذا الملف بتخزين بيانات OLAP التي يتم عرضها بعد قطع الاتصال بالشبكة المحلية. لإنشاء مكعب بيانات مستقل، قم أولاً بإنشاء جدول محوري OLAP. ضع المؤشر في الجدول المحوري وانقر على الزر أدوات OLAPتحليل علامات التبويب السياقية، المضمن في مجموعة علامات التبويب السياقية العمل مع الجداول المحورية. اختر فريقا وضع OLAP دون اتصال(الشكل 8).

سيظهر مربع حوار على الشاشة إعدادات عمر البطارية OLAP(الشكل 9). انقر فوق الزر إنشاء ملف بيانات دون اتصال. ستظهر النافذة الأولى لمعالج إنشاء ملف Data Cube على الشاشة. انقر فوق الزر إضافيلمواصلة الإجراء.

في الخطوة الثانية (الشكل 10)، قم بالإشارة إلى الأبعاد والمستويات التي سيتم تضمينها في مكعب البيانات. في مربع الحوار، يجب عليك تحديد البيانات التي تريد استيرادها من قاعدة بيانات OLAP. من الضروري 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 إضافيللانتقال إلى الخطوة الثالثة (الشكل 11). في هذه النافذة، يتعين عليك تحديد الأعضاء أو عناصر البيانات التي لن يتم تضمينها في المكعب. إذا لم يتم تحديد خانة الاختيار، فلن يتم استيراد العنصر المحدد وسيشغل مساحة غير ضرورية على محرك الأقراص الثابتة المحلي لديك.

حدد موقع واسم مكعب البيانات (الشكل 12). ملفات مكعب البيانات لها الامتداد .cub.

بعد مرور بعض الوقت، سيقوم Excel بحفظ مكعب البيانات غير المتصل في المجلد المحدد. لاختباره، انقر نقرًا مزدوجًا فوق الملف، مما سيؤدي تلقائيًا إلى إنشاء مصنف Excel 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 بالشبكة المحلية، يمكنك فتح ملف مكعب البيانات غير المتصل وتحديثه وجدول البيانات المرتبط به. يرجى ملاحظة أنه على الرغم من استخدام مكعب البيانات غير المتصل بالإنترنت عندما لا يكون هناك وصول إلى الشبكة، إلا أنه يلزم تحديثه عند استعادة الاتصال بالشبكة. ستؤدي محاولة تحديث مكعب بيانات غير متصل بالإنترنت بعد فقدان الاتصال بالشبكة إلى الفشل.

استخدام وظائف مكعب البيانات في الجداول المحورية

يمكن أيضًا تشغيل وظائف مكعب البيانات المستخدمة في قواعد بيانات OLAP من جدول محوري. في الإصدارات القديمة من Excel، لم يكن لديك حق الوصول إلى وظيفة مكعب البيانات إلا بعد تثبيت الوظيفة الإضافية Analysis Pack. في Excel 2013، تم تضمين هذه الوظائف في البرنامج وبالتالي فهي متاحة للاستخدام. لفهم قدراتهم بشكل كامل، دعونا نلقي نظرة على مثال محدد.

واحدة من أكثر طرق بسيطةيتضمن تعلم وظائف مكعب البيانات تحويل جدول محوري OLAP إلى صيغ مكعب بيانات. هذا الإجراء بسيط جدًا ويسمح لك بالحصول بسرعة على صيغ مكعبات البيانات دون إنشائها من البداية. المبدأ الأساسي هو استبدال كافة الخلايا الموجودة في الجدول المحوري بصيغ مرتبطة بقاعدة بيانات OLAP. في التين. يوضح الشكل 13 جدولاً محوريًا مرتبطًا بقاعدة بيانات OLAP.

ضع المؤشر في أي مكان في الجدول المحوري، وانقر فوق الزر أدوات OLAPعلامة تبويب الشريط السياقية تحليلواختيار فريق تحويل إلى الصيغ(الشكل 14).

إذا كان الجدول المحوري الخاص بك يحتوي على حقل مرشح تقرير، فسيظهر مربع الحوار الموضح في الشكل 1 على شاشتك. 15. في هذه النافذة، يمكنك تحديد ما إذا كنت تريد تحويل القوائم المنسدلة لمرشح البيانات إلى صيغ. إذا كانت الإجابة بنعم، فستتم إزالة القوائم المنسدلة وسيتم عرض الصيغ الثابتة بدلاً منها. إذا كنت تخطط لاستخدام القوائم المنسدلة في المستقبل لتغيير محتويات الجدول المحوري، فقم بإلغاء تحديد خانة الاختيار الوحيدة في مربع الحوار. إذا كنت تعمل على PivotTable في وضع التوافق، فسيتم تحويل عوامل تصفية البيانات إلى صيغ تلقائيًا، دون تحذير مسبق.

بعد بضع ثوان، بدلا من الجدول المحوري، سيتم عرض الصيغ التي يتم تنفيذها في مكعبات البيانات وتوفير إخراج المعلومات الضرورية في نافذة Excel. يرجى ملاحظة أن هذا يزيل الأنماط المطبقة مسبقًا (الشكل 16).

أرز. 16. ألقِ نظرة على شريط الصيغة: تحتوي الخلايا على صيغ مكعب البيانات

نظرًا لأن القيم التي تعرضها لم تعد جزءًا من كائن PivotTable، فيمكنك إضافة أعمدة وصفوف وأعضاء محسوبين، ودمجهم مع عناصر أخرى مصادر خارجية، وقم أيضًا بتغيير التقرير بالأكثر طرق مختلفة، بما في ذلك سحب وإسقاط الصيغ.

إضافة الحسابات إلى الجداول المحورية OLAP

في الإصدارات السابقةلم تسمح الجداول المحورية لـ Excel OLAP بإجراء عمليات حسابية مخصصة. وهذا يعني أنه لم يكن من الممكن إضافة مستوى إضافي من التحليل إلى OLAP PivotTables بنفس الطريقة التي يمكن بها إضافة الحقول المحسوبة والأعضاء إلى PivotTables العادية (لمزيد من المعلومات، يرجى التأكد من أنك على دراية بهذه المادة قبل المتابعة قراءة ).

يقدم Excel 2013 أدوات OLAP جديدة - المقاييس المحسوبة والأعضاء المحسوبين لتعبيرات MDX. لم تعد مقيدًا باستخدام المقاييس والأعضاء في مكعب OLAP الخاص بك الذي يوفره DBA الخاص بك. يمكنك الحصول على إمكانات تحليل إضافية عن طريق إنشاء حسابات مخصصة.

مقدمة إلى MDX.عند استخدام PivotTable مع مكعب OLAP، فإنك تقوم بإصدار استعلامات MDX (تعبيرات متعددة الأبعاد) إلى قاعدة البيانات. MDX هي لغة استعلام تستخدم لاسترداد البيانات من مصادر متعددة الأبعاد (مثل مكعبات OLAP). عند تغيير OLAP PivotTable أو تحديثه، يتم إرسال استعلامات MDX المقابلة إلى قاعدة بيانات OLAP. يتم إرجاع نتائج الاستعلام مرة أخرى إلى Excel وعرضها في منطقة PivotTable. وهذا يجعل من الممكن العمل مع بيانات OLAP بدون نسخة محلية من ذاكرة التخزين المؤقت للجدول المحوري.

عندما تقوم بإنشاء مقاييس محسوبة وأعضاء MDX، فإنك تستخدم بناء جملة لغة MDX. باستخدام بناء الجملة هذا، يسمح الجدول المحوري للحسابات بالتفاعل مع الواجهة الخلفية لقاعدة بيانات OLAP. تعتمد الأمثلة التي تمت مناقشتها في الكتاب على تصميمات MDX الأساسية التي توضح الجديد وظائف اكسل 2013. إذا كنت بحاجة إلى إنشاء مقاييس محسوبة معقدة وأعضاء MDX، فستحتاج إلى قضاء بعض الوقت في تعلم المزيد عن MDX.

إنشاء تدابير محسوبة.المقياس المحسوب هو إصدار OLAP للحقل المحسوب. تتمثل الفكرة في إنشاء حقل بيانات جديد استنادًا إلى بعض العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها على حقول OLAP الموجودة. في المثال الموضح في الشكل. 17، يتم استخدام جدول ملخص OLAP، والذي يتضمن قائمة البضائع وكميتها، وكذلك الدخل من بيع كل منها. نحتاج إلى إضافة مقياس جديد يحسب متوسط ​​السعر لكل وحدة من السلعة.

تحليل العمل مع الجداول المحورية. في القائمة المنسدلة أدوات OLAPحدد العنصر (الشكل 18).

أرز. 18. حدد عنصر القائمة القياس المحسوب MDX

سيظهر مربع حوار على الشاشة إنشاء مقياس محسوب(الشكل 19).

اتبع الخطوات التالية:

2. حدد مجموعة القياس التي سيتم وضع المقياس المحسوب الجديد فيها. إذا لم تقم بذلك، فسيقوم Excel تلقائيًا بوضع المقياس الجديد في أول مجموعة قياس متوفرة.

3. في الميدان تعبير MDX(MDX) أدخل الرمز الذي يحدد المقياس الجديد. لتسريع عملية الإدخال، استخدم القائمة الموجودة على اليسار لتحديد المقاييس الموجودة لاستخدامها في الحسابات. انقر نقرًا مزدوجًا فوق المقياس المطلوب لإضافته إلى حقل MDX. يتم استخدام MDX التالي لحساب متوسط ​​سعر بيع الوحدة:

4. انقر فوق موافق.

انتبه إلى الزر تحقق من MDX، الموجود في الجزء السفلي الأيمن من النافذة. انقر فوق هذا الزر للتحقق من صحة بناء جملة MDX. إذا كان بناء الجملة يحتوي على أخطاء، فستظهر رسالة.

بمجرد الانتهاء من إنشاء المقياس المحسوب الجديد، انتقل إلى القائمة حقول الجدول المحوريواختره (الشكل 20).

ينطبق نطاق المقياس المحسوب على المصنف الحالي فقط. بمعنى آخر، لا يتم إنشاء المقاييس المحسوبة مباشرة في مكعب خادم OLAP. وهذا يعني أنه لن يتمكن أحد من الوصول إلى المقياس المحسوب إلا إذا قمت بفتحه الوصول العامإلى المصنف وإلا فلن تنشره على الإنترنت.

إنشاء أعضاء MDX محسوبين.العضو المحسوب MDX هو إصدار OLAP للعضو المحسوب العادي. تتمثل الفكرة في إنشاء عنصر بيانات جديد بناءً على بعض العمليات الرياضية التي يتم إجراؤها على عناصر OLAP الموجودة. في المثال الموضح في الشكل. 22، يتم استخدام جدول محوري OLAP يتضمن معلومات المبيعات للفترة 2005-2008 (مع توزيع ربع سنوي). لنفترض أنك تريد تجميع البيانات للربعين الأول والثاني عن طريق إنشاء عنصر جديد، النصف الأول من السنة. سنقوم أيضًا بدمج البيانات المتعلقة بالربعين الثالث والرابع لتكوين عنصر جديد في الثاني من العام.

أرز. 22. سنقوم بإضافة أعضاء MDX الجدد المحسوبين، النصف الأول من العام والنصف الثاني من العام

ضع المؤشر في أي مكان في PivotTable وحدد علامة التبويب السياقية تحليلمن مجموعة من علامات التبويب السياقية العمل مع الجداول المحورية. في القائمة المنسدلة أدوات OLAPحدد العنصر عضو MDX المحسوب(الشكل 23).

سيظهر مربع حوار على الشاشة (الشكل 24).

أرز. 24. نافذة إنشاء عنصر محسوب

اتبع الخطوات التالية:

1. قم بتسمية المقياس المحسوب.

2. حدد التسلسل الهرمي الأصلي الذي تقوم بإنشاء أعضاء محسوبين جدد له. في موقع البناء عنصر الوالدينتعيين قيمة الجميع. يسمح هذا الإعداد لبرنامج Excel بالوصول إلى كافة أعضاء التسلسل الهرمي الأصل عند تقييم التعبير.

3. في النافذة تعبير MDXأدخل بناء جملة MDX. لتوفير بعض الوقت، استخدم القائمة الموجودة على اليسار لتحديد الأعضاء الحاليين لاستخدامهم في MDX. انقر نقرًا مزدوجًا فوق العنصر المحدد وسيقوم Excel بإضافته إلى النافذة تعبير MDX. في المثال الموضح في الشكل. 24 يتم حساب مجموع الربعين الأول والثاني:

..&& +

.. && +

.. && + …

4. انقر فوق موافق. يعرض Excel العضو المحسوب MDX الذي تم إنشاؤه حديثًا في PivotTable. كما يظهر في الشكل. 25. سيتم عرض العنصر المحسوب الجديد مع العناصر المحسوبة الأخرى في PivotTable.

في التين. يوضح الشكل 26 عملية مشابهة تُستخدم لإنشاء العنصر المحسوب للنصف الثاني من السنة.

لاحظ أن Excel لا يحاول حتى إزالة أعضاء MDX الأصليين (الشكل 27). يستمر PivotTable في عرض السجلات المقابلة للأعوام 2005-2008، مقسمة حسب الربع. في هذه الحالة، هذه ليست مشكلة كبيرة، ولكن في معظم السيناريوهات، يجب عليك إخفاء العناصر "الإضافية" لتجنب الصراعات.

أرز. 27. يعرض Excel عضو MDX المحسوب الذي تم إنشاؤه كأعضاء أصليين. ولكن لا يزال من الأفضل حذف العناصر الأصلية لتجنب التعارضات

تذكر: الأعضاء المحسوبون موجودون فقط في المصنف الحالي. بمعنى آخر، لا يتم إنشاء المقاييس المحسوبة مباشرة في مكعب خادم OLAP. وهذا يعني أنه لن يتمكن أي شخص من الوصول إلى المقياس المحسوب أو العضو المحسوب إلا إذا قمت بمشاركة المصنف أو نشره عبر الإنترنت.

لاحظ أنه إذا تغير التسلسل الهرمي الأصلي أو العنصر الأصلي في مكعب OLAP، فلن يعمل العنصر المحسوب MDX. سوف تحتاج إلى إعادة إنشاء هذا العنصر.

إدارة حسابات OLAP.يوفر Excel واجهة تسمح لك بإدارة المقاييس المحسوبة وأعضاء MDX في جداول OLAP المحورية. ضع المؤشر في أي مكان في PivotTable وحدد علامة التبويب السياقية تحليلمن مجموعة من علامات التبويب السياقية العمل مع الجداول المحورية. في القائمة المنسدلة أدوات OLAPحدد العنصر إدارة الحساب. فى الشباك إدارة الحسابتتوفر ثلاثة أزرار (الشكل 28):

• يخلق.قم بإنشاء مقياس محسوب جديد أو عضو MDX محسوب.
• يتغير.تغيير الحساب المحدد.
• يمسح.حذف العملية الحسابية المحددة.

أرز. 28. مربع الحوار إدارة الحساب

قم بإجراء تحليل ماذا لو على بيانات OLAP.في Excel 2013، يمكنك إجراء تحليل ماذا لو على البيانات الموجودة في جداول OLAP المحورية. بفضل هذا فرصة جديدةيمكنك تغيير القيم في PivotTable وإعادة حساب المقاييس والأعضاء بناءً على تغييراتك. يمكنك أيضًا نشر التغييرات مرة أخرى إلى مكعب OLAP. للاستفادة من إمكانات تحليل ماذا لو، قم بإنشاء OLAP PivotTable وحدد علامة التبويب السياقية تحليل العمل مع الجداول المحورية. في القائمة المنسدلة أدوات OLAPاختر فريق ماذا في التحليل –> تمكين تحليل ماذا لو(الشكل 29).

من الآن فصاعدا، يمكنك تغيير قيم الجدول المحوري. لتغيير القيمة المحددة في PivotTable، انقر بزر الماوس الأيمن عليها وحدد العنصر من قائمة السياق (الشكل 30). سيقوم Excel بإعادة تشغيل كافة العمليات الحسابية في PivotTable مع التغييرات التي أجريتها، بما في ذلك المقاييس المحسوبة وأعضاء MDX المحسوبين.

أرز. 30. حدد عنصرا خذ التغيير في الاعتبار عند حساب الجدول المحوريلإجراء تغييرات على الجدول المحوري

بشكل افتراضي، تكون عمليات التحرير التي يتم إجراؤها على PivotTable في وضع تحليل What-If محلية. إذا كنت تريد نشر التغييرات على خادم OLAP، فحدد الأمر لنشر التغييرات. حدد علامة التبويب السياقية تحليلتقع في مجموعة من علامات التبويب السياقية العمل مع الجداول المحورية. في القائمة المنسدلة أدوات OLAPاختيار العناصر ماذا في التحليل – > نشر التغييرات(الشكل 31). ونتيجة لتنفيذ هذا الأمر، " رد على الرسالة» على خادم OLAP، مما يعني أنه يمكن نشر التغييرات إلى مكعب OLAP المصدر. (لنشر التغييرات على خادم OLAP، يجب أن يكون لديك الأذونات المناسبة للوصول إلى الخادم. اتصل بمسؤول قاعدة البيانات لديك لمساعدتك في الحصول على أذونات الوصول للكتابة إلى قاعدة بيانات OLAP.)

تمت كتابة المذكرة بناءً على كتاب جيلين ألكسندر. . الفصل 9.

/ 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 SQL Server Analysis Services (SSAS) وأداتها الرئيسية، مكعب OLAP، تقديم مساعدة كبيرة في تنظيم العمل التحليلي للشركة.

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 للشركات 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 الشبكة المحلية، 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 مثبتًا بالفعل المدرجة في مايكروسوفت إكسل).

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. وظائف تجميعية إضافية (إحصائيات) بخلاف المجاميع العادية (على سبيل المثال، الحد الأقصى أو المتوسط).

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 زيادة أرقام إصدارات MS Excel، تصبح هذه التغطية أوسع (على سبيل المثال، في MS Excel 2007 تظهر صورة بيانيةمؤشرات الأداء الرئيسية، والتي لم تكن موجودة 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، يبدأ برنامج جدولة المهام عدة مرات ملفات التفوق، حيث يتم إنشاء التقارير مسبقًا استنادًا إلى 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.

يتم 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 تخطيط موارد المؤسسات (ERP) غير المتجانسة (أثناء إنشاء المكعب)، حتى بدون أي OLAP، حل المشكلة (على خادم SSAS، باستخدام طريقة الاستعلام باللغة المعاملات SQLأو طريقة SP، وما إلى ذلك) العديد من مشاكل التحكم 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

عادة ما تكون البيانات متفرقة ومخزنة على المدى الطويل. يمكن تنفيذه على أساس نظام إدارة قواعد البيانات العلائقية العالمي أو البرامج المتخصصة (انظر أيضًا OLAP). في منتجات البرمجياتتستخدم شركة SAP مصطلح "infocube".

تتوافق مؤشرات المصفوفة مع أبعاد (أبعاد) أو محاور المكعب، وتتوافق قيم عناصر المصفوفة مع قياسات (مقاييس) المكعب.

ث : (س,ذ,ض) → ث شيز,

أين س, ذ, ض- قياسات، ث- يقيس.

على عكس المصفوفة العادية في لغة البرمجة، يمكن الوصول إلى عناصر مكعب OLAP إما عن طريق المجموعة الكاملة لأبعاد الفهرس أو عن طريق مجموعتها الفرعية، ومن ثم لن تكون النتيجة عنصرًا واحدًا، بل العديد منها.

دبليو : (س,ذ) → ث = ( ث ض1, ث ض2, …, ث الزنك}

وصف معروف أيضًا مكعب OLAPاستخدام مصطلحات الجبر العلائقي كإسقاط للعلاقات.

أنظر أيضا

مؤسسة ويكيميديا. 2010.

• مخطط النجمة
• وطننا روسيا (فصيل)

تعرف على معنى "مكعب OLAP" في القواميس الأخرى:

مكعب OLAP- ... ويكيبيديا

OLAP- (الهندسة. المعالجة التحليلية عبر الإنترنت، المعالجة التحليلية في الوقت الفعلي) تكنولوجيا معالجة البيانات، والتي تتمثل في إعداد معلومات موجزة (مجمعة) بناءً على كميات كبيرة من البيانات، منظمة بواسطة ... ... ويكيبيديا

مكعب (توضيح)- المكعب مصطلح متعدد القيم: في الرياضيات، في القياس الفراغي، المكعب هو متعدد وجوه منتظم سداسي الشكل في الجبر، القوة الثالثة لعدد سلسلة أفلام من أفلام الخيال العلمي: "المكعب" "المكعب 2: المكعب الزائد" "المكعب صفر" العامية والمصطلحات الطبية... ... ويكيبيديا

مكعب- ولهذا المصطلح معاني أخرى، انظر المكعب (المعاني). نوع المكعب متعدد الوجوه منتظم الوجه مربع ... ويكيبيديا

موندريان- نوع خادم OLAP مطور خادم OLAP Pentaho نظام التشغيلعبر منصة برمجة احدث اصدار 3.4.1 (2012 05 07) ترخيص البرمجيات الحرة ... ويكيبيديا - نظام تحليل المعلومات النظام الآلييعد السماح للخبراء بتحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة، كقاعدة عامة، أحد عناصر المراكز الظرفية. أيضًا، في بعض الأحيان يشتمل معيار المحاسبة الدولي على نظام تجميع... ... ويكيبيديا

كجزء من هذا العمل، سيتم النظر في القضايا التالية:

• ما هي مكعبات OLAP؟
• ما هي المقاييس والأبعاد والتسلسلات الهرمية؟
• ما أنواع العمليات التي يمكن إجراؤها على مكعبات OLAP؟

مفهوم مكعب OLAP

الفرضية الرئيسية لـ OLAP هي تعدد الأبعاد في عرض البيانات. في مصطلحات OLAP، يتم استخدام مفهوم المكعب، أو المكعب الفائق، لوصف مساحة بيانات منفصلة متعددة الأبعاد.

مكعبهي بنية بيانات متعددة الأبعاد يمكن من خلالها لمحلل المستخدم الاستعلام عن المعلومات. يتم إنشاء المكعبات من الحقائق والأبعاد.

بيانات- هذه بيانات حول الأشياء والأحداث في الشركة التي ستخضع للتحليل. حقائق من نفس النوع قياسات. المقياس هو نوع القيمة في خلية مكعب.

قياسات- هذه هي عناصر البيانات التي يتم من خلالها تحليل الحقائق. تشكل مجموعة من هذه العناصر سمة البعد (على سبيل المثال، أيام الأسبوع يمكن أن تشكل سمة البعد الزمني). في مهام تحليل الأعمال للمؤسسات التجارية، غالبًا ما تتضمن الأبعاد فئات مثل "الوقت"، و"المبيعات"، و"المنتجات"، و"العملاء"، و"الموظفون"، و"الموقع الجغرافي". غالبًا ما تكون الأبعاد هياكل هرمية، تمثل فئات منطقية يمكن للمستخدم من خلالها تحليل البيانات الفعلية. يمكن أن يحتوي كل تسلسل هرمي على مستوى واحد أو أكثر. وبالتالي، فإن التسلسل الهرمي لبعد "الموقع الجغرافي" قد يشمل المستويات: "البلد - المنطقة - المدينة". في التسلسل الهرمي الزمني، يمكننا التمييز، على سبيل المثال، التسلسل التالي من المستويات: يمكن أن يحتوي البعد على عدة تسلسلات هرمية (يجب أن يكون لكل تسلسل هرمي لبعد واحد نفس السمة الرئيسية لجدول الأبعاد).

يمكن أن يحتوي المكعب على بيانات فعلية من جدول حقائق واحد أو أكثر، وغالبًا ما يحتوي على أبعاد متعددة. عادة ما يكون لأي مكعب معين تركيز محدد للتحليل.

ويبين الشكل 1 مثالاً لمكعب مصمم لتحليل مبيعات المنتجات البترولية من قبل شركة معينة حسب المنطقة. يحتوي هذا المكعب على ثلاثة أبعاد (الوقت والمنتج والمنطقة) ومقياس واحد (حجم المبيعات معبرًا عنه من الناحية النقدية). يتم تخزين قيم القياس في الخلايا المقابلة للمكعب. يتم تحديد كل خلية بشكل فريد من خلال مجموعة من الأعضاء من كل بعد، تسمى الصف. على سبيل المثال، يتم تحديد الخلية الموجودة في الركن الأيسر السفلي من المكعب (تحتوي على القيمة 98399 دولارًا) بواسطة الصف [يوليو 2005، الشرق الأقصى، ديزل]. هنا تظهر قيمة 98.399 دولارًا حجم مبيعات الديزل (من الناحية النقدية) في الشرق الأقصى لشهر يوليو 2005.

ومن الجدير بالذكر أيضًا أن بعض الخلايا لا تحتوي على أي قيم: هذه الخلايا فارغة لأن جدول الحقائق لا يحتوي على بيانات خاصة بها.

أرز. 1.مكعب يحتوي على معلومات عن مبيعات المنتجات البترولية في مختلف المناطق

الهدف النهائي من إنشاء مثل هذه المكعبات هو تقليل وقت معالجة الاستعلامات التي تستخرج المعلومات المطلوبة من البيانات الفعلية. لإنجاز هذه المهمة، تحتوي المكعبات عادةً على إجماليات محسوبة مسبقًا تسمى التجمعات(التجمعات). أولئك. يغطي المكعب مساحة بيانات أكبر من المساحة الفعلية - توجد به نقاط منطقية ومحسوبة. تتيح لك وظائف التجميع حساب قيم النقاط في المساحة المنطقية بناءً على القيم الفعلية. أبسط وظائف التجميع هي SUM، MAX، MIN، COUNT. لذلك، على سبيل المثال، باستخدام وظيفة ماكسبالنسبة للمكعب الوارد في المثال، من الممكن تحديد متى حدثت ذروة مبيعات الديزل في الشرق الأقصى، وما إلى ذلك.

ميزة أخرى محددة للمكعبات متعددة الأبعاد هي صعوبة تحديد الأصل. على سبيل المثال، كيف يمكنك تعيين النقطة 0 لبُعد المنتج أو المناطق؟ الحل لهذه المشكلة هو تقديم سمة خاصة تجمع كل عناصر البعد. تحتوي هذه السمة (التي تم إنشاؤها تلقائيًا) على عنصر واحد فقط - الكل. بالنسبة لوظائف التجميع البسيطة مثل المجموع، فإن العنصر All يعادل مجموع قيم جميع العناصر الموجودة في المساحة الفعلية لبعد معين.

من المفاهيم المهمة في نموذج البيانات متعدد الأبعاد الفضاء الفرعي أو المكعب الفرعي. المكعب الفرعي هو جزء من المساحة الكاملة للمكعب على شكل شكل متعدد الأبعاد داخل المكعب. بما أن الفضاء متعدد الأبعاد للمكعب منفصل ومحدود، فإن المكعب الفرعي أيضًا منفصل ومحدود.

العمليات على مكعبات OLAP

يمكن تنفيذ العمليات التالية على مكعب OLAP:

• شريحة؛
• دوران؛
• الدمج؛
• تفصيل.

شريحة(الشكل 2) هي حالة خاصة للمكعب الفرعي. هذا هو إجراء لتشكيل مجموعة فرعية من مصفوفة بيانات متعددة الأبعاد تتوافق مع قيمة واحدة لواحد أو أكثر من عناصر البعد غير المضمنة في هذه المجموعة الفرعية. على سبيل المثال، لمعرفة كيفية تقدم مبيعات المنتجات البترولية بمرور الوقت في منطقة معينة فقط، وبالتحديد في جبال الأورال، تحتاج إلى تثبيت بُعد "المنتجات" على عنصر "الأورال" واستخراج المجموعة الفرعية المقابلة (المكعب الفرعي) من العنصر "الأورال" مكعب.

أرز. 2.شريحة مكعب OLAP

دوران(شكل 3) - عملية تغيير مكان القياسات المقدمة في التقرير أو في الصفحة المعروضة. على سبيل المثال، قد تتضمن عملية التدوير إعادة ترتيب صفوف وأعمدة الجدول. بالإضافة إلى ذلك، يؤدي تدوير مكعب البيانات إلى نقل الأبعاد خارج الجدول إلى مكانها مع الأبعاد الموجودة على الصفحة المعروضة، والعكس صحيح.

OLAP (المعالجة التحليلية عبر الإنترنت)هي طريقة لمعالجة البيانات التحليلية الإلكترونية التي تمثل تنظيم البيانات في فئات هرمية باستخدام الإجماليات المحسوبة مسبقًا. يتم تنظيم بيانات OLAP بشكل هرمي ويتم تخزينها في مكعبات بدلاً من الجداول. مكعبات OLAP هي مجموعة بيانات متعددة الأبعاد ذات محاور تحتوي على معلمات وخلايا تحتوي على بيانات مجمعة تعتمد على المعلمات. تم تصميم المكعبات للتحليل المعقد متعدد الأبعاد لكميات كبيرة من البيانات لأنها توفر نتائج موجزة فقط لإعداد التقارير، بدلاً من عدد كبير من السجلات الفردية.

تم وصف مفهوم OLAP في عام 1993 من قبل باحث قواعد البيانات الشهير ومؤلف نموذج البيانات العلائقية E. F. Codd. حاليًا، يتم تنفيذ دعم OLAP في العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات والأدوات الأخرى.

يحتوي مكعب OLAP على نوعين من البيانات:

· القيم الإجمالية، القيم التي تريد تلخيصها وتمثيلها حقول البيانات المحسوبة;

· المعلومات الوصفية التي تمثل قياساتأو أبعاد. عادةً ما يتم تنظيم المعلومات الوصفية في مستويات من التفصيل. على سبيل المثال: "السنة" و"ربع السنة" و"الشهر" و"اليوم" في بُعد "الوقت". يسمح تنظيم الحقول في مستويات من التفاصيل لمستخدمي التقارير باختيار مستوى التفاصيل التي يريدون عرضها، بدءًا من البيانات التلخيصية عالية المستوى ثم الانتقال إلى عرض أكثر تفصيلاً، والعكس صحيح.

تسمح لك أدوات Microsoft Query أيضًا بإنشاء مكعبات OLAP من استعلام يقوم بتحميل بيانات قاعدة البيانات العلائقية، مثل مدخل البرمجيات المرنة، في هذه الحالة يتم تحويل الجدول الخطي إلى تسلسل هرمي هيكلي (مكعب).

يعد معالج إنشاء OLAP Cube أداة Microsoft Query مضمنة. لإنشاء مكعب OLAP استنادًا إلى قاعدة بيانات علائقية، يجب عليك إكمال الخطوات التالية قبل تشغيل المعالج.

1. تحديد مصدر البيانات (انظر الشكل 6.1).

2. باستخدام Microsoft Query، قم بإنشاء استعلام، بما في ذلك فقط تلك الحقول التي ستكون إما حقول بيانات أو حقول أبعاد لمكعب OLAP؛ إذا تم استخدام حقل في المكعب أكثر من مرة، فيجب تضمينه في الاستعلام المطلوب عدد الاوقات.

3. في الخطوة الأخيرة من معالج إنشاء الاستعلام، قم بتعيين المفتاح على العنصر إنشاء مكعب OLAP من من هذا الطلب (انظر الشكل 6.2) أو بعد إنشاء الطلب باستخدام قائمة الاستعلام مباشرة ملفاختر فريقا إنشاء مكعب OLAP، وبعد ذلك سيتم إطلاق معالج إنشاء OLAP Cube.

يتكون معالج إنشاء مكعب OLAP من ثلاث خطوات.

في الخطوة الأولى للمعالج (انظر الشكل 6.6) حقول البيانات- الحقول المحسوبة التي يجب تحديد القيم الإجمالية لها.

أرز. 6.6. تحديد حقول البيانات

يضع المعالج الحقول المحسوبة المتوقعة (حقول رقمية عادةً) في أعلى القائمة، ويفحصها، ويحدد الوظيفة الناتجة لهذه الحقول، عادةً - مجموع. عند تحديد حقول البيانات، يجب تحديد حقل واحد على الأقل كحقل محسوب ويجب ترك حقل واحد على الأقل بدون تحديد لتحديد البعد.

عند إنشاء مكعب OLAP، يمكنك استخدام أربع وظائف تلخيصية - مجموع, رقم(عدد القيم)، الحد الأدنى, أقصىللحقول الرقمية ووظيفة واحدة رقملجميع المجالات الأخرى. إذا كنت تريد استخدام عدة دوال تلخيصية مختلفة لنفس الحقل، فيجب تضمين هذا الحقل في الاستعلام بالعدد المطلوب من المرات.

يمكن تغيير اسم الحقل المحسوب في عمود اسم حقل البيانات.

في الخطوة الثانية من المعالج، يتم تحديد البيانات الوصفية وأبعادها (انظر الشكل 6.7). لاختيار حقل القياس، يجب عليك من القائمة حقول المصدراسحب حقل البعد المطلوب افضل مستوىإلى القائمة قياساتإلى المنطقة التي تم وضع علامة عليها اسحب الحقول هنا لإنشاء الأبعاد. لإنشاء مكعب OLAP، يجب عليك تحديد بُعد واحد على الأقل. في نفس خطوة المعالج، استخدم قائمة السياقيمكنك تغيير اسم البعد أو حقل المستوى.

أرز. 6.7. تعريف حقول الأبعاد

يمكن تعريف الحقول التي تحتوي على بيانات معزولة أو منفصلة ولا تنتمي إلى تسلسل هرمي على أنها أبعاد ذات مستوى واحد. ومع ذلك، سيكون المكعب أكثر كفاءة إذا تم تنظيم بعض الحقول في مستويات. لإنشاء مستوى كجزء من البعد، اسحب حقلاً من القائمة حقول المصدرفي الحقل الذي يمثل بُعدًا أو مستوى. يجب وضع الحقول التي تحتوي على معلومات أكثر تفصيلاً في المستويات الأدنى. على سبيل المثال، في الشكل 6.7 المجال مسمى وظيفيهو المستوى الميداني اسم القسم.

لنقل حقل إلى مستوى أقل أو أعلى، يتعين عليك سحبه إلى حقل أقل أو أعلى داخل البعد. لعرض المستويات أو إخفائها، استخدم الزرين أو على التوالي.

إذا كنت تستخدم حقول التاريخ أو الوقت كبُعد المستوى الأعلى، فسيقوم معالج OLAP Cube Wizard تلقائيًا بإنشاء مستويات لتلك الأبعاد. ويمكن للمستخدم بعد ذلك تحديد المستويات التي يجب أن تظهر في التقارير. على سبيل المثال، يمكنك تحديد الأسابيع أو الأرباع أو السنوات أو الأشهر (انظر الشكل 6.7).

تذكر أن المعالج يقوم تلقائيًا بإنشاء مستويات لحقول التاريخ والوقت فقط عندما تقوم بإنشاء بُعد المستوى الأعلى؛ عند إضافة هذه الحقول كمستويات فرعية للبعد، لا يتم إنشاء المستويات التلقائية.

في الخطوة الثالثة من المعالج، يتم تحديد نوع المكعب الذي أنشأه المعالج، مع وجود ثلاثة خيارات ممكنة (انظر الشكل 6.8).

أرز. 6.8. تحديد نوع المكعب الذي سيتم إنشاؤه في الخطوة الثالثة من المعالج

· يتضمن الخياران الأولان إنشاء مكعب في كل مرة تفتح فيها تقريرًا (إذا تم عرض المكعب من برنامج Excel، فنحن نتحدث عن جدول محوري). في هذه الحالة، ملف الطلب وملف تعريفات المكعب *.oqy، والذي يحتوي على تعليمات لإنشاء مكعب. يمكن فتح الملف *.oqy في برنامج اكسللإنشاء تقارير بناءً على المكعب، وإذا كنت بحاجة إلى إجراء تغييرات على المكعب، فيمكنك فتح استعلام لتشغيل معالج إنشاء المكعب مرة أخرى.

افتراضيًا، يتم تخزين ملفات تعريف المكعب، مثل ملفات الاستعلام، في مجلد ملف تعريف المستخدم في Application Data\Microsoft\Que-ries. عند حفظ ملف *.oqy في المجلد القياسي، يتم عرض اسم ملف تعريف المكعب في علامة التبويب مكعبات OLAPعند فتح استعلام جديد في Microsoft Query أو عند تحديد أمر إنشاء طلب(قائمة طعام بيانات، القائمة الفرعية استيراد البيانات الخارجية) في مايكروسوفت إكسل.

· في حالة اختيار الخيار الثالث من نوع المكعب حفظ ملف مكعب يحتوي على كافة البيانات الخاصة بالمكعب، يتم استرداد كافة البيانات الخاصة بالمكعب ويتم إنشاء ملف مكعب بالملحق * في الموقع المحدد من قبل المستخدم .الشبل، حيث يتم تخزين هذه البيانات. خلق من هذا الملفلا يحدث على الفور عند الضغط على الزر مستعد; يتم إنشاء الملف إما عند حفظ تعريف المكعب في ملف أو عند إنشاء تقرير يستند إلى المكعب.

يتم تحديد اختيار نوع المكعب من خلال عدة عوامل: كمية البيانات التي يحتوي عليها المكعب؛ نوع وتعقيد التقارير التي سيتم إنشاؤها بناءً على المكعب؛ موارد النظام (الذاكرة ومساحة القرص)، إلخ.

يجب إنشاء ملف مكعب *.cub منفصل في الحالات التالية:

1) للتقارير التفاعلية التي يتم تغييرها بشكل متكرر إذا كانت هناك مساحة كافية على القرص؛

2) عندما تحتاج إلى حفظ المكعب على خادم الشبكة لتوفير الوصول إليه للمستخدمين الآخرين عند إنشاء التقارير. يمكن أن يوفر الملف المكعب بيانات محددة من قاعدة البيانات المصدر مع حذف البيانات الحساسة أو الحساسة التي تريد منع المستخدمين الآخرين من الوصول إليها.