Olap küp ölçüleri ve boyutları. Küp nedir? İstemci ve sunucuda OLAP

/ Kübist bir tarzda. OLAP küplerinin büyük şirketlerin yönetim uygulamalarında uygulanması

Temas halinde

Sınıf arkadaşları

Konstantin Tokmaçev, sistem mimarı

Kübist tarzda.
OLAP küplerinin büyük şirketlerin yönetim uygulamalarında uygulanması

Belki de bir şirketin bilgi işlem kaynaklarının yalnızca bilgi kaydetme ve muhasebe raporlarına harcandığı dönem geçti. Aynı zamanda ofislerde, toplantılarda ve oturumlarda yönetim kararları “gözle” alınıyordu. Belki de Rusya'da kurumsal bilgi işlem sistemlerini ana kaynaklarına döndürmenin zamanı gelmiştir - bilgisayarda kayıtlı verilere dayalı yönetim sorunlarını çözme

İş analitiğinin faydaları hakkında

Kurumsal yönetim döngüsünde, "ham" veriler ile yönetilen nesneyi etkilemenin "kaldıraçları" arasında "performans göstergeleri" - KPI'ler vardır. Kontrol edilen nesnenin çeşitli alt sistemlerinin durumunu yansıtan bir tür "gösterge tablosu" oluştururlar. Şirketi bilgilendirici performans göstergeleri ile donatmak ve bunların hesaplanmasını ve elde edilen değerleri izlemek bir iş analistinin işidir. MS yardımcı programı gibi otomatik analiz hizmetleri, bir şirketin analitik çalışmasını organize etmede önemli yardım sağlayabilir. SQL Server Analiz Hizmetleri (SSAS) ve ana özelliği OLAP küpüdür.

Tam burada bir noktaya daha değinmek gerekiyor. Diyelim ki Amerikan geleneğinde OLAP küpleriyle çalışmaya odaklanan bir uzmanlığa BI (İş Zekası) deniyor. Amerikan BI'sının Rus "iş analistine" karşılık geldiğine dair hiçbir yanılsama olmamalıdır. Kusura bakmayın ama iş analistimiz çoğu zaman bir "muhasebeci" ve "yetersiz programcıdır", belirsiz bilgisi olan ve küçük bir maaşı olan, aslında kendi araçlarından ve metodolojisinden hiçbirine sahip olmayan bir uzmandır.

Bir BI uzmanı aslında uygulamalı bir matematikçidir, şirketin cephaneliği için (Yöneylem Araştırması olarak adlandırılan) modern matematiksel yöntemleri kullanan yüksek nitelikli bir uzmandır. BI, bir zamanlar SSCB'de olan ve Moskova Devlet Üniversitesi Hesaplamalı Matematik ve Matematik Fakültesi'nden mezun olan "sistem analisti" uzmanlığıyla daha tutarlıdır. M.V. Lomonosov. OLAP küpü ve analiz hizmetleri, belki de Amerikan BI yönünde ileri düzeyde bir eğitimden sonra, bir Rus iş analistinin işyeri için umut verici bir temel haline gelebilir.

Son zamanlarda başka bir zararlı eğilim ortaya çıktı. Uzmanlaşma sayesinde, farklı kategorilerdeki şirket çalışanları arasındaki karşılıklı anlayış kayboldu. I.A.'nın masalındaki "kuğu, kerevit ve turna balığı" gibi bir muhasebeci, yönetici ve programcı. Krylov, şirketi farklı yönlere çekiyor.

Muhasebeci raporlamakla meşguldür; tutarları hem anlam hem de dinamik olarak şirketin iş süreciyle doğrudan ilgili değildir.

Yönetici, iş sürecinin kendi payına düşen kısmıyla meşguldür, ancak eylemlerinin sonuçlarını ve beklentilerini bir bütün olarak şirket düzeyinde küresel olarak değerlendirememektedir.

Son olarak, bir zamanlar (eğitim sayesinde) bilim alanından iş dünyasına ileri teknik fikirlerin iletkeni olan programcı, muhasebeci ve yöneticinin fantezilerinin pasif bir uygulayıcısına dönüştü. Şirketlerin BT departmanlarının muhasebeciler ve genel olarak tembel olmayan herkes tarafından yönetilmesi artık alışılmadık bir durum. İnisiyatif eksikliği, okuma yazma bilmeyen ancak nispeten yüksek maaşlı 1C programcısı gerçek bir beladır Rus şirketleri. (Neredeyse yerli futbolcu gibi.) Sözde “ekonomistler ve hukukçular”dan bahsetmiyorum bile, onlar hakkında her şey çok önceden söylendi.

Dolayısıyla, bilgi yoğun bir SSAS cihazı ile donatılmış, programlama ve muhasebenin temelleri konusunda uzman bir iş analistinin pozisyonu, iş sürecinin analizi ve tahmini ile ilgili olarak şirketin çalışmalarını pekiştirme yeteneğine sahiptir.

OLAP küplerinin avantajları

OLAP küpü modern çare hiyerarşinin her seviyesindeki çalışanlara, karakterize eden gerekli göstergeler setini sağlamayı mümkün kılan kurumsal bilgisayar sistemi veri tabanının analizi üretim sürecişirketler. Önemli olan yalnızca MDX küpünün (Çok Boyutlu İfadeler) kullanışlı arayüzü ve esnek sorgulama dilinin gerekli analitik göstergeleri formüle etmenize ve hesaplamanıza olanak sağlaması değil, aynı zamanda OLAP küpünün bunu olağanüstü hız ve kolaylıkla yapmasıdır. Üstelik bu hız ve kolaylık, belirli sınırlar dahilinde, hesaplamaların karmaşıklığına ve veritabanının boyutuna bağlı değildir.

OLAP'a bazı girişler
küp, MS Excel'in bir "pivot tablosu" ile verilebilir. Bu nesnelerin benzer mantığı ve benzer arayüzleri vardır. Ancak makaleden de anlaşılacağı gibi, OLAP işlevselliği kıyaslanamayacak kadar zengin ve performans kıyaslanamayacak kadar yüksek, dolayısıyla "pivot tablo" yerel bir masaüstü ürünü olarak kalırken OLAP kurumsal düzeyde bir ürün.

OLAP küpü çözüm için neden bu kadar iyi? analitik görevler? OLAP küpü, olası tüm bölümlerdeki tüm göstergelerin önceden hesaplanacağı (tamamen veya kısmen) ve kullanıcının yalnızca gerekli göstergeleri (ölçüleri) ve boyutları (boyutları) "çekebileceği" şekilde tasarlanmıştır. fare ve program tabloları yeniden çizebilir.

Tüm bölümlerdeki olası tüm analitikler devasa bir alan oluşturur, daha doğrusu bir alan değil, yalnızca çok boyutlu bir OLAP küpü. Kullanıcının (yönetici, iş analisti, yönetici) analiz hizmetine yönelttiği talep ne olursa olsun, yanıt verme hızı iki şeyle açıklanır: birincisi, gerekli analizler kolaylıkla formüle edilebilir (ya bir listeden isme göre seçilebilir ya da bir MDX dilindeki formül ), ikincisi, kural olarak zaten hesaplanmıştır.

Analitik formülasyonu üç seçenekte mümkündür: ya bir veritabanı alanıdır (ya da daha doğrusu bir depo alanıdır), ya da küp tasarımı düzeyinde tanımlanmış bir hesaplama alanıdır ya da küp ile etkileşimli olarak çalışırken bir MDX dil ifadesidir.

Bu, OLAP küplerinin birçok çekici özelliği anlamına gelir. Esasen kullanıcı ile veri arasındaki bariyer ortadan kalkar. Engel, öncelikle sorunu açıklaması (bir görev belirlemesi) gereken bir uygulama programcısı şeklindedir. İkinci olarak, uygulama programcısının bir algoritma oluşturmasını, programı yazıp hata ayıklamasını ve ardından muhtemelen onu değiştirmesini beklemeniz gerekecektir. Çok sayıda çalışan varsa ve gereksinimleri çeşitli ve değişkense, uygulama programcılarından oluşan tam bir ekibe ihtiyaç vardır. Bu anlamda, bir OLAP küpü (ve nitelikli bir iş analisti), tıpkı bir ekskavatör operatörüne sahip güçlü bir ekskavatörün, bir hendek kazarken tüm göçmen işçiler ekibinin yerini küreklerle değiştirmesi gibi, analitik çalışma açısından uygulama programcılarından oluşan bir ekibin tamamının yerini alır!

Aynı zamanda elde edilen analitik verilerin çok önemli bir niteliği daha elde edilir. Şirketin tamamı için yalnızca bir OLAP küpü olduğundan; Bu, verilerdeki can sıkıcı tutarsızlıkları ortadan kaldıran herkes için analistlerin bulunduğu aynı alandır. Bir yöneticinin öznellik faktörünü ortadan kaldırmak için aynı görevi birkaç bağımsız çalışana sormak zorunda kalması, ancak yine de herkesin bir şekilde açıklamayı üstlendiği farklı cevaplar getirmesi vb. OLAP küpü, kurumsal hiyerarşinin farklı seviyelerinde analitik verilerin tekdüzeliğini sağlar; Bir yönetici belirli bir ilgi göstergesini detaylandırmak isterse, o zaman kesinlikle astının çalıştığı alt düzey verilere gelecektir ve bu, tam olarak üst düzey göstergenin hesaplandığı temeldeki veriler olacaktır. ve başka bir şekilde, başka bir zamanda vb. alınan başka veriler değil. Yani, şirketin tamamı aynı analitiği görüyor ancak farklı toplama düzeylerinde.

Bir örnek verelim. Bir yöneticinin alacak hesaplarını kontrol ettiğini varsayalım. Vadesi geçmiş alacaklara ilişkin KPI yeşil olduğu sürece her şey normaldir ve herhangi bir yönetim eylemi gerekmemektedir. Renk sarıya veya kırmızıya dönüştüyse bir şeyler ters gidiyor: KPI'ları satış departmanları tarafından kesiyoruz ve departmanları hemen "kırmızı" olarak görüyoruz. Bir sonraki bölümde yöneticiler ve müşterileri ödemeleri geciktiren satıcılar tarafından belirlenir. (Ayrıca vadesi geçmiş tutar müşterilere, şartlara vb. göre bölünebilir.) Kurumun başkanı ihlalde bulunanlarla her düzeyde doğrudan iletişime geçebilir. Ancak genel olarak aynı KPI (hiyerarşi düzeylerinde) hem departman başkanları hem de satış yöneticileri tarafından görülür. Bu nedenle durumu düzeltmek için "halıya çağrı" beklemelerine bile gerek yok... Elbette KPI'nin kendisinin vadesi geçmiş ödemelerin tutarı olması gerekmez - bu olabilir vadesi geçmiş ödemelerin ağırlıklı ortalama süresi veya genel olarak alacakların devir hızı.

MDX dilinin karmaşıklığı ve esnekliğinin, hızlı (bazen anlık) sonuçlarla birlikte, aksi takdirde hiç ortaya çıkmayacak karmaşık kontrol sorunlarını çözmemize (geliştirme ve hata ayıklama aşamalarını dikkate alarak) olanak tanıdığını belirtelim. uygulama programcıları için karmaşıklık ve formülasyondaki başlangıçtaki belirsizlik nedeniyle. (Uygulama programcılarının analitik problemleri çözmeleri için, yetersiz anlaşılan formülasyonlar ve koşullar değiştiğinde programlarda yapılan uzun değişiklikler nedeniyle pratikte sıklıkla karşılaşılan uzun son teslim tarihleri.)

Ayrıca şirketin her çalışanının, bir OLAP analistinin işi için ihtiyaç duyduğu hasatı genel sahadan toplayabildiğine ve toplumsal olarak kendisi için kesilen "şerit" ile yetinmemesine dikkat edelim. “standart raporlar”.

İstemci-sunucu modunda bir OLAP küpüyle çalışmaya yönelik çok kullanıcılı arayüz, her çalışanın, diğerlerinden bağımsız olarak, kendi (hatta biraz beceriyle kendi kendine oluşturduğu) analiz bloklarına (raporlarına) sahip olmasına olanak tanır; bu bloklar, tanımlandıktan sonra otomatik olarak oluşturulur. güncellendi - başka bir deyişle, her zaman güncel durumdalar.

Yani, OLAP küpü, analitik çalışmayı (aslında sadece resepsiyon analistleri tarafından değil, aslında şirketin hemen hemen tüm çalışanları, hatta dengeleri ve sevkiyatları kontrol eden lojistikçiler ve yöneticiler tarafından bile gerçekleştirilir) daha seçici hale getirmenize olanak tanır, "genel anlamda değil" işin iyileştirilmesi ve verimliliğin artırılması için koşullar yaratır.

Girişimizi özetlemek gerekirse, OLAP küplerinin kullanımının bir şirketin yönetimini daha yüksek bir seviyeye çıkarabileceğini belirtiyoruz. Hiyerarşinin tüm seviyelerinde analitik verilerin tekdüzeliği, güvenilirliği, karmaşıklığı, göstergeleri oluşturma ve değiştirme kolaylığı, bireysel ayarlar, yüksek veri işleme hızı ve son olarak alternatif analitik yolları desteklemek için harcanan para ve zamandan tasarruf (uygulama programcıları, çalışanın bağımsız hesaplamaları), büyük Rus şirketlerinin uygulamalarında OLAP küplerinin kullanılmasına yönelik umutlar yaratıyor.

OLTP + OLAP: taslak geri bildirimşirket yönetim zincirinde

Şimdi OLAP küplerinin genel fikrine ve bunların kurumsal yönetim zincirindeki uygulama noktalarına bakalım. OLAP (OnLine Analytical Processing) terimi, daha önce tanıttığı OLTP (OnLine Transactions Processing) terimine ek olarak İngiliz matematikçi Edgar Codd tarafından tanıtıldı. Bu daha sonra tartışılacaktır, ancak E. Codd elbette sadece terimleri değil, aynı zamanda OLTP ve OLAP'ın matematiksel teorilerini de önerdi. Ayrıntılara girmeden, modern yorumda OLTP, bilginin kaydedilmesi, saklanması ve alınması için bir mekanizma olarak kabul edilen ilişkisel bir veritabanıdır.

Çözüm metodolojisi

1C7, 1C8, MS Dynamics AX gibi ERP sistemleri (Kurumsal Kaynak Planlama), kullanıcı odaklı yazılım arayüzlerine (belgelerin girilmesi ve düzenlenmesi vb.) ve bilgilerin depolanması ve alınması için bugün yazılımla temsil edilen ilişkisel bir veritabanına (DB) sahiptir. MS SQL Server (SS) gibi ürünler.

ERP sistemi veritabanında kayıtlı bilgilerin gerçekten çok değerli bir kaynak olduğunu unutmayın. Önemli olan, kayıtlı bilgilerin yalnızca şirketin mevcut belge akışını (belgelerin çıkarılması, ayarlanması, yazdırılması ve mutabakatı yeteneği vb.) Sağlanması değil, yalnızca mali tabloların (vergiler, denetim vb.) ). Yönetim açısından bakıldığında, OLTP sisteminin (ilişkisel veritabanı) aslında şirketin faaliyetlerinin gerçek boyutlu bir dijital modeli olması çok daha önemlidir.

Ancak süreci yönetmek için süreçle ilgili bilgilerin kaydedilmesi yeterli değildir. Süreç, ilerlemesini karakterize eden bir sayısal göstergeler (KPI) sistemi biçiminde sunulmalıdır. Ayrıca göstergeler için kabul edilebilir değer aralıkları tanımlanmalıdır. Ve yalnızca göstergenin değeri izin verilen aralığın dışına çıkarsa bir kontrol eylemi uygulanmalıdır.

Bu kontrol mantığı (veya mitolojisi) (“sapma yoluyla kontrol”) ile ilgili olarak, hem tekne rotadan saptığında küreğe yaslanan dümenci (siberburun) imajını yaratan antik Yunan filozofu Platon hem de Bilgisayar çağının arifesinde sibernetik bilimini yaratan Amerikalı matematikçi Norbert Wiener.

OLTP yöntemini kullanarak bilgilerin kaydedilmesine yönelik olağan sisteme ek olarak, başka bir sisteme ihtiyaç vardır - toplanan bilgilerin analiz edilmesi için bir sistem. Kontrol döngüsünde yönetim ile kontrol nesnesi arasında geri bildirim görevi gören bu eklenti, bir OLAP sistemi veya kısacası bir OLAP küpüdür.

OLAP'ın bir yazılım uygulaması olarak, MS SQL Server'ın standart sunumunun bir parçası olan, SSAS olarak kısaltılan MS Analiz Hizmetleri yardımcı programını ele alacağız. E. Codd'un planına göre, analitikteki OLAP küpünün, OLTP sistemi ve ilişkisel veritabanının (SQL Server) bilgi depolama ve alma konusunda sağladığı aynı kapsamlı eylem özgürlüğünü vermesi gerektiğini unutmayın.

OLAP Lojistik

Şimdi spesifik konfigürasyona bakalım harici cihazlar OLAP küpünün otomatik çalışmasının dayandığı uygulama programları ve teknolojik işlemler.

Kurumun, bilgilerin her zamanki gibi kaydedildiği bir ERP sistemi (örneğin 1C7 veya 1C8) kullandığını varsayacağız. Bu ERP sisteminin veri tabanı belirli bir sunucu üzerinde bulunmakta ve MS SQL Server tarafından desteklenmektedir.

Ayrıca başka bir sunucuda, MS Analiz Hizmetleri (SSAS) yardımcı programına sahip MS SQL Server'ın yanı sıra MS SQL Server Management Studio, MS C#, MS Excel ve MS Visual Studio dahil olmak üzere yazılımın kurulu olduğunu varsayacağız. Bu programlar birlikte gerekli bağlamı oluşturur: OLAP küplerinin geliştiricisi için araçlar ve gerekli arayüzler.

SSAS sunucusu, blat adında (parametrelerle birlikte) ücretsiz olarak dağıtılan bir programa sahiptir. Komut satırı ve posta hizmeti sağlamak.

Çalışan iş istasyonlarında, yerel ağ, diğer şeylerin yanı sıra, MS Excel programları (2003'ten daha az olmayan sürümler) ve muhtemelen MS Excel'in MS Analiz Hizmetleri ile çalışmasını sağlamak için özel bir sürücü yüklenir (ilgili sürücü zaten MS Excel'e dahil edilmediği sürece).

Kesinlik açısından, çalışanların iş istasyonlarında bir işletim sisteminin kurulu olduğunu varsayacağız. Windows sistemi XP ve sunucularda - Windows Server 2008. Ayrıca MS SQL Server 2005'in SQL Server olarak kullanılmasına izin verin, Enterprise Edition (EE) veya Developer Edition (DE) OLAP küpü ile sunucuda kurulu olsun. Bu basımlarda sözde kullanmak mümkündür. “yarı ilave önlemler”, yani ek olarak toplama işlevleri(istatistikler) olağan toplamların dışında (örneğin uç veya ortalama).

OLAP küp tasarımı (OLAP kübizm)

OLAP küpünün tasarımı hakkında birkaç söz söyleyelim. İstatistik dilinde bir OLAP küpü, gerekli tüm bölümlerde hesaplanan bir dizi performans göstergesidir; örneğin müşterilere, mallara, tarihlere vb. bölümlerdeki sevkiyat göstergesi. OLAP küpleri üzerine Rus literatüründe İngilizceden doğrudan çeviri yapılması nedeniyle göstergelere “ölçü”, bölümlere ise “boyutlar” adı verilmektedir. Bu matematiksel olarak doğru ancak sözdizimsel ve anlamsal olarak pek başarılı olmayan bir çeviri. Rusça "ölçü", "boyut", "boyut" kelimeleri anlam ve yazılış açısından hemen hemen aynıyken, İngilizce "ölçü" ve "boyut" kelimeleri hem yazılış hem de anlam bakımından farklıdır. Bu nedenle, anlam bakımından benzer olan geleneksel Rus istatistik terimleri “gösterge” ve “kesim” i tercih ediyoruz.

Verilerin kaydedildiği OLTP sistemiyle ilişkili olarak bir OLAP küpünün yazılım uygulamasına yönelik çeşitli seçenekler vardır. En basit, en güvenilir ve en hızlı olan yalnızca bir şemayı ele alacağız.

Bu tasarımda OLAP ve OLTP tablo paylaşımı yapmamakta olup, kullanım aşamasından önce gelen küp güncelleme (İşlem) aşamasında OLAP analitiği mümkün olduğunca detaylı olarak hesaplanmaktadır. Bu şemaya MOLAP (Çok Boyutlu OLAP) denir. Dezavantajları ERP ile uyumsuzluk ve yüksek bellek maliyetleridir.

Resmi olarak bir OLAP küpü, ERP sistemi ilişkisel veritabanı tablolarının tamamını (binlerce) veri kaynağı olarak ve bunların tüm (yüzlerce) alanını gösterge veya bölüm olarak kullanarak oluşturulabilse de, gerçekte bu yapılmamalıdır. Tersine. Bir küpe yüklemek için "vitrin" veya "depo" adı verilen ayrı bir veritabanı hazırlamak daha doğrudur.

Çeşitli nedenler bizi bunu yapmaya zorluyor.

• İlk önce, Bir OLAP küpünü gerçek bir veritabanındaki tablolara bağlamak kesinlikle teknik sorunlar yaratacaktır. Bir tablodaki verileri değiştirmek küpün yenilenmesini tetikleyebilir ve bir küpün yenilenmesi her zaman hızlı bir süreç olmayabilir; dolayısıyla küp sürekli olarak yeniden oluşturulma durumunda olacaktır; Aynı zamanda, küp güncelleme prosedürü, veritabanı tablolarının verilerini engelleyebilir (okurken), kullanıcıların ERP sistemine veri kaydetme çalışmalarını yavaşlatabilir.
• ikinci olarak, Çok fazla gösterge ve kesimin olması, küpün sunucudaki depolama alanını önemli ölçüde artıracaktır. OLAP küpünün, OLTP sisteminde olduğu gibi yalnızca kaynak verileri değil, aynı zamanda olası tüm bölümler (ve hatta tüm bölümlerin tüm kombinasyonları) üzerinden özetlenen tüm göstergeleri de sakladığını unutmayalım. Ek olarak, küpün güncellenme hızı ve sonuçta bunlara dayalı analitik ve kullanıcı raporlarının oluşturulma ve güncellenme hızı da buna göre yavaşlayacaktır.
• Üçüncü, çok fazla alan (göstergeler ve bölümler) OLAP geliştirici arayüzünde sorun yaratacaktır çünkü elementlerin listesi muazzam hale gelecektir.
• Dördüncüsü, OLAP küpü veri bütünlüğü ihlallerine karşı çok hassastır. Anahtar verileri küp alanı bağlantılarının yapısında belirtilen bağlantıda bulunmuyorsa küp oluşturulamaz. Geçici veya kalıcı bütünlük ihlalleri, boş alanlar bir ERP sistemi veritabanında sık görülür ancak bu OLAP için kesinlikle uygun değildir.

Yükü paylaşmak için ERP sistemi ile OLAP küpünün farklı sunucularda bulunması gerektiğini de ekleyebilirsiniz. Ancak OLAP ve OLTP için ortak tablolar varsa ağ trafiği sorunu da ortaya çıkar. Bu durumda, birkaç farklı ERP sistemini (1C7, 1C8, MS Dynamics AX) tek bir OLAP küpünde birleştirmek gerektiğinde pratik olarak çözülemeyen sorunlar ortaya çıkar.

Muhtemelen teknik sorunları birikmeye devam edebiliriz. Ancak en önemlisi, OLTP'den farklı olarak OLAP'ın verileri kaydetme ve depolama aracı değil, bir analiz aracı olduğunu unutmayın. Bu, "kirli" verileri "her ihtimale karşı" ERP'den OLAP'a yüklemeye ve indirmeye gerek olmadığı anlamına gelir. Tam tersine, önce en azından KPI sistemi düzeyinde şirketi yönetmek için bir konsept geliştirmeli, ardından OLAP küpüyle aynı sunucuda bulunan ve küçük bir veri ambarı içeren bir uygulama veri ambarı (depo) tasarlamalısınız. Yönetim için gerekli olan ERP'den gelen rafine edilmiş veri miktarı.

Kötü alışkanlıkları teşvik etmeden, OLTP ile ilgili olarak OLAP küpü, gerçek kaydın "fermente edilmiş kütlesinden" "saf bir ürünün" çıkarıldığı iyi bilinen "damıtıcıya" benzetilebilir.

Böylece OLAP'ın veri kaynağının, OLAP ile aynı sunucuda bulunan özel bir veritabanı (depo) olduğunu anladık. Genellikle bu iki anlama gelir. Öncelikle ERP veritabanlarından depo oluşturacak özel prosedürlerin olması gerekir. İkincisi, OLAP küpü ERP sistemleriyle eşzamansızdır.

Yukarıdakileri dikkate alarak, hesaplama süreci mimarisinin aşağıdaki versiyonunu öneriyoruz.

Çözüm mimarisi

Belirli bir şirketin (holdingin) farklı sunucularda bulunan birçok ERP sisteminin bulunduğunu ve analitik verilerinin tek bir OLAP küpünde birleştirildiğini görmek istediğimizi varsayalım. Açıklanan teknolojide, ERP sistemlerinden gelen verileri depo düzeyinde birleştirdiğimizi ve OLAP küpünün tasarımını değiştirmeden bıraktığımızı vurguluyoruz.

OLAP sunucusunda tüm bu ERP sistemlerinin veritabanlarının görüntülerini (boş kopyalarını) oluşturuyoruz. İlgili aktif ERP veritabanlarının bu boş kopyalara periyodik olarak (geceleri) kısmi replikasyonunu gerçekleştiriyoruz.

Daha sonra, ağ trafiği olmayan aynı OLAP sunucusunda, ERP sistemi veritabanlarının kısmi kopyalarına dayanarak, OLAP küpünün veri kaynağı olan bir depo (depo) oluşturan (veya dolduran) SP (saklı prosedür) başlatılır.

Daha sonra ambar verilerine dayalı olarak bir küpün güncellenmesi/oluşturulması için standart prosedür başlatılır (SSAS arayüzünde süreç operasyonu).

Teknolojinin bazı yönleri hakkında yorum yapalım. SP'ler ne tür işler yapar?

Kısmi çoğaltma sonucunda güncel veriler OLAP sunucusundaki bazı ERP sistemlerinin görüntüsünde görünür. Bu arada kısmi çoğaltma iki şekilde gerçekleştirilebilir.

Kısmi replikasyon sırasında öncelikle ERP sistemi veritabanındaki tüm tablolardan yalnızca depo oluşturmak için gerekli olanlar kopyalanır. Bu, sabit bir tablo adları listesi tarafından kontrol edilir.

İkinci olarak, kısmi çoğaltma, tablodaki tüm alanların kopyalanmadığı, yalnızca deponun oluşturulmasında yer alan alanların kopyalandığı anlamına da gelebilir. Kopyalanacak alanların listesi SP'de kopyanın görüntüsünde belirtilir veya dinamik olarak oluşturulur (tablonun kopyasında başlangıçta tüm alanlar mevcut değilse).

Elbette tablo satırlarının tamamını kopyalamak değil, yalnızca yeni kayıtlar eklemek mümkündür. Ancak bu durum, gerçek hayattaki sistemlerde sıklıkla görülen ERP revizyonlarının "geriye dönük" olarak muhasebeleştirilmesinde ciddi sıkıntılar yaratır. Böylece, daha fazla uzatmadan tüm kayıtları kopyalamak (veya belirli bir tarihten itibaren "kuyruğu" güncellemek) daha kolaydır.

Daha sonra SP'nin asıl görevi ERP sistem verilerini depo formatına dönüştürmektir. Yalnızca bir ERP sistemi varsa, dönüştürme görevi esas olarak gerekli verilerin kopyalanması ve muhtemelen yeniden biçimlendirilmesinden ibarettir. Ancak farklı yapılara sahip birkaç ERP sistemini aynı OLAP küpünde birleştirmek gerekiyorsa dönüşümler daha karmaşık hale gelir.

Birkaç farklı ERP sistemini bir küpte birleştirme görevi, nesnelerin kümeleri (mal dizinleri, müteahhitler, depolar vb.) kısmen örtüşüyorsa, nesneler aynı anlama sahipse ancak doğal olarak dizinlerde farklı şekilde tanımlanıyorsa özellikle zordur. farklı sistemlerin (kodlar, tanımlayıcılar, adlar vb. anlamında)

Gerçekte böyle bir tablo, büyük bir holding şirketinde, aynı türdeki kurucu özerk şirketlerin birçoğunun yaklaşık olarak aynı bölgede yaklaşık olarak aynı tür faaliyetleri yürüttüğü, ancak kendi ve üzerinde anlaşmaya varılmamış kayıt sistemlerini kullandığı durumlarda ortaya çıkar. Bu durumda verileri ambar düzeyinde konsolide ederken yardımcı eşleme tabloları olmadan yapamazsınız.

Depo depolama mimarisine biraz dikkat edelim. Tipik olarak bir OLAP küp şeması bir "yıldız" biçiminde temsil edilir; dizinlerin “ışınları” ile çevrelenmiş bir veri tablosu olarak - ikincil anahtar değer tabloları. Bir tablo “göstergelerin” bir bloğudur; bunların bölümleridir. Bu durumda, dizin, keyfi olarak dengesiz bir ağaç veya dengeli bir hiyerarşi, örneğin malların veya yüklenicilerin çok düzeyli bir sınıflandırması olabilir. Bir OLAP küpünde, bir depodaki veri tablosunun sayısal alanları otomatik olarak "göstergeler" (veya ölçümler) haline gelir ve bölümler (veya boyutlar) ikincil anahtar tablolar kullanılarak tanımlanabilir.

Bu görsel bir “pedagojik” açıklamadır. Aslında bir OLAP küpünün mimarisi çok daha karmaşık olabilir.

İlk olarak, bir depo muhtemelen ortak dizinler aracılığıyla birbirine bağlanan birkaç "yıldızdan" oluşabilir. Bu durumda OLAP küpü birkaç küpün (birkaç veri bloğunun) birleşimi olacaktır.

İkincisi, yıldız işaretinin "ışını" yalnızca bir dizin değil, bütün (hiyerarşik) bir dosya sistemi olabilir.

Üçüncüsü, mevcut boyut bölümlerine dayanarak, OLAP geliştirici arayüzü araçları kullanılarak yeni hiyerarşik bölümler tanımlanabilir (örneğin, daha az düzeyle, farklı düzeyde düzey sırasıyla vb.)

Dördüncüsü, mevcut göstergeler ve bölümler temel alınarak MDX dili ifadeleri kullanılarak yeni göstergeler (hesaplamalar) tanımlanabilir. Yeni küplerin, yeni göstergelerin, yeni bölümlerin otomatik olarak orijinal öğelerle tamamen entegre olduğunu unutmamak önemlidir. Ayrıca, kötü formüle edilmiş hesaplamaların ve hiyerarşik bölümlerin OLAP küpünün çalışmasını önemli ölçüde yavaşlatabileceği de unutulmamalıdır.

OLAP'a arayüz olarak MS Excel

OLAP küplerine sahip kullanıcı arayüzü özellikle ilgi çekicidir. Doğal olarak, en eksiksiz arayüz SSAS yardımcı programının kendisi tarafından sağlanır. Buna bir OLAP küp geliştirici araç seti, etkileşimli bir rapor tasarımcısı ve bir pencere dahildir interaktif çalışma MDX sorgularını kullanan bir OLAP küpüyle.

SSAS'nin kendisine ek olarak, OLAP'a bir arayüz sağlayan ve işlevlerini az ya da çok kapsayan birçok program vardır. Ancak bunların arasında bize göre yadsınamaz avantajlara sahip olan bir tane var. Bu MS Excel'dir.

MS Excel ile arayüz, ayrı olarak indirilebilen veya Excel dağıtımına dahil edilen özel bir sürücü tarafından sağlanır. OLAP'ın tüm işlevlerini kapsamaz, ancak MS Excel sürüm numaralarının artmasıyla birlikte bu kapsam da genişler (örneğin, MS Excel 2007'de, MS Excel 2003'te olmayan KPI'nın grafiksel bir temsili görünür, vb.). ).

Elbette, oldukça eksiksiz işlevselliğine ek olarak, MS Excel'in temel avantajı, bu programın yaygın dağıtımı ve çok sayıda ofis kullanıcısının ona yakın aşinalığıdır. Bu anlamda diğer arayüz programlarından farklı olarak firmanın ek bir şey satın almasına ve ayrıca kimseyi eğitmesine gerek yoktur.

OLAP ile bir arayüz olarak MS Excel'in en büyük avantajı, OLAP raporunda elde edilen verileri daha da bağımsız olarak işleyebilme yeteneğidir (yani, OLAP'tan elde edilen verileri aynı Excel'in diğer sayfalarında, artık OLAP araçlarını kullanmadan, ancak normal Excel araçlarını kullanarak).

Facubi gecelik tedavi döngüsü

Şimdi OLAP işleminin günlük (gecelik) hesaplama döngüsünü açıklayacağız. Hesaplama, C# 2005 ile yazılmış ve depo ve SSAS bulunan bir sunucu üzerinde Görev Zamanlayıcı aracılığıyla başlatılan facubi programının kontrolünde gerçekleştirilir. Başlangıçta facubi internete erişir ve güncel döviz kurlarını okur (bir para birimindeki çeşitli göstergeleri temsil etmek için kullanılır). Daha sonra aşağıdaki adımları gerçekleştirin.

İlk olarak facubi, yerel ağda mevcut olan çeşitli ERP sistemlerinin (tutma elemanları) veritabanlarının kısmi replikasyonunu gerçekleştiren SP'leri başlatır. Çoğaltma, söylediğimiz gibi, önceden hazırlanmış "arka planlara" - SSAS sunucusunda bulunan uzak ERP sistemlerinin görüntülerine - gerçekleştirilir.

İkinci olarak, SP aracılığıyla, ERP kopyalarından ambar depolama alanına (OLAP küp verilerinin kaynağı olan ve SSAS sunucusunda bulunan özel bir veritabanı) bir eşleme gerçekleştirilir. Bu durumda üç ana görev çözülür:

• ERP verileri gerekli küp formatlarına göre ayarlanmış; Hakkında konuşuyoruz hem tablolar hem de tablo alanları hakkında. (Bazen gerekli tablonun, örneğin birkaç MS Excel sayfasından "biçimlendirilmesi" gerekir.) Benzer veriler, farklı ERP'lerde farklı formatlara sahip olabilir; örneğin, 1C7 dizinlerindeki anahtar kimlik alanları, 8 uzunluğunda 36 haneli bir karakter koduna sahiptir. , ve 1С8 dizinlerindeki _idrref alanları – 32 uzunluğunda onaltılık sayılar;
• işlem sırasında mantıksal veri kontrolü gerçekleştirilir (mümkün olduğunda eksik verilerin yerine "varsayılanların" yazılması dahil) ve bütünlük kontrolü, yani; ilgili sınıflandırıcılarda birincil ve ikincil anahtarların varlığının kontrol edilmesi;
• kod birleştirme Farklı ERP'lerde aynı anlama gelen nesneler. Örneğin, farklı ERP'lerin dizinlerinin karşılık gelen öğeleri aynı anlama sahip olabilir; örneğin bunlar aynı karşı taraftır. Kodları birleştirme sorunu, eşleme tabloları oluşturularak çözülür. çeşitli kodlar aynı nesneler bir araya getirilir.

Üçüncüsü, facubi başlıyor standart prosedürİşlem küpü verilerinin güncellenmesi (SSAS yardımcı program prosedürlerinden).

Facubi, kontrol listelerine dayanarak işleme adımlarının ilerleyişi hakkında e-postalar gönderir.

Facubi'yi çalıştırdıktan sonra Görev Zamanlayıcı, raporların OLAP küp göstergelerine göre önceden oluşturulduğu birkaç excel dosyasını başlatır. Söylediğimiz gibi MS Excel'in özel bir özelliği vardır. yazılım arayüzü OLAP küpleriyle (SSAS ile) çalışmak için (ayrı olarak indirilebilir veya yerleşik sürücü). MS Excel'i başlattığınızda, raporlardaki verilerin güncellenmesini sağlayan MS VBA programları (makrolar gibi) etkinleştirilir; Raporlar gerektiğinde değiştirilmekte ve kontrol listelerine göre kullanıcılara mail (blat programı) ile gönderilmektedir.

SSAS sunucusuna erişimi olan yerel ağ kullanıcıları, OLAP küpü için yapılandırılmış "canlı" raporlar alacaktır. (Prensip olarak, herhangi bir postaya ihtiyaç duymadan, MS Excel'deki OLAP raporlarını kendileri güncelleyebilirler. yerel bilgisayarlar.) Yerel ağ dışındaki kullanıcılar ya orijinal raporları alacak, ancak sınırlı işlevselliğe sahip olacak ya da onlar için (MS Excel'de OLAP raporlarını güncelledikten sonra) SSAS sunucusuna erişemeyen özel "ölü" raporlar hesaplanacak.

Sonuçların değerlendirilmesi

Yukarıda OLTP ve OLAP'ın eşzamansızlığından bahsetmiştik. Söz konusu teknoloji varyantında, OLAP küp güncelleme döngüsü gece gerçekleştirilir (örneğin sabah 1'de başlar). Bu, kullanıcıların mevcut çalışma gününde dünün verileriyle çalıştığı anlamına gelir. OLAP bir kayıt aracı değil (belgenin en son revizyonuna bakın), ancak bir yönetim aracı (sürecin eğilimini anlayın) olduğundan, bu tür bir gecikme genellikle kritik değildir. Ancak gerekirse küp mimarisinin açıklanan versiyonunda (MOLAP) bile güncelleme günde birkaç kez gerçekleştirilebilir.

Güncelleme prosedürlerinin yürütme süresi, OLAP küpünün tasarım özelliklerine (daha fazla veya daha az karmaşıklık, göstergelerin ve bölümlerin az çok başarılı tanımları) ve harici OLTP sistemlerinin veritabanlarının hacmine bağlıdır. Deneyimlere göre, depo inşaatı prosedürü birkaç dakikadan iki saate kadar, küp güncelleme prosedürü (Süreç) 1 ila 20 dakika kadar sürmektedir. Onlarca yıldız tipi yapıyı, bunlar için onlarca ortak “ışın”ı (referans bölümleri) ve yüzlerce göstergeyi birleştiren karmaşık OLAP küplerinden bahsediyoruz. Harici ERP sistemlerinin veritabanlarının hacmini nakliye belgelerine dayanarak tahmin ettiğimizde, yılda yüzbinlerce belgeden ve buna bağlı olarak milyonlarca ürün grubundan bahsediyoruz. Kullanıcının ilgisini çeken tarihsel işleme derinliği üç ila beş yıldı.

Açıklanan teknoloji bir dizi büyük şirkette kullanılmaktadır: 2008'den beri Rus Balık Şirketi'nde (RRK) ve Rus Deniz Şirketi'nde (RM), 2012'den beri Santa Bremor şirketinde (SB). Bazı şirketler öncelikle ticaret ve satın alma firmaları (PPC'ler), diğerleri ise üretim şirketleridir (Moldova Cumhuriyeti ve Belarus Cumhuriyeti'ndeki balık ve deniz ürünleri işleme tesisleri). Tüm şirketler, 1C7 ve 1C8 gibi standart ERP sistemlerinden DBF ve Excel'e dayalı "kalıntı" muhasebe sistemlerine kadar çeşitli bağımsız ve çeşitli bilgisayar muhasebe sistemlerine sahip birkaç şirketi birleştiren büyük holdinglerdir. OLAP küplerini çalıştırmak için açıklanan teknolojinin (geliştirme aşamasını hesaba katmadan) ya özel çalışanlar gerektirmediğini ya da tam zamanlı bir iş analistinin sorumluluğunda olduğunu ekleyeceğim. Sorun yıllardır devam ediyor otomatik mod, çeşitli kategorilerdeki kurumsal çalışanlara günlük olarak güncel raporlama sağlıyor.

Çözümün artıları ve eksileri

Deneyimler, önerilen çözümün oldukça güvenilir ve kullanımı kolay olduğunu göstermektedir. Değişmezlik ile kolayca değiştirilebilir (yeni ERP'lerin bağlanması/bağlantısının kesilmesi, yeni göstergelerin ve bölümlerin oluşturulması, Excel raporlarının ve bunların posta listelerinin oluşturulması ve değiştirilmesi). kontrol programı facubi.

OLAP ile bir arayüz olarak MS Excel, yeterli ifade gücü sağlar ve farklı kategorilerdeki ofis çalışanlarının OLAP teknolojisine hızlı bir şekilde aşina olmasına olanak tanır. Kullanıcı günlük "standart" OLAP raporlarını alır; OLAP ile MS Excel arayüzünü kullanarak, MS Excel'de bağımsız olarak OLAP raporları oluşturabilirsiniz. Ek olarak kullanıcı, MS Excel'in olağan yeteneklerini kullanarak OLAP raporlarının bilgilerini bağımsız olarak incelemeye devam edebilir.

Birkaç heterojen ERP sisteminin (küpün oluşturulması sırasında) herhangi bir OLAP olmadan bile konsolide edildiği "rafine edilmiş" depo veritabanı, (bir SSAS sunucusunda, Transact SQL'deki sorgu yöntemini veya SP yöntemini kullanarak) çözmenize olanak tanır vb.) birçok uygulamalı yönetim problemi. Depo veri tabanı yapısının, orijinal ERP'nin veri tabanı yapılarına göre birleşik ve (tablo sayısı ve tablo alanı sayısı açısından) çok daha basit olduğunu hatırlatalım.

Önerilen çözümümüzde çeşitli ERP sistemlerini tek bir OLAP küpünde birleştirme olanağının bulunduğunu özellikle not ediyoruz. Bu, bir şirket başka bir muhasebe ERP sistemine geçtiğinde, örneğin 1C7'den 1C8'e geçerken, tüm holding için analitik elde etmenize ve analitikte uzun vadeli sürekliliği korumanıza olanak tanır.

MOLAP küp modelini kullandık. Bu modelin avantajları, kullanımda güvenilirlik ve kullanıcı isteklerinin yüksek hızda işlenmesidir. Dezavantajları: OLAP ve OLTP eşzamansızdır ve OLAP'ı depolamak için büyük miktarda bellek vardır.

Sonuç olarak, Orta Çağ'da daha uygun olabilecek OLAP lehine başka bir argüman var. Çünkü onun delil gücü otoriteye dayanmaktadır. Mütevazı ve açıkça küçümsenen İngiliz matematikçi E. Codd, 60'ların sonlarında ilişkisel veritabanları teorisini geliştirdi. Bu teorinin gücü o kadar büyüktü ki, aradan 50 yıl geçtikten sonra SQL dışında ilişkisel olmayan bir veritabanı ve veritabanı sorgulama dili bulmak zaten zor.

İlişkisel veritabanları teorisine dayanan OLTP teknolojisi, E. Codd'un ilk fikriydi. Aslında OLAP küpleri kavramı onun 90'lı yılların başında ifade ettiği ikinci fikridir. Bir matematikçi olmasanız bile ikinci fikrin de birincisi kadar etkili olmasını bekleyebilirsiniz. Yani, bilgisayar analitiği açısından OLAP fikirleri yakında dünyayı ele geçirecek ve diğerlerinin yerini alacak. Çünkü analitik konusu kapsamlı matematiksel çözümünü OLAP'ta buluyor ve bu çözüm, analitiklerin pratik sorununa "yeterli" (B. Spinoza'nın terimi). "Yeterince", Spinoza'da Tanrı'nın kendisinin daha iyi bir şey düşünemeyeceği anlamına gelir...

1. Larson B. Microsoft SQL Server 2005'te iş analitiğinin geliştirilmesi. – St. Petersburg: “Peter”, 2008.
2. Codd E. Veri Tabanı Alt Dillerinin İlişkisel Tamlığı, Veri Tabanı Sistemleri, Courant Computer Science Sumposia Serisi 1972, v. 6, Englwood kayalıkları, N.Y., Prentice – Hall.

Temas halinde

Belki bazıları için, rapor oluştururken OLAP teknolojisinin (Çevrimiçi Analitik İşleme) kullanımı biraz egzotik görünebilir, bu nedenle onlar için OLAP-CUBE kullanımı, bütçeleme ve yönetim muhasebesini otomatikleştirirken hiç de en önemli gereksinimlerden biri değildir.

Aslında kullanımı çok uygun çok boyutlu KÜP Yönetim raporlamasıyla çalışırken. Bütçe formatları geliştirirken, çok değişkenli formlar sorunuyla karşılaşabilirsiniz (bununla ilgili daha fazla bilgiyi Kitap 8, “Bir şirkette bütçeleme teknolojisi” ve “Yönetim muhasebesinin kurulması ve otomatikleştirilmesi” kitabında okuyabilirsiniz).

Bunun nedeni, bir şirketin etkin yönetiminin giderek daha ayrıntılı yönetim raporlaması gerektirmesidir. Yani sistem giderek daha fazla farklı analitik bölüm kullanıyor (içinde bilgi sistemi analitikler bir dizi referans kitabıyla tanımlanır).

Doğal olarak bu durum yöneticilerin kendilerini ilgilendiren tüm analitik bölümlerde raporlama almak istemesine yol açmaktadır. Bu da raporların bir şekilde “nefes alacak” şekilde yapılması gerektiği anlamına geliyor. Yani bu durumda aynı raporun anlamının farklı analitik yönlerde bilgi sağlaması gerektiğinden bahsettiğimizi söyleyebiliriz. Bu nedenle statik raporlar artık pek çok modern yöneticiye yakışmıyor. Çok boyutlu bir KÜP'ün sağlayabileceği dinamiklere ihtiyaçları var.

Böylece OLAP teknolojisi, modern ve geleceğin bilgi sistemlerinde zaten zorunlu bir unsur haline gelmiştir. Bu nedenle bir yazılım ürünü seçerken OLAP teknolojisini kullanıp kullanmadığına dikkat etmeniz gerekir.

Üstelik gerçek KÜPLERİ taklit olanlardan ayırt edebilmeniz gerekir. Böyle bir simülasyon MS Excel'deki pivot tablolardır. Evet, bu araç bir CUBE'a benziyor, ancak aslında bir değil, çünkü bunlar statik tablolar, dinamik tablolar değil. Ek olarak, hiyerarşik dizinlerdeki öğeleri kullanarak rapor oluşturma becerisi konusunda çok daha kötü bir uygulamaya sahiptirler.

Yönetim raporlamasını oluştururken CUBE kullanmanın uygunluğunu doğrulamak için satış bütçesine ilişkin basit bir örnek verebiliriz. Söz konusu örnekte şu analitik bölümler şirketle ilgilidir: ürünler, şubeler ve satış kanalları. Bu üç analiz şirket için önemliyse, satış bütçesi (veya raporu) çeşitli versiyonlarda görüntülenebilir.

Üç analitik bölüme dayalı bütçe satırları oluşturursanız (göz önünde bulundurulan örnekte olduğu gibi), bunun oldukça karmaşık bütçe modelleri oluşturmanıza ve CUBE kullanarak ayrıntılı raporlar oluşturmanıza olanak tanıdığını belirtmek gerekir.

Örneğin, bir satış bütçesi yalnızca bir analiz (dizin) kullanılarak derlenebilir. Bir "Ürünler" analitiğine dayanarak oluşturulan bir satış bütçesi örneği şu adreste sunulmaktadır: Şekil 1.

Pirinç. 1. OLAP-CUBE'deki bir "Ürünler" analitiğine dayanarak oluşturulmuş bir satış bütçesi örneği

Aynı satış bütçesi iki analitik (dizin) kullanılarak derlenebilir. İki analitik “Ürünler” ve “Şubeler” temel alınarak oluşturulan bir satış bütçesi örneği şu adreste sunulmaktadır: şekil 2.

Pirinç. 2. INTEGRAL yazılım paketinin OLAP-CUBE'undaki iki analitik "Ürünler" ve "Şubeler" temel alınarak oluşturulmuş bir satış bütçesi örneği

.

Daha ayrıntılı raporlar oluşturmaya ihtiyaç duyulursa, aynı satış bütçesi üç analitik (dizin) kullanılarak derlenebilir. Üç analitik “Ürünler”, “Şubeler” ve “Satış Kanalları” temel alınarak oluşturulan bir satış bütçesi örneği şu adreste sunulmaktadır: Figür 3.

Pirinç. 3. INTEGRAL yazılım paketinin OLAP-CUBE'unda yer alan üç analitik “Ürünler”, “Şubeler” ve “Satış Kanalları” temel alınarak oluşturulmuş bir satış bütçesi örneği

Rapor oluşturmak için kullanılan CUBE'un, verileri farklı sıralarda görüntülemenize olanak tanıdığını unutmamak gerekir. Açık Figür 3 Satış bütçesi önce ürüne, sonra şubeye ve daha sonra satış kanalına göre “genişletilir”.

Aynı veriler farklı bir sırayla sunulabilir. Açık Şekil 4 aynı satış bütçesi önce ürüne, sonra satış kanalına ve daha sonra şubeye göre “genişletiliyor”.

Pirinç. 4. INTEGRAL yazılım paketinin OLAP-CUBE'unda yer alan üç analitik “Ürünler”, “Dağıtım Kanalları” ve “Şubeler” temel alınarak oluşturulmuş bir satış bütçesi örneği

Açık Şekil 5 aynı satış bütçesi önce şubelere, sonra ürünlere, sonra da satış kanallarına göre “yayılıyor”.

Pirinç. 5. OLAP-CUBE “INTEGRAL” yazılım paketindeki “Şubeler”, “Ürünler” ve “Satış Kanalları” olmak üzere üç analitik temel alınarak oluşturulmuş bir satış bütçesi örneği

Aslında hepsi bu değil olası seçenekler satış bütçesinin geri çekilmesi.

Ayrıca CUBE'un aşağıdakilerle çalışmanıza izin vermesine de dikkat etmeniz gerekir: hiyerarşik yapı referans kitapları. Sunulan örneklerde hiyerarşik dizinler “Ürünler” ve “Dağıtım Kanalları”dır.

Kullanıcının bakış açısından, bu örnekte, kullanıcıya çeşitli yönetim raporları verilmektedir (bkz. Pirinç. 1-5) ve ayarlar açısından yazılım ürünü- bu bir rapor. Basitçe CUBE'u kullanarak onu çeşitli şekillerde görüntüleyebilirsiniz.

Doğal olarak, pratikte, makaleleri bir veya daha fazla analiste dayalıysa, çeşitli yönetim raporlarının çıktısı için çok sayıda seçenek mümkündür. Analitik kümesinin kendisi de kullanıcıların ayrıntı ihtiyaçlarına bağlıdır. Doğru, bir yandan analist ne kadar büyük olursa o kadar ayrıntılı raporlar oluşturulabileceğini unutmamalıyız. Ancak öte yandan bu, finansal bütçeleme modelinin daha karmaşık olacağı anlamına da geliyor. Her durumda, KUB varsa şirket, ilgili analitik bölümlere uygun olarak gerekli raporlamaları çeşitli versiyonlarda görüntüleme olanağına sahip olacaktır.

OLAP-CUBE'un birkaç özelliğine daha değinmek gerekiyor.

Çok boyutlu hiyerarşik bir OLAP-CUBE'de çeşitli boyutlar vardır: satır türü, tarih, satırlar, dizin 1, dizin 2 ve dizin 3 (bkz. Pirinç. 6). Doğal olarak rapor, maksimum dizin sayısını içeren bütçe satırındaki dizin sayısı kadar düğmeyi görüntüler. Herhangi bir bütçe satırında tek bir referans kitabı yoksa raporda referans kitaplarının bulunduğu tek bir düğme olmayacaktır.

Başlangıçta OLAP-CUBE tüm boyutlara göre inşa edilir. Varsayılan olarak, rapor ilk oluşturulduğunda boyutlar tam olarak şekilde gösterilen alanlarda bulunur. Şekil 6. Yani, “Tarih” gibi bir boyut, dikey boyutlar (sütun alanındaki boyutlar), “Satırlar”, “Dizin 1”, “Dizin 2” ve “Dizin 3” boyutlarında bulunur. yatay boyutların alanı (alan satırlarındaki boyutlar) ve “Satır Tipi” boyutu, “genişletilmemiş” boyutların (sayfa alanındaki boyutlar) alanındadır. Bir boyut son alandaysa rapordaki veriler o boyuta göre "genişlemez".

Bu boyutların her biri üç alandan herhangi birine yerleştirilebilir. Ölçümler aktarıldıktan sonra rapor, yeni ölçüm konfigürasyonuna uyacak şekilde anında yeniden oluşturulur. Örneğin tarih ve satırları referans kitaplarıyla değiştirebilirsiniz. Veya referans kitaplarından birini dikey ölçüm alanına taşıyabilirsiniz (bkz. Pirinç. 7). Başka bir deyişle, OLAP-CUBE'deki raporu "bükebilir" ve kullanıcı için en uygun rapor çıktı seçeneğini seçebilirsiniz.

Pirinç. 7. INTEGRAL yazılım paketinin ölçüm konfigürasyonunu değiştirdikten sonra raporu yeniden oluşturma örneği

Ölçüm konfigürasyonu ana CUBE formunda veya değişiklik haritası düzenleyicisinde değiştirilebilir (bkz. Pirinç. 8). Bu düzenleyicide ayrıca fareyi kullanarak ölçümleri bir alandan diğerine sürükleyip bırakabilirsiniz. Ayrıca bir alandaki ölçümleri değiştirebilirsiniz.

Ayrıca aynı formda bazı ölçüm parametrelerini de yapılandırabilirsiniz. Her boyut için toplamların konumunu, öğelerin sıralama düzenini ve öğelerin adlarını özelleştirebilirsiniz (bkz. Pirinç. 8). Raporda hangi öğe adının görüntüleneceğini de belirleyebilirsiniz: kısaltılmış (Ad) veya tam (Tam Ad).

Pirinç. 8. INTEGRAL yazılım paketinin ölçüm haritası editörü

Ölçüm parametrelerini doğrudan bunların her birinde düzenleyebilirsiniz (bkz. Pirinç. 9). Bunu yapmak için ölçüm adının yanındaki düğmede bulunan simgeye tıklayın.

Pirinç. 9. Dizin 1'i düzenleme örneği Ürün ve hizmetler

Bu düzenleyiciyi kullanarak raporda göstermek istediğiniz öğeleri seçebilirsiniz. Varsayılan olarak raporda tüm öğeler görüntülenir, ancak gerekirse bazı öğeler veya klasörler çıkarılabilir. Örneğin, raporda yalnızca bir ürün grubunu görüntülemeniz gerekiyorsa ölçüm düzenleyicide diğer tüm ürün gruplarının işaretini kaldırmanız gerekir. Bundan sonra rapor yalnızca bir ürün grubunu içerecektir (bkz. Pirinç. 10).

Bu düzenleyicide öğeleri de sıralayabilirsiniz. Ayrıca öğeler yeniden düzenlenebilir Farklı yollar. Böyle bir yeniden gruplamanın ardından rapor anında yeniden oluşturulur.

Pirinç. 10. INTEGRAL yazılım paketindeki yalnızca bir ürün grubuna (klasöre) ait rapor çıktı örneği

Boyut düzenleyicide hızlı bir şekilde kendi gruplarınızı oluşturabilir, dizinlerdeki öğeleri sürükleyip bırakabilirsiniz vb. Varsayılan olarak yalnızca Diğer grubu otomatik olarak oluşturulur, ancak başka gruplar da oluşturulabilir. Böylece boyut düzenleyiciyi kullanarak referans kitaplarının hangi öğelerinin raporda hangi sırayla gösterilmesi gerektiğini yapılandırabilirsiniz.

Bu tür yeniden düzenlemelerin hepsinin kaydedilmediğine dikkat edilmelidir. Yani, raporu kapattıktan veya yeniden hesapladıktan sonra, tüm dizinler yapılandırılmış metodolojiye uygun olarak raporda görüntülenecektir.

Aslında tüm bu değişiklikler başlangıçta hatların kurulumu sırasında yapılabilirdi.

Örneğin, kısıtlamaları kullanarak, raporda hangi öğelerin veya dizin gruplarının görüntüleneceği ve hangilerinin gösterilmeyeceğini de belirleyebilirsiniz.

Not: Bu makalenin konusu çalıştaylarda daha ayrıntılı olarak tartışılmaktadır. "Bir işletmenin bütçe yönetimi" Ve "Yönetim muhasebesinin organizasyonu ve otomasyonu" Bu makalenin yazarı Alexander Karpov tarafından yürütülmüştür.

Kullanıcının neredeyse düzenli olarak raporda yalnızca belirli öğeleri veya dizin klasörlerini görüntülemesi gerekiyorsa, rapor satırlarını oluştururken bu tür ayarları önceden yapmak daha iyidir. Raporlardaki dizin öğelerinin çeşitli kombinasyonları kullanıcı için önemliyse, metodolojiyi ayarlarken herhangi bir kısıtlama koymaya gerek yoktur. Bu tür kısıtlamaların tümü ölçüm düzenleyici kullanılarak hızlı bir şekilde yapılandırılabilir.

04/07/2011 Derek Comingore

Teknolojiyle ilgili herhangi bir alanda çalıştıysanız muhtemelen "küp" terimini duymuşsunuzdur; ancak çoğu sıradan veritabanı yöneticisi ve geliştiricisi bu nesnelerle çalışmadı. Küpler, çok boyutlu bilgilerin hızla toplanması için güçlü bir veri mimarisi sağlar. Kuruluşunuzun büyük hacimli verileri analiz etmesi gerekiyorsa, o zaman ideal çözüm bir küp olacak

Küp nedir?

İlişkisel veritabanları, performansı ve veri bütünlüğünü korurken binlerce eşzamanlı işlemi yönetecek şekilde tasarlanmıştır. Tasarım gereği, ilişkisel veritabanları büyük hacimli verileri toplama ve arama konusunda verimli değildir. Büyük hacimli verileri toplamak ve geri döndürmek için, ilişkisel bir veritabanının, bilgilerin anında toplanıp bir araya getirileceği set tabanlı bir sorgu alması gerekir. Bu tür ilişkisel sorgular çok pahalıdır çünkü birden çok birleştirme ve toplama işlevine dayanırlar; Toplu ilişkisel sorgular, büyük miktarda veriyle çalışırken özellikle etkisizdir.

Küpler, ilişkisel veritabanlarındaki bu eksikliği gidermek için tasarlanmış çok boyutlu varlıklardır. Küp kullanarak kullanıcılara büyük toplama hacimlerine sahip sorgulara hızlı yanıt veren bir veri yapısı sağlayabilirsiniz. Küpler bu "toplama büyüsünü" öncelikle verileri (boyutları) birden çok boyutta toplayarak gerçekleştirir. Küpün ön toplanması genellikle işlem sırasında gerçekleştirilir. Bir küpü işlediğinizde, diskte ikili biçimde depolanan önceden hesaplanmış veri toplamaları üretirsiniz.

Küp, merkezi veri yapısıdır. işletim sistemi SQL Server Analitik Hizmetler (SSAS) OLAP veri analizi. Küpler genellikle boyutsal model adı verilen temel bir ilişkisel veritabanından oluşturulur, ancak ayrı teknik varlıklardır. Mantıksal olarak küp, boyutlardan (boyutlar) ve ölçümlerden (ölçüler) oluşan bir veri ambarıdır. Boyutlar tanımlayıcı özellikler ve hiyerarşiler içerirken boyutlar, boyutlarda tanımladığınız gerçeklerdir. Boyutlar, boyut grupları adı verilen mantıksal kombinasyonlar halinde gruplandırılır. Boyutları bir özelliğe (ayrıntı derecesine) göre ölçüm gruplarına bağlarsınız.

İÇİNDE dosya sistemi bir küp bağlantılı ikili dosyalar dizisi olarak uygulanır. Küpün ikili mimarisi, büyük hacimli çok boyutlu verilerin hızla alınmasını kolaylaştırır.

Küplerin boyutsal model adı verilen temel bir ilişkisel veritabanından oluşturulduğundan bahsetmiştim. Boyut modeli, onu küp varlıklarına bağlayan ilişkisel tabloları (olgu ve boyut) içerir. Bilgi tabloları, satılan bir ürünün miktarı gibi boyutları içerir. Boyut tabloları ürün adları, tarihler ve çalışan adları gibi açıklayıcı nitelikleri saklar. Tipik olarak, olgu tabloları ve boyut tabloları, yabancı anahtarların olgu tablosunda yer almasıyla birincil yabancı anahtar kısıtlamaları yoluyla ilişkilidir (bu ilişkisel ilişki, yukarıda tartışılan küp ayrıntı düzeyi özelliği ile ilgilidir). Boyut tabloları doğrudan bir olgu tablosuna bağlandığında bir yıldız şeması oluşturulur. Boyut tabloları doğrudan bir olgu tablosuna bağlanmadığında sonuç bir kar tanesi şeması olur.

Boyutsal modellerin uygulamaya göre sınıflandırıldığını lütfen unutmayın. Veri pazarı, satış veya envanter yönetimi gibi tek bir iş süreci için tasarlanmış boyutlu bir modeldir. Veri ambarı, iş süreçleri arası süreç analitiğini kolaylaştırmak amacıyla bileşen iş süreçlerini yakalamak için tasarlanmış boyutlu bir modeldir.

Yazılım gereksinimleri

Artık küplerin ne olduğu ve neden önemli olduğu konusunda temel bir anlayışa sahip olduğunuza göre, vitesi açacağım ve sizi SSAS kullanarak ilk küpünüzü oluşturma konusunda adım adım bir tura çıkaracağım. Bazı temel bileşenler var yazılım ihtiyacınız olacak; bu nedenle, ilk küpünüzü oluşturmaya başlamadan önce sisteminizin gereksinimleri karşıladığından emin olun.

Örnek İnternet Satış küpüm, AdventureWorksDW 2005 test veritabanından oluşturulacak. Test veritabanında bulunan ve İnternet satış verilerini analiz etmek için yararlı olacak tabloların bir alt kümesinden test küpü oluşturacağım. Şekil 1 veritabanı tablolarının temel düzenini göstermektedir. Sürüm 2005'i kullandığım için talimatlarımı SQL Server 2005 veya SQL Server 2008'i kullanarak takip edebilirsiniz.

Şekil 1. Adventure Works İnternet Satış veri pazarının alt kümesi

Adventure WorksDW 2005 eğitim veritabanını CodePlex web sitesinde bulabilirsiniz: msftdbprodsamples.codeplex.com. "SQL Server 2005 ürün örnek veritabanları hala kullanılabilir" bağlantısını bulun (http://codeplex.com/MSFTDBProdSamples/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=4004). Eğitim veritabanı AdventureWorksBI.msi (http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/4004#DownloadId=11755) dosyasında bulunur.

Belirtildiği gibi, SSAS ve Business Intelligence Development Studio (BIDS) bileşenleri de dahil olmak üzere SQL Server 2008 veya 2005'in bir örneğine erişiminizin olması gerekir. SQL Server 2008 kullanacağım, dolayısıyla SQL Server 2005 kullanıyorsanız bazı ince farklılıklar görebilirsiniz.

SSAS Projesi Oluşturma

Yapmanız gereken ilk şey, BIDS'i kullanarak bir SSAS projesi oluşturmaktır. TEKLİFLERİ Başlat menüsünde ve ardından Microsoft SQL Server 2008/2005 menüsünde SQL Server Business Intelligence Development Studio alt öğesinde bulun. Bu düğmeye tıklamak, varsayılan açılış ekranıyla TEKLİFLERİ başlatacaktır. Yaratmak yeni proje Dosya, Yeni, Proje'yi seçerek SSAS. Şekil 1'de gösterilen Yeni Proje iletişim kutusunu göreceksiniz. Analysis Services Project klasörünü seçin ve proje açıklamasını SQLMAG_MyFirstCube olarak ayarlayın. Tamam'ı tıklayın.

Proje oluşturulduktan sonra Solution Explorer'da projeye sağ tıklayın ve içerik menüsüÖzellikler öğesi. Şimdi SQLMAG_MyFirstCube: Özellik Sayfaları iletişim kutusunun sol tarafındaki Dağıtım bölümünü seçin ve Şekil 2'de gösterildiği gibi Hedef Sunucu ve Veritabanı ayarları ayarlarını gözden geçirin. Dağıtılmış bir SQL Server ortamında çalışıyorsanız, gerekli niteliklere sahip olmanız gerekir. Dağıtım yapacağınız sunucunun adını içeren Hedef Sunucu özelliği. Bu SSAS projesinin dağıtım ayarlarından memnun olduğunuzda Tamam'a tıklayın.

Veri kaynağını tanımlama

Oluşturmanız gereken ilk nesne veri kaynağıdır. Bir veri kaynağı nesnesi, küple ilişkili ve küpün tabanındaki nesneleri oluşturmak için kullanılan şemayı ve verileri sağlar. TEKLİFLER'de veri kaynağı nesnesi oluşturmak için Kaynak Sihirbazı'nı kullanın Veri Kaynak Sihirbazı.

Çözüm Gezgini panelindeki Veri Kaynağı klasörüne sağ tıklayıp Yeni Veri Kaynağı'nı seçerek Veri Kaynağı Sihirbazı'nı başlatın. BIDS'te SSAS nesneleri oluşturmanın gelişimsel bir yapıya sahip olduğunu göreceksiniz. İlk olarak sihirbaz size bir nesne oluşturma sürecinde yol gösterir ve Genel Ayarlar. Daha sonra ortaya çıkan SSAS nesnesini tasarımcıda açarsınız ve gerekirse onu ayrıntılı olarak özelleştirirsiniz. Bilgi istemi ekranını geçtikten sonra Yeni düğmesine tıklayarak yeni bir veri bağlantısı tanımlayın. Yerel OLEDB\SQL Server Native Client 10'a dayalı olarak istediğiniz bağlantıya işaret eden yeni bir bağlantı seçin ve oluşturun SQL Serverİstenilen veritabanı örneğinin sahibi olan sunucu. SQL Server ortam ayarlarınıza bağlı olarak Windows veya SQL Server kimlik doğrulamasını kullanabilirsiniz. Veritabanı bağlantısını doğru şekilde tanımladığınızdan emin olmak için Bağlantıyı Test Et düğmesini tıklayın ve ardından Tamam'ı tıklayın.

Daha sonra, veri ilişkilendirme gibi SQL Server ortamının nasıl yapılandırıldığına bağlı olan Kimliğe Bürünme Bilgileri gelir. Ayrıcalık ödünç alma, SSAS'nin nesnelerini işlerken güvendiği güvenlik bağlamıdır. Çoğu okuyucunun öyle olduğunu varsaydığım gibi dağıtımınızı birincil, tek bir sunucuda (veya dizüstü bilgisayarda) yönetiyorsanız, Hizmet hesabını kullan seçeneğini seçmeniz yeterlidir. Veri Kaynağı Sihirbazını tamamlamak için İleri'ye tıklayın ve Veri Kaynağı Adı olarak AWDW2005'i ayarlayın. Bu yöntemi test amacıyla kullanabilmeniz çok kullanışlıdır, ancak gerçek bir üretim ortamında bu en uygunu değildir. en iyi pratik- bir hizmet hesabı kullanın. Etki alanını belirtmek daha iyidir Hesaplar veri kaynağına SSAS bağlantı haklarını ödünç almak için.

Veri Kaynağı Görünümü

Tanımladığınız veri kaynağı için SSAS küp oluşturma sürecindeki bir sonraki adım, Veri Kaynağı Görünümü (DSV) oluşturmaktır. DSV, küpünüzün beklediği şemayı temeldeki veritabanından ayırma yeteneği sağlar. Sonuç olarak DSV, bir küp oluştururken temeldeki ilişkisel şemayı genişletmek için kullanılabilir. DSV'nin veri kaynağı şemalarını genişletmeye yönelik temel özelliklerinden bazıları adlandırılmış sorguları, tablolar arasındaki mantıksal ilişkileri ve adlandırılmış hesaplanmış sütunları içerir.

Devam edelim ve DSV klasörüne sağ tıklayıp Yeni DSV Görünümü Oluştur sihirbazını başlatmak için Yeni Veri Kaynağı Görünümü'nü seçelim. İletişim kutusunda, Veri Kaynağı Seç adımında ilişkisel veritabanı bağlantısını seçin ve İleri'ye tıklayın. FactInternetSales, DimProduct, DimTime, DimCustomer tablolarını seçin ve bu tabloları Dahil edilen sütuna taşımak için tek sağ ok düğmesini tıklayın. Son olarak İleri'ye tıklayın ve varsayılan adı kabul edip Son'a tıklayarak sihirbazı tamamlayın.

Bu noktada Solution Explorer'da Veri Kaynağı Görünümleri klasörünün altında bir DSV görünümüne sahip olmanız gerekir. DSV tasarımcısını başlatmak için yeni DSV'ye çift tıklayın. Belirli bir DSV için dört tablonun tümünü Şekil 2'de gösterildiği gibi görmelisiniz.

Veritabanı Boyutları Oluşturma

Yukarıda açıkladığım gibi boyutlar, ayrıntı düzeyinin üzerinde toplamayı mümkün kılmak için kullanılan boyutların ve hiyerarşilerin tanımlayıcı özelliklerini sağlar. Veritabanı boyutu ile küp boyutu arasındaki farkı anlamak önemlidir: veritabanındaki boyutlar, küpü oluşturmak için kullanılacak küpün çeşitli boyutları için temel boyut nesnelerini sağlar.

Veritabanı ve küp boyutları, "rol boyutları" olarak bilinen bir kavrama zarif bir çözüm sunar. Rol tabanlı boyutlar, bir küpteki tek bir boyutu birden çok kez kullanmanız gerektiğinde kullanılır. Date, bu küp örneğinde mükemmel bir örnektir: Tek bir tarih boyutu oluşturacak ve çevrimiçi satışları analiz etmek istediğiniz her tarih için buna bir kez başvuruda bulunacaksınız. Takvim tarihi, oluşturduğunuz ilk boyut olacaktır. Çözüm Gezgini'nde Boyutlar klasörüne sağ tıklayın ve Boyut Sihirbazı'nı başlatmak için Yeni Boyut'u seçin. Mevcut bir tabloyu kullan'ı seçin ve Oluşturma Yöntemini Seçin adımında İleri'ye tıklayın. Kaynak Bilgisini Belirtin adımında, Ana tablo açılır listesinde DimTime tablosunu belirtin ve İleri'ye tıklayın. Şimdi Boyut Niteliklerini Seç adımında zaman boyutunun niteliklerini seçmeniz gerekiyor. Şekil 3'te gösterildiği gibi her bir özelliği seçin.

Sonrakine tıkla. Son adım olarak, Ad alanına Karartma Tarihini girin ve Boyut Sihirbazını tamamlamak için Son'a tıklayın. Artık Solution Explorer'daki Boyutlar klasörü altında bulunan yeni Karartma Tarihi boyutunu görmelisiniz.

Daha sonra ürün ve müşteri boyutlarını oluşturmak için Boyut Sihirbazı'nı kullanın. Temel boyutu oluşturmak için daha önce olduğu gibi aynı adımları izleyin. Boyut Sihirbazı ile çalışırken Boyut Niteliklerini Seç adımında tüm potansiyel nitelikleri seçtiğinizden emin olun. Diğer ayarların varsayılan değerleri bir test küpü örneği için uygundur.

İnternet Satış Küpü Oluşturma

Artık veritabanı boyutlarını hazırladığınıza göre küpü oluşturmaya başlayabilirsiniz. Çözüm Gezgini'nde Küpler klasörüne sağ tıklayın ve Küp Sihirbazı'nı başlatmak için Yeni Küp'ü seçin. Oluşturma Yöntemini Seç penceresinde Mevcut tabloları kullan seçeneğini seçin. Ölçü Grubu Tablolarını Seç adımında Ölçü Grubu için FactInternetSales tablosunu seçin. Ölçüleri Seç adımında Promosyon Anahtarı, Para Birimi Anahtarı, Satış Bölge Anahtarı ve Revizyon Numarası boyutlarının yanındaki kutuların işaretini kaldırın ve İleri'ye tıklayın.

Mevcut Boyutları Seç ekranında, mevcut tüm veritabanı boyutlarının küp boyutları olarak kullanılmak üzere seçildiğinden emin olun. Bu küpü olabildiğince basit tutmak istediğim için Yeni Boyutları Seç adımında FactInternetSales boyutunun seçimini kaldırın. FactInternetSales boyutunu seçili bırakarak, olgu boyutu veya dejenere boyut olarak adlandırılan şeyi yaratırsınız. Gerçek boyutları, geleneksel boyut tablosunun aksine temel bir olgu tablosu kullanılarak oluşturulan boyutlardır.

Sihirbazı Tamamlama adımına gitmek için İleri'ye tıklayın ve Küp Adı alanına "İlk Küpüm" yazın. Küp Oluşturma Sihirbazı işlemini tamamlamak için Bitir düğmesine tıklayın.

Bir Küpü Genişletme ve İşleme

Artık ilk küpü dağıtmaya ve işlemeye hazırsınız. Solution Explorer'da yeni küp simgesine sağ tıklayın ve İşlem'i seçin. İçeriğin güncel olmadığını belirten bir mesaj kutusu göreceksiniz. Yeni küpü hedef SSAS sunucusuna dağıtmak için Evet'e tıklayın. Bir küpü konuşlandırdığınızda gönderdiğiniz XML dosyası Analiz için (XMLA), sunucunun kendisinde bir küp oluşturan hedef SSAS sunucusuna. Belirtildiği gibi, bir küpün işlenmesi, diskteki ikili dosyalarını ana kaynaktan gelen verilerle ve eklediğiniz ek meta verilerle (küp boyutları, boyutlar ve ayarlar) doldurur.

Dağıtım işlemi tamamlandıktan sonra yeni bir İşlem Küpü iletişim kutusu görünür. İşlem İlerleme Durumu penceresiyle açılan küpü işlemeye başlamak için Çalıştır düğmesini tıklayın. İşleme tamamlandığında, küp dağıtımını ve işleme süreçlerini tamamlamak için Kapat'a tıklayın (her iki iletişim kutusunu kapatmak için iki kez).

Artık ilk küpünüzü oluşturdunuz, dağıttınız ve işlediniz. Bu yeni küpü, Çözüm Gezgini penceresinde sağ tıklayıp Gözat'ı seçerek görüntüleyebilirsiniz. Yeni küpünüzü keşfetmek için boyutları pivot tablonun ortasına ve boyut niteliklerini satırlara ve sütunlara sürükleyin. Küpün çeşitli toplama sorgularını ne kadar hızlı işlediğine dikkat edin. Artık sınırsız gücü ve dolayısıyla iş değerini takdir edebilirsiniz, küp OLAP.

Derek Comingore ( [e-posta korumalı]) iş analitiği alanında Microsoft İş Ortağı statüsüne sahip B.I. Voyage'da kıdemli mimardır. SQL Server MVP unvanına ve çeşitli Microsoft sertifikalarına sahiptir

Tek başına bir küp dosyası (.cub), verileri çevrimiçi analitik işleme (OLAP) küpündeki bir formda depolar. Bu veriler, bir OLAP sunucusundan gelen OLAP veritabanının bir kısmını temsil edebilir veya herhangi bir OLAP veritabanından bağımsız olarak oluşturulmuş olabilir. Sunucu kullanılamadığında veya çevrimdışı olduğunda PivotTable ve PivotChart raporlarıyla çalışmaya devam etmek için çevrimdışı bir küp dosyası kullanın.

Çevrimdışı küpler hakkında daha fazla bilgi edinin

OLAP sunucusundaki bir veri kaynağını temel alan bir PivotTable veya PivotChart raporuyla çalışırken, kaynak verilerini bilgisayarınızdaki ayrı bir çevrimdışı küp dosyasına kopyalamak için Çevrimdışı Küp Sihirbazı'nı kullanın. Bu çevrimdışı dosyaları oluşturmak için bilgisayarınızda Microsoft SQL Server Analiz Hizmetleri'nden MSOLAP gibi bu yetenekleri destekleyen bir OLAP veri sağlayıcısının yüklü olması gerekir.

Not: Koşullara ve lisanslamaya tabi olarak Microsoft SQL Server Analiz Hizmetleri'nden çevrimdışı küp dosyaları oluşturma ve kullanma Microsoft kurulumları SQL Server. SQL Server sürümünüze uygun lisans bilgilerini gözden geçirin.

Çevrimdışı Küp Sihirbazını Kullanma

Çevrimdışı bir küp dosyası oluşturmak için, OLAP veritabanındaki bir veri alt kümesini seçmek üzere Çevrimdışı Küp Sihirbazı'nı kullanın ve ardından bu kümeyi kaydedin. Raporun, dosyada bulunan tüm alanları içermesi gerekmez ve OLAP veritabanında bulunan boyutlardan ve veri alanlarından herhangi birini seçebilirsiniz. Dosya boyutunu en aza indirmek için yalnızca raporda görüntülenmesini istediğiniz verileri dahil edebilirsiniz. Tüm boyutları atlayabilir ve çoğu boyut türü için alt düzey ayrıntıları ve özellikleri de atlayabilirsiniz. Üst düzey, görüntülenmesine gerek yoktur. Çevrimdışı bir dosya için, bu öğelere ilişkin veritabanında mevcut olan özellik alanlarına eklenebilecek tüm öğeler de kaydedilir.

Verileri çevrimdışına alma ve ardından verileri tekrar çevrimiçi duruma getirme

Bunu yapmak için önce sunucu veritabanını temel alan bir PivotTable raporu veya PivotChart raporu oluşturmanız, ardından rapordan bağımsız bir küp dosyası oluşturmanız gerekir. Daha sonra, bir raporla çalışırken istediğiniz zaman sunucu veritabanı ile çevrimdışı dosya arasında geçiş yapabilirsiniz (örneğin, evde veya yolda bir dizüstü bilgisayarda çalışırken ve ardından bilgisayarı ağa yeniden bağlarken).

Aşağıda verileri çevrimdışına almak ve tekrar çevrimiçi duruma getirmek için temel adımlar açıklanmaktadır.

Not:

PivotTable raporunu tıklayın. Bu bir PivotChart raporuysa ilişkili PivotTable raporunu seçin.

"Sekme"de Analiz" grup içinde hesaplamalar düğmeye bas OLAP hizmeti ve düğmeye basın Çevrimdışı OLAP.

Bir öğe seçin Bağlantılı OLAP ve ardından düğmeye tıklayın TAMAM.

Bir veri kaynağı bulmanız istenirse, Kaynağı bul ve ağdaki OLAP sunucusunu bulun.

Çevrimdışı küp dosyasını temel alan PivotTable raporunu tıklayın.

Excel 2016'da: "sekmesinde veri" grup içinde istekler ve bağlantılar Tümünü güncelle ve düğmeye basın Güncelleme.

Excel 2013'te: " sekmesinde veri" grup içinde bağlantılar düğmenin yanındaki oka tıklayın Tümünü güncelle ve düğmeye basın Güncelleme.

"Sekme"de Analiz" grup içinde hesaplamalar düğmeye bas OLAP hizmeti ve düğmeye basın Çevrimdışı OLAP.

Düğmeye bas Çevrimdışı OLAP modu, ve daha sonra - .

Not: Durmak iletişim kutusunda.

Uyarı:

OLAP sunucusu veritabanından çevrimdışı küp dosyası oluşturma

Not: OLAP veritabanı büyükse ve büyük bir veri alt kümesine erişim sağlamak için küp dosyası gerekiyorsa, birçok boş alan disktedir ve dosyayı kaydetmek uzun zaman alabilir. Performansı artırmak için, bir MDX komut dosyası kullanarak bağımsız küp dosyaları oluşturmanız önerilir.

Sorun: Bir küpü kaydederken bilgisayarımda yeterli disk alanı yok.

OLAP veritabanları büyük miktarlardaki ayrıntılı verileri yönetmek üzere tasarlanmıştır; dolayısıyla sunucuda barındırılan bir veritabanı, yerel sabit sürücünüzde bulunandan çok daha fazla yer kaplayabilir. Çevrimdışı veri küpü için büyük miktarda veri seçerseniz yeterli boş disk alanınız olmayabilir. Aşağıdaki yaklaşım çevrimdışı küp dosyasının boyutunun azaltılmasına yardımcı olacaktır.

Disk alanını boşaltın veya farklı bir disk seçin Küp dosyasını kaydetmeden önce diskten çıkarın. gereksiz dosyalar veya dosyayı bir ağ sürücüsüne kaydedin.

Çevrimdışı küp dosyasına daha az veri ekleme Dosyanın PivotTable raporu veya PivotChart için gereken tüm verileri içermesi için dosyaya dahil edilen veri miktarını nasıl en aza indirebileceğinizi düşünün. Aşağıdaki adımları deneyin.

Çevrimdışı küp dosyasını OLAP sunucusu veritabanına bağlama

Çevrimdışı küp dosyasını güncelleme ve yeniden oluşturma

Bir sunucu küpünden veya yeni bir çevrimdışı küp dosyasından elde edilen en son verilerden oluşturulan bir çevrimdışı küp dosyasının güncelleştirilmesi, önemli miktarda zaman alabilir ve büyük miktarda geçici disk alanı gerektirebilir. Diğer dosyalara anında erişmeniz gerekmediğinde, sabit sürücünüzde yeterli alan olduğundan emin olduktan sonra bu işlemi çalıştırın.

Sorun: Yenilendiğinde raporda yeni veriler görünmüyor.

Kaynak veritabanının kullanılabilirliğini kontrol etmeÇevrimdışı küp dosyası, yeni verileri almak için kaynak sunucu veritabanına bağlanamayabilir. Küpün veri kaynağı olan sunucudaki orijinal veritabanının yeniden adlandırılmadığından veya başka bir konuma taşınmadığından emin olun. Sunucunun erişilebilir olduğundan ve bağlanılabildiğinden emin olun.

Yeni veriler kontrol ediliyor Rapora dahil edilmesi gereken verilerin güncellenip güncellenmediğini görmek için veritabanı yöneticinize danışın.

Veritabanı organizasyonunun değişmezliğinin kontrol edilmesi Eğer OLAP küpü Sunucu değiştirilmişse, değiştirilen verilere erişim raporun yeniden düzenlenmesini, çevrimdışı küp dosyası oluşturulmasını veya OLAP Küp Oluşturma Sihirbazı'nın çalıştırılmasını gerektirebilir. Veritabanı değişiklikleri hakkında bilgi edinmek için veritabanı yöneticinize başvurun.

Çevrimdışı küp dosyasına diğer verileri ekleme

Değiştirilmiş bir çevrimdışı küp dosyasını kaydetmek zaman alıcı olabilir ve üzerinde çalışmayı gerektirir. Microsoft Excel Dosya kaydedilirken mümkün değildir. Diğer dosyalara anında erişmeniz gerekmediğinde, sabit sürücünüzde yeterli alan olduğundan emin olduktan sonra bu işlemi çalıştırın.

Bir ağ bağlantısı olduğunu ve çevrimdışı küp dosyasının verileri aldığı kaynak OLAP sunucusu veritabanına erişilebildiğini doğrulayın.

Tek başına bir küp dosyasından oluşturulan PivotTable raporunu veya PivotChart raporu için ilişkili PivotTable raporunu tıklayın.

Sekmede Seçenekler grup içinde Hizmet düğmeye bas OLAP hizmeti ve düğmeye basın Çevrimdışı OLAP modu.

Düğmeye bas Çevrimdışı OLAP modu, ve daha sonra - Çevrimdışı Veri Dosyasını Düzenle.

Bu dosyaya eklenecek diğer verileri seçmek için Çevrimdışı Küp Sihirbazı'nı izleyin. Son adımda değiştirilecek dosyanın adını ve yolunu belirtin.

Not: Dosyayı kaydetmeyi iptal etmek için düğmeye tıklayın Durmak iletişim kutusunda Küp dosyası oluşturma - ilerleme.

Çevrimdışı küp dosyasını silme

Uyarı: Bir rapor için çevrimdışı küp dosyasını silerseniz, o raporu artık çevrimdışı kullanamazsınız ve artık söz konusu rapor için çevrimdışı küp dosyası oluşturamazsınız.

Çevrimdışı küp dosyasını kullanan raporları içeren tüm çalışma kitaplarını kapatın veya bu tür raporların tamamının silindiğinden emin olun.

İÇİNDE Microsoft WindowsÇevrimdışı küp dosyasını (CUB dosyası) bulun ve silin.

Ek Bilgiler

Her zaman bir Excel Teknik Topluluğu uzmanına soru sorabilir, Yanıtlar topluluğundan yardım isteyebilir ve ayrıca önerilerde bulunabilirsiniz. yeni özellik veya web sitesinde iyileştirme

Standart bir pivot tabloda kaynak veriler yerel sabit sürücünüzde depolanır. Bu şekilde, ağa erişiminiz olmasa bile bunları her zaman yönetebilir ve yeniden düzenleyebilirsiniz. Ancak bu hiçbir şekilde OLAP pivot tabloları için geçerli değildir. OLAP pivot tablolarında önbellek hiçbir zaman yerel sabit sürücüde saklanmaz. Bu nedenle, yerel ağ bağlantısı kesildikten hemen sonra pivot tablonuz artık çalışmayacaktır. İçinde tek bir alanı taşıyamayacaksınız.

Çevrimdışı olduktan sonra hala OLAP verilerini analiz etmeniz gerekiyorsa çevrimdışı bir veri küpü oluşturun. Çevrimdışı veri küpü, pivot tablo önbelleği olan ve yerel ağ bağlantısı kesildikten sonra görüntülenen OLAP verilerini depolayan ayrı bir dosyadır. Bir pivot tabloya kopyalanan OLAP verileri yazdırılabilir; bu, http://everest.ua web sitesinde ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Bağımsız bir veri küpü oluşturmak için öncelikle bir OLAP pivot tablosu oluşturun. İmleci pivot tablonun içine yerleştirin ve PivotTable Araçları bağlamsal sekme grubunun bir parçası olan Araçlar bağlamsal sekmesindeki OLAP Araçları düğmesine tıklayın. Çevrimdışı OLAP komutunu seçin (Şek. 9.8).

Çevrimdışı OLAP Veri Küpü Ayarları iletişim kutusu ekranda görünür. Çevrimdışı Veri Dosyası Oluştur düğmesine tıklayın. Data Cube Dosya Oluşturma Sihirbazı'nı başlattınız. Prosedüre devam etmek için İleri düğmesine tıklayın.

Öncelikle veri küpüne dahil edilecek boyutları ve seviyeleri belirtmeniz gerekir. İletişim kutusunda OLAP veritabanından içe aktarılacak verileri seçmelisiniz. Buradaki fikir, yalnızca bilgisayarın yerel ağ bağlantısı kesildikten sonra ihtiyaç duyulacak boyutları belirlemektir. Ne kadar çok boyut belirtirseniz özerk veri küpü o kadar büyük olur.

Sonraki sihirbaz iletişim kutusuna geçmek için İleri düğmesini tıklayın. Bu size küpe dahil edilmeyecek üyeleri veya veri öğelerini belirtme olanağı verir. Özellikle İnternet Satışları-Uzatılmış Tutar ölçüsüne ihtiyacınız olmayacağından listedeki onay kutusunun işareti kaldırılacaktır. Temizlenmiş bir onay kutusu, belirtilen öğenin içe aktarılmayacağını ve yerel sabit sürücünüzde gereksiz yer kaplamayacağını belirtir.

Son adımda veri küpünün konumunu ve adını belirtin. Bizim durumumuzda küp dosyası MyOfflineCube.cub olarak adlandırılacak ve Work klasöründe yer alacaktır.

Veri küpü dosyaları şu uzantıya sahiptir: .yavru

Bir süre sonra Excel, çevrimdışı veri küpünü belirtilen klasöre kaydedecektir. Test etmek için, otomatik olarak çalışan bir dosya oluşturacak olan dosyaya çift tıklayın. Excel çalışma kitapları Seçilen veri küpüyle ilişkilendirilmiş bir pivot tablo içeren. Oluşturulduktan sonra çevrimdışı veri küpünü çevrimdışı LAN modunda çalışan tüm ilgili kullanıcılara dağıtabilirsiniz.

Yerel ağınıza bağlandıktan sonra çevrimdışı veri küpü dosyasını açabilir ve onu ve ilgili veri tablosunu güncelleyebilirsiniz. Ana prensip, çevrimdışı veri küpünün yalnızca yerel ağ bağlantısı kesildiğinde çalışmak için kullanıldığını, ancak bağlantı yeniden kurulduktan sonra güncellenmesi gerektiğini belirtir. Bağlantı hatasından sonra çevrimdışı veri küpünü güncellemeye çalışmak başarısızlıkla sonuçlanacaktır.