Opción de laboratorio de Excel Olap Cuba. Introducción al análisis multidimensional.

Es posible que alguien utilice la tecnología OLAP (procesamiento analítico en línea) cuando los informes de construcción parezca algún tipo de exótico, por lo que la aplicación de OLAP Cube no es en absoluto uno de los requisitos más importantes para la automatización de la presupuestación y la contabilidad de la administración.

De hecho, es muy conveniente utilizar un cubo multidimensional cuando se trabaja con los informes de gestión. Al desarrollar formatos de presupuesto, puede enfrentar el problema de las formas multivariadas (más sobre esto se puede leer en el libro 8 "Tecnología de presupuestación en la empresa" y en el libro "Puesta en escena y automatización de la contabilidad de administración").

Esto se debe al hecho de que la gestión efectiva de la Compañía requiere informes de gestión cada vez más detallados. Es decir, en el sistema, se utilizan más y más secciones analíticas diferentes (en los analistas de sistemas de información están determinados por un conjunto de libros de referencia).

Naturalmente, esto conduce al hecho de que los líderes quieren recibir declaraciones en todos sus recortes analíticos que les interesan. Y esto significa que los informes necesitan la fuerza de alguna manera "respiración". En otras palabras, se puede decir que, en este caso, estamos hablando del significado del mismo informe, debe proporcionar información en varios recortes analíticos. Por lo tanto, los informes estáticos ya no están satisfechos con muchos líderes modernos. Necesitan una dinámica que pueda dar un cubo multidimensional.

Por lo tanto, la tecnología OLAP ya se ha convertido en un elemento obligatorio en los sistemas de información modernos y prometedores. Por lo tanto, cuando se selecciona un producto de software, debe prestar atención a si es utilizada por la tecnología OLAP.

Y necesitas poder distinguir los cubos reales de la imitación. Una de estas simulaciones son tablas de resumen en MS Excel. Sí, esta herramienta es similar a un cubo, pero de hecho no lo es, ya que son tablas estáticas y no dinámicas. Además, son mucho peores que implementados la posibilidad de construir informes utilizando elementos de libros de referencia jerárquicos.

Para confirmar la relevancia del uso de Cuba al crear informes de gestión, puede traer el ejemplo más sencillo con el presupuesto de ventas. En este ejemplo, las secciones analíticas actuales de la compañía son relevantes: productos, sucursales y canales de venta. Si estos tres analistas son importantes para la empresa, las ventas presupuestarias (o informes) se pueden mostrar en varias opciones.

Cabe señalar que si crea una línea de presupuesto basada en tres secciones analíticas (como en el ejemplo en cuestión), le permite crear modelos presupuestarios suficientemente complejos y compilar informes detallados con Cuba.

Por ejemplo, el presupuesto de ventas se puede compilar utilizando solo un análisis (directorio). Un ejemplo de un presupuesto de ventas construido sobre la base de un análisis de productos presentado en figura 1..

Higo. 1. Un ejemplo de un presupuesto de venta construido sobre la base de un análisis de productos en Olap Cuba

El mismo presupuesto de ventas se puede compilar utilizando dos analistas (libros de referencia). Un ejemplo de un presupuesto de venta creado sobre la base de dos "productos" de analistas y "sucursales" se presenta en figura 2..

Higo. 2. Un ejemplo de un presupuesto de ventas construido sobre la base de dos "productos" de analistas y "sucursales" en el OLAP Cuba del complejo de software "Integral"

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Si es necesario crear informes más detallados, puede realizar el mismo presupuesto de ventas utilizando tres analistas (libros de referencia). Un ejemplo de un presupuesto de ventas construido sobre la base de tres "productos de analistas", "sucursales" y "canales de venta" se presenta en figura 3..

Higo. 3. Un ejemplo de un presupuesto de ventas construido sobre la base de tres productos "productos", "sucursales" y "canales de venta" en el complejo de software OLAP Cuba "Integral"

Es necesario recordar que el cubo utilizado para generar informes le permite generar datos en diferentes secuencias. Sobre el figura 3. El presupuesto de ventas primero "se desarrolla" por productos, luego por sucursales, y luego en los canales de venta.

Los mismos datos se pueden representar en otra secuencia. Sobre el figura 4. El mismo presupuesto de ventas "se despliega" primero por productos, luego en los canales de venta, y luego por sucursales.

Higo. 4. Un ejemplo de un presupuesto de ventas construido sobre la base de tres "productos" analista ", canales de venta" y "sucursales" en el complejo de software OLAP Cuba "Integral"

Sobre el figura 5. El mismo presupuesto de ventas "se despliega" primero en sucursales, luego por productos, y luego a través de los canales de venta.

Higo. 5. Un ejemplo de un presupuesto de ventas, basado en la base de tres "sucursales" de los analistas, "productos" y "canales de venta" en el complejo de programas OLAP-CHEP "Integral"

De hecho, esto no es todas las opciones posibles para generar el presupuesto de las ventas.

Además, debe prestar atención al hecho de que el cubo le permite trabajar con la estructura jerárquica de los libros de referencia. En los ejemplos presentados, los directorios jerárquicos son "productos" y "canales de venta".

Desde el punto de vista del usuario, recibe varios informes de gestión en este ejemplo (ver Higo. 1-5), y desde el punto de vista de la configuración en el producto de software es un informe. Solo usar un cubo puede verse de varias maneras.

Naturalmente, en la práctica, es posible una gran cantidad de opciones para la producción de varios informes gerenciales si se construyen sus artículos sobre uno o más analistas. Y el propio analista depende de las necesidades de los usuarios en detalle. Es cierto que no debe olvidarse que, por un lado, cuanto más analistas se puedan construir los informes más detallados. Pero, por otro lado, significa que el modelo financiero del presupuesto será más complejo. En cualquier caso, si hay una Cuba, la compañía tendrá la capacidad de ver los informes necesarios en varias versiones, de acuerdo con interesantes recortes analíticos.

Es necesario mencionar más sobre varias características de OLAP Cuba.

En una Cuba OLAP jerárquica multidimensional, hay varias medidas: un tipo de cadena, fecha, cuerdas, libro de referencia 1, manual 2 y manual 3 (ver Higo. 6.). Naturalmente, se muestran tantos botones con libros de referencia en el informe, cuánto está en la cadena presupuestaria que contiene el número máximo de libros de referencia. Si no hay un directorio en ninguna línea de presupuesto, no habrá botones con libros de referencia.

Inicialmente, el cubo OLAP se basa en todas las mediciones. De forma predeterminada, con la construcción inicial del Informe de medición, se encuentra en aquellas áreas como se muestra en figura 6.. Es decir, tal medición, como la "fecha", se encuentra en el área de mediciones verticales (mediciones en el área de la columna), mediciones "líneas", "Manual 1", "Manual 2" y "Directorio 3" - En el campo de las mediciones horizontales (mediciones en las líneas de área), y la medición "Tipo de línea", en el área de mediciones "subestimadas" (mediciones en el área de la página). Si la medición está en el último área, los datos en el informe no se "revelan" en esta medición.

Cada una de estas mediciones se puede colocar en cualquiera de las tres regiones. Después de transferir mediciones, el informe se reconstruye instantáneamente de acuerdo con la nueva configuración de medición. Por ejemplo, puede intercambiar la fecha y las filas con los libros de referencia. O puede transferir una de las referencias al área de medición vertical (ver Higo. 7.). En otras palabras, el informe en OLAP Cuba puede ser "Twist" y elegir la salida del informe, que es más conveniente para el usuario.

Higo. 7. Un ejemplo de un informe del informe después de cambiar la configuración de la medición del complejo de software "Integral"

La configuración de medición se puede cambiar ya sea en la forma principal del cubo, o en el Editor de tarjetas de cambio (ver Higo. ocho). En este editor, también puede arrastrar mediciones de un área a otra. Además, es posible cambiar los lugares de medición en un área.

Además, en la misma forma puede configurar algunos parámetros de medición. Para cada medición, puede configurar la ubicación de los resultados, el orden de clasificar los elementos y los nombres de los elementos (ver Higo. ocho). También puede especificar qué nombre de los elementos para mostrar: abreviado (nombre) o completo (nombre completo).

Higo. 8. Mapa de medición del mapa del editor del complejo de software integrado

Editar los parámetros de medición pueden estar directamente en cada uno de ellos (vea Higo. nueve). Para hacer esto, haga clic en el icono ubicado en el botón junto al nombre de la medición.

Higo. 9. Un ejemplo de los directorios de edición 1 productos y servicios en

Con este editor, puede seleccionar los elementos que deben mostrarse en el informe. De forma predeterminada, todos los elementos se muestran en el informe, pero si es necesario, no se pueden mostrar parte de los elementos o carpetas. Por ejemplo, si desea mostrar solo un grupo de productos al informe, todos los demás deben eliminar las casillas de verificación en el Editor de medición. Después de eso, solo un grupo de productos estará en el informe (ver Higo. 10).

También en este editor puede ordenar los artículos. Además, los elementos se pueden reorganizar de varias maneras. Después de una reagrupación de este tipo, el informe se reconstruye instantáneamente.

Higo. 10. Un ejemplo de salida en el informe de un solo grupo de productos (carpeta) en el paquete de software "integral"

En el Editor de Medición, puede crear de inmediato sus grupos, arrastrarlo de los elementos de referencia allí. De forma predeterminada, solo el grupo "Otro" se crea automáticamente, pero se pueden crear otros grupos. Por lo tanto, utilizando el Editor de medición, puede configurar qué elementos de los libros de referencia y en qué orden deben mostrarse en el informe.

Cabe señalar que todos estos reordenamientos no están registrados. Es decir, después de cerrar el informe o después de su recálculo, todos los directorios se mostrarán en el informe de acuerdo con la metodología configurada.

De hecho, todos estos cambios podrían hacerse inicialmente al configurar filas.

Por ejemplo, utilizando restricciones, también puede especificar qué elementos o grupos de libros de referencia deben mostrarse en el informe, y cuáles no.

Nota: Con más detalle el tema de este artículo se considera en talleres "Gestión presupuestaria de la empresa" y "Detención y automatización de la contabilidad de la administración" quien sostiene al autor de este artículo - Alexander Karpov.

Si el usuario prácticamente necesita retirar solo ciertos elementos o carpetas de referencia en el informe, dicha configuración es mejor para hacerlo con anticipación al crear líneas de informe. Si varias combinaciones de elementos de referencia en los informes son importantes para el usuario, al configurar la técnica, no se deben instalar restricciones. Todas estas restricciones se pueden configurar rápidamente utilizando el Editor de medición.

En el artículo anterior de este ciclo (consulte No. 2'2005), hablamos sobre las principales innovaciones de los servicios analíticos de SQL Server 2005. Hoy veremos los medios para crear soluciones OLAP que se incluyen en este producto.

Brevemente sobre los conceptos básicos de OLAP

a directamente para iniciar una conversación sobre la creación de soluciones OLAP, recordamos que OLAP (procesamiento analítico en línea) es una tecnología integral de análisis de datos multidimensional, cuyo concepto se describió en 1993 por EF Koddom, el famoso autor de la Relacional modelo de datos. Actualmente, el soporte OLAP se implementa en muchos DBMS y otros instrumentos.

OLAP-CUBA

¿Qué son los datos OLAP? Como respuesta a esta pregunta, considere el ejemplo más simple. Supongamos que, en la base de datos corporativa de alguna empresa, hay un conjunto de tablas que contienen información sobre las ventas de bienes o servicios, y según las facturas, el país (país), la ciudad (país), el nombre personalizado, el país, el vendedor (ventas del gerente), ordenado. (Fecha de colocación de pedidos), CategoríaNombre (categoría de producto), nombre de producto, Nombre de Shipper (Compañía Carrier), PRIPCIONES EXTENDIDOS (pago para productos), mientras que el último de los campos listados, en realidad, es un objeto de análisis.

La selección de datos de dicha vista se puede implementar utilizando la siguiente consulta:

Seleccionar país, ciudad, personal de personal, vendedor,

Pedido, Nombre de Categoría, Nombre de Producto, Nombre de Shipper, PRIPCION EXTENDIENTE

De las facturas.

Supongamos que estamos interesados \u200b\u200ben cuál es el costo total de los pedidos realizados por los clientes de diferentes países. Para obtener una respuesta a esta pregunta, debe hacer la siguiente consulta:

Seleccione País, Suma (ExtendedPrecio) de Facturas

Grupo por país.

El resultado de esta consulta será un conjunto unidimensional de datos agregados (en este caso: montos):

País.	Suma (prontio extendido)
Argentina	7327.3
Austria.	110788.4
Bélgica.	28491.65
Brasil	97407.74
Canadá.	46190.1
DINAMARCA.	28392.32
Finlandia.	15296.35
Francia.	69185.48
	209373.6
	...

Si queremos saber cuál es el costo total de los pedidos realizados por los clientes de diferentes países y entregamos varios servicios de entrega, debemos ejecutar una solicitud que contenga dos parámetros en el grupo por cláusula:

Selecty, ShipperName, Sum (ExtendedPrecio) de Facturas

Grupo por país, ShipperName

Sobre la base de los resultados de esta consulta, puede crear una tabla de la siguiente forma:

Este conjunto de datos se denomina tabla consolidada (tabla PIVOT).

Selección, nombre de Shipper, Suma de vendedores (ExtendedPrecio) de Facturas

Grupo por país, Nombre de Shipper, Año

Sobre la base de los resultados de esta solicitud, puede construir un cubo tridimensional (Fig. 1).

Agregar parámetros adicionales para el análisis, puede crear un cubo con un teóricamente en cualquier número de mediciones, mientras que junto con las cantidades en las celdas del cubo OLAP pueden contener los resultados del cálculo de otras funciones agregadas (por ejemplo, el promedio, Valores máximos, mínimos, el número de entradas de representación inicial correspondientes a estos parámetros establecidos). Campos basados \u200b\u200ben qué resultados se calculan se denominan medidas de cubo.

Jerarquía en mediciones.

Supongamos que estamos interesados \u200b\u200bno solo por el costo total de los pedidos realizados por los clientes en diferentes países, sino también el valor total de los pedidos realizados por los clientes en diferentes ciudades de un país. En este caso, puede usar el hecho de que los valores aplicados en el eje tienen diferentes niveles de detalle, esto se describe como parte del concepto de la jerarquía de cambios. Diga, en el primer nivel de la jerarquía hay países, en las segundas ciudades. Cabe señalar que desde SQL Server 2000, los servicios analíticos soportan las llamadas jerarquías desequilibradas que contienen, por ejemplo, a dichos miembros cuyos niños no están contenidos en los niveles vecinos de jerarquía o ausentes para algunos miembros del cambio. Un ejemplo típico de una jerarquía de este tipo es la consideración del hecho de que en diferentes países puede haber unidades tan administrativas-territoriales, como el personal o un área ubicada en una jerarquía geográfica entre países y ciudades (Fig. 2).

Tenga en cuenta que recientemente, las jerarquías típicas se han asignado, por ejemplo, que contienen datos geográficos o temporales, así como mantener la existencia de varias jerarquías en una dimensión (en particular, para el año calendario y fiscal).

Creando cubos OLAP en SQL Server 2005

Los cubos de SQL Server 2005 se crean utilizando SQL Server Business Intelligence Development Studio. Esta herramienta es una versión especial de Visual Studio 2005, diseñada para resolver esta clase de tareas (y si ya hay un entorno de desarrollo fijo, la lista de plantillas del proyecto se actualiza con proyectos diseñados para crear soluciones basadas en SQL Sever y sus servicios analíticos) . En particular, la plantilla del proyecto de Analysis Services está diseñada para crear soluciones basadas en servicios analíticos (Fig. 3).

Para crear un cubo OLAP, en primer lugar, debe resolverse, en función de los datos para formarlo. La mayoría de las veces, los cubos OLAP se basan en la base de los almacenes de datos relacionales con los esquemas de "Star" o "Snowflake" (nos dijeron sobre la parte anterior del artículo). En el kit de entrega de SQL, hay un ejemplo de tal almacenamiento: la base de datos de AdventureWorksDW, para usar la cual se debe encontrar la carpeta de fuentes de datos como fuente, seleccione el nuevo elemento del menú Context Fuente de datos y responda sistemáticamente a las preguntas de la Asistente (Fig. 4).

Luego, se recomienda crear una vista de origen de datos, una vista basada en la que se creará un cubo. Para hacer esto, seleccione el elemento apropiado de la carpeta Vistas de la fuente de datos y responda constantemente al asistente. El resultado de las acciones especificadas será el diagrama de datos mediante el cual se construirán las fuentes de datos, y en el esquema resultante, en lugar del original, puede especificar nombres de tablas "amigables" (Fig. 5).

El cubo descrito de esta manera se puede transferir al servidor de servicio analítico seleccionando la opción Implementar en el menú contextual del proyecto y ver sus datos (Fig. 7).

Al crear cubos, actualmente se utilizan muchas características de la nueva versión de SQL Server, como la presentación de fuentes de datos. El contenido de los datos de origen para la construcción del cubo, así como la descripción de la estructura del cubo, ahora se produce utilizando un amigo para muchos desarrolladores de herramientas de estudio visual, que es una ventaja considerable de la nueva versión de este producto. - Se minimiza el estudio de los desarrolladores de soluciones analíticas del nuevo kit de herramientas en este caso.

Tenga en cuenta que en la Cuba creada, puede cambiar la composición de las medidas, eliminar y agregar atributos de medición y agregar atributos calculados de miembro de medición según los atributos disponibles (Fig. 8).

Higo. 8. Añadiendo un atributo calculado

Además, en los cubos de SQL Server 2005, puede realizar la agrupación automática o la clasificación de miembros de medición mediante el valor del atributo, para determinar los enlaces entre atributos, implementar los enlaces "muchos a muchos", identificar indicadores clave de negocios, así como resolver Muchas otras tareas (detalles sobre cómo se realizan todas estas acciones, puede encontrar en la sección Tutorial de Servicios de Análisis de SQL Server del sistema de referencia de este producto).

En las partes posteriores de esta publicación, continuaremos familiarizándonos con los servicios analíticos de SQL Server 2005 y descubriremos lo que ha aparecido en el área de soporte de la minería de datos.

OLAP no es un producto de software separado, no un lenguaje de programación y ni siquiera una tecnología específica. Si intenta cubrir OLAP en todas sus manifestaciones, este conjunto de conceptos, principios y requisitos que subyacen a los productos de software que facilitan el acceso a los datos. Descubrir para qué Los analistas necesitan de alguna manera especialmente facilitar Acceso a los datos.

El hecho es que los analistas son consumidores especiales de información corporativa. Análisis de tareas: encontrar regularidades en grandes matrices de datos. Por lo tanto, el analista no prestará atención a un hecho separado que el jueves se vendió el cuarto número de la contraparte de Chernov por una fiesta de tinta negra, necesitaba información. alrededor de cientos y miles Eventos similares. Los hechos individuales en la base de datos pueden estar interesados, por ejemplo, un contador o jefe del departamento de ventas, cuya competencia es la transacción. El análisis de un registro no es suficiente: para él, por ejemplo, es posible que necesiten todas las transacciones de esta rama o representación para el mes, año. Al mismo tiempo analista lanza lejos Detalles innecesarios como el comprador de la posada, su dirección exacta y su número de teléfono, el índice de contrato y similares. Al mismo tiempo, los datos que requieren análisis para trabajar deben contener necesariamente valores numéricos, esto se debe a la mayoría de las actividades de sus actividades.

Entonces, el analista necesita muchos datos, estos datos son selectivos, y también se preocupan " conjunto de atributos - Número". Este último significa que el analista trabaja con las siguientes tablas:

Aquí " País", "Producto", "Año"son atributos o mediciones, pero " Volumen de ventas"De este modo, el valor numérico o la medida. La tarea analítica, la repetición, es identificar las relaciones persistentes entre los atributos y los parámetros numéricos.. Mirando la mesa, se puede observar que se puede traducir fácilmente en tres dimensiones: en uno de los ejes que posponemos a los países, por otro lado, los bienes, en el tercero. Y los valores en esta matriz tridimensional tendremos los volúmenes de ventas correspondientes.

Presentación tridimensional de la tabla. El segmento gris se muestra que para Argentina en 1988 no hay datos

Esa es la matriz tridimensional en términos de OLAP y se llama CUBE. De hecho, desde el punto de vista de las matemáticas estrictas, tal matriz no siempre será: en esta Cuba, el número de elementos en todas las dimensiones debe ser el mismo, y no hay tales restricciones de los cubos OLAP. Sin embargo, a pesar de estos detalles, el término "Cuba OLAP" debido a su brevedad y la imagen se aceptó en general. Olap Cube no necesariamente tiene que ser tridimensional. Puede ser de dos y multidimensionales, dependiendo de la tarea siendo resuelta. Particularmente los analistas de MATE pueden necesitar aproximadamente 20 mediciones, y los productos OLAP graves están en tal cantidad y calculados. Aplicaciones de escritorio más simples Soporte en algún lugar 6 mediciones.

Mediciones Los cubos OLAP consisten en los llamados misterna o miembros (miembros). Por ejemplo, la medición del "país" consiste en las marcas "Argentina", Brasil, "Venezuela", etc.

No se deben llenar todos los elementos de Cuba: si no hay información sobre las ventas de productos de caucho en Argentina en 1988, el valor en la celda correspondiente simplemente no se determinará. También es absolutamente opcionalmente que la aplicación OLAP almacene los datos sin duda en una estructura multidimensional, lo principal es que para el usuario se ve así. Por cierto, son métodos especiales precisamente para el almacenamiento compacto de datos multidimensionales, "vacío" (elementos sin rellenar) en los cubos, no conducen a un tiempo de memoria inútil.

Sin embargo, el Cube en sí no es adecuado para su análisis. Si aún puede enviar o representar adecuadamente un cubo tridimensional, entonces de seis o diecieteiméteres es mucho peor. por lo tanto antes de usar de cubo multidimensional tablas bidimensionales. Esta operación se llama CUBE "CORTE". Este término, de nuevo, con forma. Analista como si toma y "corta" las mediciones de la Cuba por sus intereses. De esta manera, el analista recibe una Cuba de corte bidimensional y funciona con él. Aproximadamente los mismos loggers consideran los anillos anuales en el hechizo.

En consecuencia, solo dos dimensiones permanecen "continuadas", según el número de mediciones de tabla. Sucede, solo la medición permanece "sin cortar": si el cubo contiene varios tipos de valores numéricos, se pueden posponer una de las mediciones de la tabla.

Si aún se ve más estrechamente en la tabla, en la que se nos mostró primero, puede ver que los datos en él son más probables que no son primarios, y se obtienen como resultado suma Para elementos más pequeños. Por ejemplo, un año se divide en bloques, cuartos durante meses, meses durante semanas, semanas durante días. El país consta de las regiones, y las regiones de los asentamientos. Finalmente, en las propias ciudades, las áreas y los puntos de negociación específicos se pueden distinguir. Los bienes se pueden combinar en grupos de productos básicos, etc. En términos de OLAP, tales uniones de varios niveles son completamente lógicos. jerarquia. Las herramientas OLAP permiten en cualquier momento para cambiar al nivel deseado de la jerarquía. Además, como regla general, se admiten varios tipos de jerarquías para los mismos elementos: por ejemplo, un mes mes a mes o un día de decama. Los datos iniciales se toman de los niveles más bajos de la jerarquía, y luego se resumen para obtener los valores de los niveles más altos. Para acelerar el proceso de transición, los valores resumidos para diferentes niveles se almacenan en Cuba. Por lo tanto, el hecho de que del usuario se vea como un cubo, habla aproximadamente, consiste en una variedad de cubos más primitivos.

Ejemplo de jerarquía

Este es uno de los momentos sustanciales que llevaron a la aparición de OLAP - rendimiento y eficiencia. Imagine lo que sucede cuando el analista necesita recibir información, y no hay herramientas OLAP en la empresa. Un analista de forma independiente (que es poco probable) o el uso del programador hace que la consulta de SQL correspondiente y recibe los datos de interés en el informe o los exporte a la hoja de cálculo. Los problemas surgen un gran conjunto. Primero, el analista se ve obligado a participar para no trabajar con su trabajo (programación de SQL) o esperar la tarea, los programadores se realizarán, todo esto afecta negativamente la productividad del trabajo, los asaltos están aumentando, el infarto y el nivel de trazo y así. En segundo lugar, un solo informe o tabla, por regla general, no guarda a los gigantes del pensamiento y los padres del análisis ruso, y todo el procedimiento deberá repetirse una y otra vez. En tercer lugar, como ya hemos encontrado, los analistas en las triples no preguntan: necesitan todo lo inmediatamente. Esto significa (aunque la técnica y avanza con pasos de siete millas) que el servidor de la DBMS relacionales corporativos a los que se basa el analista, puede pensar en profundidad y durante mucho tiempo, bloqueando las otras transacciones.

El concepto de OLAP apareció específicamente para resolver tales problemas. Cuba Olap es esencialmente meta-informes. Corte META-INFORMES (Cuba, es decir,) para mediciones, el analista recibe, de hecho, los informes bidimensionales "ordinarios" que le interesan (esto no es necesariamente informes en la comprensión habitual de este término, estamos hablando de datos de datos. Estructuras con las mismas funciones). Las ventajas de los cubos son obvias: los datos deben solicitarse a partir de la DBM relacional solo una vez, al crear un cubo. Dado que los analistas, por regla general, no trabajen con información que se complementan y cambien "sobre la marcha", el cubo formado es relevante para un tiempo suficientemente largo. Debido a esto, no solo excluye las interrupciones en la operación del servidor DBMS relacional (no hay consultas con miles y millones de líneas de respuestas), sino que también aumenta bruscamente la velocidad de acceso a los datos para el propio analista. Además, como ya se señaló, el desempeño aumenta y contando las sumas intermedias de jerarquías y otros valores agregados en el momento de construir un cubo. Es decir, si inicialmente nuestros datos contenían información sobre los ingresos diarios de un producto en particular en una tienda por separado, al formar una aplicación OLAP de Cuba considera resultados para diferentes niveles de jerarquías (semanas y meses, ciudades y países).

Por supuesto, para el aumento de esta forma de desempeño es necesario pagar. A veces dicen que la estructura de datos simplemente "explota": el cubo OLAP puede ocupar en docenas e incluso cientos de veces más espacio que los datos de origen.

Responde a las preguntas:

Qué cúbico OLAP?

Qué etiquetas Medición específica? Crear ejemplos.

Pueden ellos medidas En Cuba Olap, contienen valores no numéricos.

07/04/2011 Derek comodidad

Si ha tenido que lidiar con cualquier área relacionada con la tecnología, es probable que haya escuchado el término "cubo"; Sin embargo, la mayoría de los administradores habituales y los desarrolladores de bases de datos con estos objetos no funcionaban. Los cubos son una arquitectura de datos efectiva para la rápida agregación de información multidimensional. Si su organización está obligada a realizar el análisis de grandes cantidades de datos, entonces la solución ideal será el cubo.

¿Qué es un cubo?

Las bases de datos relacionales fueron diseñadas para llevar a cabo miles de transacciones paralelas, al tiempo que mantienen el rendimiento y la integridad de los datos. Por su diseño, las bases de datos relacionales no proporcionan eficiencia en agregación y búsqueda de grandes cantidades de datos. Para agregar y devolver grandes cantidades de datos, la base de datos relacional debe obtener una consulta basada en la consulta, información para la cual se recopilará y agregará "en la marcha". Dichas solicitudes relacionales son muy caras porque se basan en múltiples compuestos y funciones agregadas; Solicitudes relacionales agregadas especialmente ineficaces cuando se trabaja con grandes matrices de datos.

Los cubos son entidades multidimensionales diseñadas para eliminar la escasez especificada en las bases de datos relacionales. Usando un cubo, puede proporcionar a los usuarios una estructura de datos que proporciona una respuesta rápida a las consultas con grandes cantidades de agregación. Los cubos realizan esta "magia de agregación" por la pre-agregación de datos (mediciones) en varias dimensiones. La agregación preliminar de la Cuba se realiza generalmente durante su procesamiento. Al procesar un cubo, genera los agregados previos calculados de los datos que se almacenan en el formulario binario en el disco.

Cube es un diseño central de los datos en el Sistema de Análisis de Datos OLAP OLAP Analytical SQL Server (SSA). Los cubos generalmente se construyen a partir de la base de datos principal relacionada con el modelo de dimensiones, pero son esencias técnicas separadas. Lógicamente, Cube es un almacén de datos que está compuesto por dimensiones y mediciones (medidas). La dimensión contiene características y jerarquías descriptivas, mientras que las mediciones son los hechos que usted describe en las dimensiones. Las mediciones se combinan en combinaciones lógicas, que se denominan grupos de medición. Se ata la dimensión a los grupos de medición según el signo del detalle.

El sistema de archivos CUBE se implementa como una secuencia de archivos binarios relacionados. La arquitectura binaria de la Cuba facilita la rápida extracción de grandes volúmenes de datos multidimensionales.

Mencioné que los cubos están construidos con la principal base de datos relacional, llamada modelo de dimensión. El modelo de dimensiones contiene tablas relacionales (hechos y dimensiones), lo que lo une a las entidades del cubo. Las tablas de datos contienen mediciones, como la cantidad de producto vendido. Las tablas de dimensiones son signos descriptivos almacenados, como nombres de productos, fechas y nombres de empleados. Típicamente, la fábrica de los hechos y la tabla de dimensiones se asocian a través de las limitaciones de la clave externa primaria, a pesar de que las claves externas están en la tabla de datos real (esta relación relacional está relacionada con el signo del grado de detalle del grado de detalle. Cuba, que se mencionó anteriormente). Cuando las tablas de dimensión están asociadas directamente con la tabla de hechos, se forma el esquema STAR. Cuando las tablas de dimensiones no están directamente relacionadas con la tabla de datos, se obtiene el esquema de copos de nieve.

Tenga en cuenta que los modelos Dimensiones se clasifican según el alcance de la aplicación. El Showcase de datos es un modelo de dimensiones, que está destinado a un solo proceso de negocio, como las ventas o la gestión de valores. Data Warehouse es un modelo de dimensiones diseñado para cubrir los procesos de negocios compuestos, por lo que contribuye a la analítica cruzada de los procesos de negocios.

Requisitos de Software

Ahora que tiene una comprensión básica de lo que es Cuba y por qué son importantes, incluiré instrumentos e invitarlo a un recorrido paso a paso: construir su primer cubo usando SSAS. Hay algunos componentes básicos del software que necesita, por lo tanto, antes de continuar con la construcción de la primera Cuba, asegúrese de que su sistema cumpla con los requisitos.

Mi ejemplo de los cubo "Ventas a través de Internet" se construirá sobre la base de la base de datos de prueba de AdventureWorksDW 2005. Construiré un cubo de prueba de un subconjunto de las tablas que se encuentran en la base de datos de prueba que será útil para analizar los datos de ventas. a través de Internet. La Figura 1 muestra el diagrama básico de las tablas de la base de datos. Como utilizo la versión 2005, puede seguir mis instrucciones, aplicando SQL Server 2005 o SQL Server 2008.

Figura 1. Subconjunto de la Aventura Works Internet Ventas Data Showcase

La base de datos de capacitación de Aventure WorksdW 2005 se puede encontrar en CodePlex: MSFTDBPRODSAMPLES.CODEPLEX.COM. Encuentre las bases de datos de muestra del producto SQL Server 2005. Todavía están disponibles enlace (http://codeplex.com/msftdbprodsamples/release/projectreleses.aspx?releaseid\u003d4004). La base de datos de capacitación está contenida en el archivo Adventureworksbi.msi (http://msftdbrodsamples.codeplex.com/releseses/View/4004#DownloaDiDin\u003d11755).

Como ya se mencionó, es necesario tener acceso a una instancia de SQL Server 2008 o 2005, incluidos los componentes de SSAS y Business Intelligence Development (Ofertas). Usaré SQL Server 2008, por lo que puede ver algunas diferencias sutiles si usa SQL Server 2005.

Creando un proyecto SSAS

Lo primero que debe hacer es crear un proyecto SSAS utilizando ofertas. Encuentre las ofertas en el menú Inicio y luego en el menú Microsoft SQL Server 2008/2005 Subpárrbolo SQL Server Business Intelligence Development Studio. Cuando haga clic en este botón, iniciará las ofertas con la pantalla POR PATO SCRENSABLER. Cree un nuevo proyecto SSAS seleccionando Archivo, Nuevo, Proyecto. Verá el cuadro de diálogo Nuevo proyecto (nuevo proyecto), que se muestra en la pantalla 1. Seleccione la carpeta Proyecto del proyecto de Analysis Services y especifique la descripción de este proyecto SQLMAG_MYFIRSTCUBE. Haga clic en Aceptar.

Cuando se crea el proyecto, haga clic con el botón derecho en él en el Explorador de soluciones y seleccione Propiedades de propiedades en el menú contextual. Ahora seleccione la sección de implementación en el lado izquierdo del cuadro de diálogo SQLMAG_MYFIRSTCUBE: Páginas de propiedades y verifique la configuración de la configuración de Configuración de la base de datos del servidor y la base de datos, como se muestra en la pantalla 2. Si trabaja en un entorno de SQL Server distribuido, necesita Aclare el valor de la propiedad del servidor de destino a quien va a hacer implementación. Haga clic en Aceptar cuando organizará la configuración de implementación instalada para este proyecto SSAS.

Definición de fuente de datos

El primer objeto a ser creado es la fuente de datos. El objeto de origen de datos proporciona un circuito y datos utilizados para construir un cúbico y ubicado en sus objetos base. Para crear un objeto de la fuente de datos en las ofertas, use las fuentes de datos del asistente de origen de datos.

Inicie el asistente de origen de datos con un clic derecho en la carpeta de origen de datos en el panel Explorador de soluciones, desde el nuevo elemento de origen de datos. Encontrará que la creación de objetos SSAS en ofertas tiene la naturaleza del desarrollo. Primero, el asistente lo mantiene a través del proceso de creación de un objeto y configuración general. Y luego abre el objeto SSAS resultante en el diseñador y ajústelo en detalle si es necesario. Tan pronto como pase la pantalla de invitación, determine la nueva conexión con los datos presionando el botón Nuevo. Seleccione y cree una nueva conexión basada en el cliente nativo de OLEDB \\ SQL Server 10, lo que indica el servidor SQL deseado para usted, que posee la instancia de la base de datos deseada. Puede usar la autenticación de Windows o SQL Server, dependiendo de la configuración del entorno SQL Server. Presione el botón de conexión de prueba para asegurarse de que definí correctamente la conexión a la base de datos, y luego el botón OK.

A continuación, se sigue información de la impersonación, que, así como la comunicación con los datos, depende de cómo se dispare el entorno del servidor SQL. Los derechos de préstamo es el contexto de seguridad a la que se basa SSAS, procesando sus objetos. Si administra la implementación en el principal, el único servidor (o computadora portátil), como supongo, la mayoría de los lectores, simplemente puede seleccionar una opción para usar la cuenta de Servicio de cuenta de uso. Haga clic en Siguiente para completar el asistente de origen de datos y configurar el AWDW2005 como el nombre de la fuente de datos. Es bastante conveniente que este método se pueda usar para fines de prueba, pero en un entorno de producción real, esta no es la mejor práctica: use la cuenta de servicio. Es mejor especificar las cuentas de dominio para pedir los derechos de conexión de SSAS de préstamo a una fuente de datos.

Representación de la fuente de datos.

Para la fuente de datos definida por usted en el siguiente paso durante la construcción del CUBE SSAS, debe crear una vista de Vista de origen de datos (DSV). DSV proporciona la capacidad de dividir el circuito que se espera su CUBO, de un esquema similar de la base de datos principal. Como resultado, DSV se puede usar para expandir el principal esquema relacionatorio al construir un cubo. Algunas de las características clave de DSV para expandir los circuitos de fuentes de datos incluyen solicitudes denominadas, relaciones lógicas entre tablas y nombradas columnas calculadas.

Vamos a ir más allá, haga clic con el botón derecho en la carpeta DSV y seleccione el nuevo elemento de vista de origen de datos para iniciar el nuevo asistente de Vistas DSV. En el cuadro de diálogo Seleccionar un origen de datos, seleccione una conexión a la base de datos relacionales y haga clic en el botón Siguiente. Seleccione FactInternetsales, Dimproduct, DimTime, Dimcustomer Tablas y haga clic en el botón de flecha individual para mover estas tablas en la columna incluida. Finalmente, haga clic en Siguiente y complete el asistente, tomando el nombre predeterminado y presionando el botón Finalizar.

En esta etapa, debe tener una vista DSV, que se encuentra debajo de la carpeta Vistas de origen de datos en Solution Explorer. Haga doble clic en el nuevo DSV para iniciar el constructor DSV. Debe ver las cuatro mesas para este DSV, como se muestra en la Figura 2.

Creando dimensiones de la base de datos

Como explicé anteriormente, la dimensión proporciona signos descriptivos de mediciones y jerarquías que se utilizan para garantizar la agregación por encima del nivel de nivel. Es necesario comprender la diferencia entre la dimensión de la base de datos y el tamaño del cubo: la dimensión de la base de datos proporciona objetos de dimensiones básicas para varias dimensiones de cubo para las cuales se construirá.

Las dimensiones de la base de datos y el cubo proporcionan una solución elegante para el concepto conocido como "Dimensiones de juego de roles". Las dimensiones de juego de roles se aplican cuando necesite usar la única dimensión en Cuba muchas veces. La fecha es un excelente ejemplo en esta instancia de Cuba: construirá la única dimensión de la fecha y se refirió a ella una vez para cada fecha para la cual desea analizar las ventas a través de Internet. La fecha del calendario será la primera dimensión que creará. Haga clic con el botón derecho en la carpeta Dimensiones en el Explorador de soluciones y seleccione una nueva dimensión para iniciar el asistente de dimensión de Dimension Wizard. Seleccione Use una tabla existente y haga clic en Siguiente en el método Seleccionar creación de métodos de creación. En la fuente de fuentes de la fuente de la fuente de la fuente Fuente Fuente de la fuente Especifique la tabla DimTime en la lista desplegable de la tabla principal y haga clic en el botón Siguiente. Ahora, en los pasos de selección de selección, los síntomas de atributos de Dimensión Seleccionar, debe seleccionar los atributos de la dimensión del tiempo. Seleccione cada atributo como se muestra en la pantalla 3.

Haga clic en Siguiente. En el paso final, ingrese la fecha tenue en el campo Nombre y presione el botón Finalizar para completar el asistente de dimensión. Ahora debe ver una nueva dimensión de dimensión ubicada en la carpeta Dimensiones en Solutions Explorer.

Luego use el asistente de dimensión para crear el tamaño de los productos y el cliente. Realice los mismos pasos para crear una dimensión básica como antes. Trabajar con el asistente de dimensión, asegúrese de elegir todos los signos potenciales en el paso Seleccionar atributos de Dimension. Los valores predeterminados para otras configuraciones son bastante adecuados para una instancia de un cubo de prueba.

Creando un cubo de ventas en internet

Ahora, habiendo preparado la dimensión de la base de datos, puede comenzar a construir un cubo. En Solutions Explorer, haga clic con el botón derecho en la carpeta Cubes y seleccione Nuevo CUBE para iniciar el CUBE Wizard Cube Master. En la ventana Seleccionar método de creación, seleccione el uso de las tablas de tablas existentes de uso existente. Seleccione la tabla FactInternetsales para el grupo de medida en los pasos de selección de selección de tablas de cuadros de grupos de selección. Retire la casilla de verificación junto a las mediciones de la clave de promoción, la clave de la moneda, la clave del territorio de ventas y el número de revisión en SELECT MEDIDAS Paso y haga clic en Siguiente.

En la pantalla Seleccionar Dimensiones existentes, asegúrese de que todas las dimensiones de la base de datos existentes se seleccionen para usarlas aún más como una dimensión de cubo. Como me gustaría hacer que este cubo sea tan simple posible, deseleccione el tamaño de FactInternetsales en la nueva etapa de dimensiones. Dejando la dimensión de FactInternetsales elegidos, crearía lo que se llama la dimensión del hecho o la dimensión degenerada. La dimensionalidad del hecho es la dimensión que se creó utilizando la fábrica principal de los hechos en lugar de la tabla tradicional de dimensiones.

Haga clic en el botón Siguiente para ir a completar el asistente e ingrese "Mi primer cubo" en el campo Nombre Cuba. Presione el botón Finalizar para completar el trabajo del asistente de creación de CUBE.

Desplegando y procesando cubo.

Ahora todo está listo para la implementación y el procesamiento del primer cubo. Haga clic con el botón derecho en el nuevo icono de CUBE en Solutions Explorer y seleccione Process. Verá una ventana con un mensaje de que el contenido parece desactualizado. Haga clic en Sí para implementar un nuevo cubo en el servidor de destino SSAS. Al implementar un cubo, envía el archivo XML para analisis (XMLA) al servidor de destino SSAS que crea un cubo en el propio servidor. Como ya se mencionó, el procesamiento de Cuba llena sus archivos binarios en el disco de datos de la fuente principal, así como metadatos adicionales que ha agregado (configuración de dimensión, medición y cubo).

Tan pronto como se complete el proceso de implementación, aparece un cuadro de diálogo Nuevo proceso de cubo. Presione el botón RUN para iniciar el proceso de procesamiento de CUBE que abre la ventana del progreso del proceso. Cuando se complete el procesamiento, haga clic en el botón Cerrar (dos veces para cerrar ambos cuadros de diálogo) para completar los procesos de implementación y procesar el cubo.

Ahora ha construido, desplegado y procesado su primer cubo. Puede ver este nuevo cubo haciendo clic con el botón derecho en la ventana del Explorador de soluciones y eligiendo Navegar. Arrastre las medidas al centro de la tabla de pivote y los atributos de las dimensiones por líneas y columnas para explorar su nuevo cubo. Tenga en cuenta que la rapidez del cubo trabaja varias solicitudes con agregación. Ahora puede estimar poder ilimitado y, significa, valor comercial, Cuba Olap.

Derek comiendo ( [Correo electrónico protegido]) - Arquitecto Senior en la empresa B. I. Voyage, que tiene el estado de Microsoft Partner en el campo de la inteligencia empresarial. Tiene el título SQL Server MVP y varios certificados de Microsoft

Los cubos de datos OLAP (procesamiento analítico en línea: análisis de datos operativos) le permiten eliminar y analizar efectivamente los datos multidimensionales. A diferencia de otros tipos de bases de datos, la base de datos OLAP está diseñada específicamente para el procesamiento analítico y extraer rápidamente todo tipo de conjuntos de datos. De hecho, existen varias diferencias clave entre las bases de datos relacionales estándar, como el acceso o el servidor SQL, y las bases de datos OLAP.

Higo. 1. Para conectar un cubo OLAP al libro de Excel, use el equipo. De los servicios del analista

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En las bases de datos relacionales, la información se presenta en forma de registros que se agregan, se eliminan y se actualizan secuencialmente. En las bases de datos OLAP, solo se almacena una instantánea de los datos. En la base de datos OLAP, la información se archiva en forma de un solo bloque de datos y está destinado solo para la salida a pedido. Aunque en la base de datos OLAP y puede agregar nueva información, los datos existentes rara vez se editan y más eliminan.

Las bases de datos relacionales y la base de datos OLAP difieren estructuralmente. Las bases de datos relacionales generalmente consisten en un conjunto de tablas que están interconectadas. En algunos casos, la base de datos relacional contiene tantas tablas, que es muy difícil determinar cómo todavía están conectadas. En las bases de datos OLAP, la conexión entre los bloques de datos individuales se determina por adelantado y persiste en la estructura conocida como la OLAP Cuba. En los cubos de datos, se almacenan información completa sobre la estructura jerárquica y las conexiones de la base de datos, que simplifiquen en gran medida la navegación en ella. Además, es mucho más fácil crear informes, si lo sabe con anticipación, donde se encuentran los datos recuperables y qué otros datos están conectados.

La principal diferencia entre bases de datos relacionales y bases de datos OLAP es almacenar información. Los datos en Cuba OLAP rara vez se representan en general. Los cubos de datos OLAP generalmente contienen información proporcionada en un formato predeterminado. Por lo tanto, las operaciones de agrupación, filtrado, clasificación y combinación de datos en los cubos se realizan antes de completar su información. Esto hace que la extracción y salida de los datos solicitados sean un procedimiento simplificado. A diferencia de las bases de datos relacionales, no es necesario agilizar la información correctamente antes de visualizarla en la pantalla.

Las bases de datos OLAP suelen ser creadas y respaldadas por los administradores del departamento de TI. Si su organización no tiene una estructura que sea responsable de administrar las bases de datos OLAP, puede comunicarse con el administrador de la base de datos relacional para implementar al menos soluciones OLAP separadas en la red corporativa.

Conectar a Olap Cuba

Para acceder a la base de datos OLAP, primero debe conectarse a la OLAP Cuba. Comience con la transición a la pestaña Ribbon Datos. Haga clic en el botón De otras fuentes y seleccione el comando en el menú desplegable De los servicios del analista (Figura 1).

Al seleccionar el comando especificado del asistente de conexión de datos (Fig. 2). Su principal tarea es ayudarlo a establecer una conexión con el servidor que será utilizado por el programa de Excel al administrar los datos.

1. Primero debe proporcionar información de registro de Excel. Ingrese el nombre del servidor, nombre de inicio de sesión y contraseña para el cuadro de diálogo Acceso a datos como se muestra en la FIG. 2. Haga clic en el botón Más. Si se conecta con la cuenta de Windows, configure el interruptor Utilice la autenticación de Windows.

2. Seleccione la base de datos en la lista desplegable con la que trabajará (Fig. 3). En el ejemplo actual, se utiliza la base de datos de Tutorial de Servicios de Análisis. Después de seleccionar esta base de datos, la lista a continuación está invitada a importar todos los cubos OLAP disponibles en ella. Seleccione los datos de CUBE requeridos y haga clic en el botón. Más.

Higo. 3. Seleccione una base de datos de trabajo y un cubo OLAP, que planean solicitar el análisis de datos.

3. En el siguiente cuadro de diálogo, el asistente se muestra en la FIG. 4, debe ingresar una información descriptiva sobre la conexión creada. Todos los campos del cuadro de diálogo que se muestran en la FIG. 4, no requerido para llenar. Siempre puede ignorar el cuadro de diálogo actual sin llenarlo, y no afectará las conexiones.

Higo. 4. Cambiar información de conexión descriptiva.

4. Haga clic en el botón ListoPara completar la conexión. Aparece un cuadro de diálogo en la pantalla. Importaciones de datos (Fig. 5). Establecer el interruptor Informe de la tabla consolidada y haga clic en el botón OK para comenzar a crear una tabla de pivote.

Cuba estructura olap.

En el proceso de crear una tabla de pivotes basada en la base de datos OLAP, notará que la ventana del área de tareas Campos de la tabla consolidada. Se diferirá de eso para la tabla de pivote habitual. La razón está en ordenar la tabla de pivote para poder visualizar de cerca la estructura de la estructura del cubo OLAP que se le adjunta. Para maximizar la OLAP Cuba lo más rápido posible, es necesario familiarizarse con sus componentes y métodos de su interacción. En la Fig. 6 muestra la estructura básica de un cubo OLAP típico.

Como puede ver, los componentes principales del cubo OLAP son la dimensión, la jerarquía, los niveles, los miembros y las medidas:

• Dimensión. La característica principal de los elementos de datos analizados. Los ejemplos más comunes de dimensiones incluyen productos (bienes), cliente (comprador) y empleado (empleado). En la Fig. 6 muestra la estructura de los productos de dimensión.
• Jerarquía. Agregación de nivel predefinido en la dimensión especificada. La jerarquía le permite crear datos de resumen y analizarlos en varios niveles de la estructura, no entregados en relaciones que existen entre estos niveles. En el ejemplo mostrado en la FIG. 6, los productos de dimensión tienen tres niveles que se agregan en una sola jerarquía de categorías de productos (categorías de bienes).
• Niveles. Los niveles son categorías que se agregan en una jerarquía común. Considere los niveles de los campos de datos que se pueden solicitar y analizar por separado entre sí. En la Fig. 6 Son solo tres niveles: categoría (categoría), subcategoría (subcategoría) y nombre del producto (nombre del producto).
• Miembros. Elemento de datos separado dentro de la dimensión. El acceso a los miembros generalmente se implementa a través de la estructura olar, las dimensiones, las jerarquías y los niveles. En el ejemplo en la FIG. 6 Los miembros se especifican para el nivel del nombre del producto. Otros niveles tienen a sus miembros que no se muestran en la estructura.
• Medidas - Estos son datos reales en cubos OLAP. Las medidas se conservan en sus propias dimensiones, que se denominan dimensiones de las medidas. Con la ayuda de una combinación arbitraria de dimensiones, jerarquías, niveles y miembros puede solicitar medidas. Un procedimiento similar se denomina medidas de "corte".

Ahora que ha familiarizado con la estructura de los cubos OLAP, echemos un vistazo a la lista de los campos de tabla pivote. La organización de los campos disponibles se aclara y no causa quejas. En la Fig. 7 muestra cómo se presentan los elementos de la tabla de resumen OLAP en la lista de campo.

En la lista de campos de tabla de resumen de OLAP, las medidas se muestran primero e indican primero el ícono de suma (SIGMA). Estos son los únicos elementos de datos que pueden estar en el área de valor. Después de ellos, la lista indica la dimensión indicada por el icono con la imagen de la tabla. En nuestro ejemplo, se utiliza la dimensión del cliente. Esta dimensión se invierte en una serie de jerarquías. Después de implementar una jerarquía, puede familiarizarse con ciertos niveles de datos. Para ver la estructura de datos del cubo OLAP, es suficiente para navegar a través de la lista de los campos de la tabla de pivote.

Restricciones impuestas en las mesas resumidas OLAP.

Trabajando con las tablas consolidadas OLAP, se debe recordar que la interacción con la fuente de datos de la tabla consolidada se realiza en el entorno de OLAP de Servicios de Análisis. Esto significa que cada aspecto de comportamiento del cubo de datos, comenzando con dimensiones y finalización con las medidas que se incluyen en el cubo también está controlada por los servicios analíticos OLAP. A su vez, esto conduce a restricciones impuestas a las operaciones que se pueden realizar en las tablas de resumen OLAP:

• no se puede colocar en el valor del valor del campo de la tabla de campo, diferente de las medidas;
• es imposible cambiar la función utilizada para resumir;
• no puede crear un campo calculado o un elemento calculado;
• cualquier cambio en los nombres de campo se cancele inmediatamente después de eliminar este campo de la tabla consolidada;
• no está permitido cambiar los parámetros del campo de la página;
• el equipo no está disponible. Showpáginas;
• parámetro deshabilitado Showfirmaselementos en ausencia de campos en el campo de los valores;
• parámetro deshabilitado Sumas intermedias en los elementos de la página de filtro seleccionados;
• parámetro inaccesible Fondoconsulta;
• después de hacer clic doble, solo se devuelven las primeras 1000 entradas de la tabla Cowl Kesh;
• casilla de verificación no disponible Optimizarmemoria.

Creando cubos de datos autónomos.

En la tabla de resumen estándar, los datos de origen se almacenan en un disco duro local. Por lo tanto, siempre puede administrarlos, así como cambiar la estructura, ni siquiera tener acceso a la red. Pero esto no concierne de ninguna manera las tablas resumidas OLAP. En las tablas de resumen, el caché OLAP no se encuentra en el disco duro local. Por lo tanto, inmediatamente después de la desconexión de la red local, su tabla OLAP consolidada perderá el rendimiento. No podrá mover un solo campo en tal tabla.

Si aún necesita analizar los datos OLAP en ausencia de conexión de red, cree un cubo de datos autónomos. Este es un archivo separado que es una tabla de derechos de autor. Este archivo almacena los datos OLAP que se vieron después de desconectar desde la red local. Para crear un cubo de datos autónomos, primero cree una tabla OLAP consolidada. Coloque el cursor en la tabla de pivote y haga clic en el botón. Olap Análisis de la pestaña contextual incluida en el conjunto de pestañas contextuales. Trabajar con tablas consolidadas.. Selecciona un equipo Modo Olap Offline (Fig. 8).

Aparece un cuadro de diálogo en la pantalla. Configurando Olap Offline (Fig. 9). Haga clic en el botón Crear un archivo de datos independiente. La primera ventana del archivo Cube Cube crea que aparece la pantalla en la pantalla. Haga clic en el botón MásPara continuar el procedimiento.

En el segundo paso (Fig. 10), especifique la dimensión y los niveles que se incluirán en los datos de CUBE. En el cuadro de diálogo, seleccione los datos importados de la base de datos OLAP. Es necesario resaltar solo las dimensiones que se necesitarán después de desconectar la computadora de la red local. Las más dimensiones indican, cuanto más largo sea el tamaño tendrá un cubo autónomo de datos.

Haga clic en el botón Más Para cambiar al tercer paso (Fig. 11). En esta ventana, seleccione Miembros o elementos de datos que no se incluirán en el cubo. Si la casilla de verificación no está configurada, el elemento especificado no se importará y tomará un exceso de lugar en el disco duro local.

Especifique la ubicación y el nombre del cubo de datos (Fig. 12). Los archivos cúbicos de datos tienen extensión. Cachorro.

Después de algún tiempo, Excel guardará el cubo autónomo de los datos en la carpeta especificada. Para probarlo, haga doble clic en el archivo, que conducirá a la generación automática del libro de trabajo de Excel, que contiene una tabla consolidada asociada con el cubo de datos seleccionado. Después de crear, puede extender el cubo de datos autónomos entre todos los usuarios interesados \u200b\u200bque trabajan en el modo de red local deshabilitado.

Después de conectarse a la red local, puede abrir el archivo del cubo de datos fuera de línea y actualizarlo, así como la tabla de datos correspondiente. Tenga en cuenta que aunque el cubo de datos autónomos se aplica en ausencia de acceso a la red, es obligatorio actualizado después de restaurar la conexión a la red. Un intento de actualizar el cubo de datos autónomos después de romper la conexión a la red causará una falla.

Aplicar las funciones del cubo de datos en las tablas consolidadas.

Las funciones de cubo que se utilizan en las bases de datos OLAP se pueden iniciar desde una tabla consolidada. En las versiones obsoletas de Excel, recibió acceso a las funciones de los cubos de datos solo después de instalar la superestructura del paquete de análisis. En Excel 2013, estas funciones están incrustadas en el programa, y \u200b\u200bpor lo tanto están disponibles para su uso. Para familiarizarse completamente con sus capacidades, considere un ejemplo específico.

Una de las formas más simples de estudiar las funciones del cubo de datos es convertir la tabla de resumen OLAP en la fórmula CUBE. Este procedimiento es muy simple y le permite obtener rápidamente las fórmulas de cubo, sin crearlas desde cero. El principio clave es reemplazar todas las células en la tabla de resumen por fórmulas asociadas con la base de datos OLAP. En la Fig. 13 muestra una tabla de resumen asociada con la base de datos OLAP.

Coloque el cursor en cualquier lugar de la tabla de pivote, haga clic en el botón Olap Tabla de cinta contextual Análisis Y seleccione el equipo Convertir a fórmula (Fig. 14).

Si su tabla de pivote contiene un campo de filtro de informe, aparece un cuadro de diálogo que se muestra en la figura en la pantalla. 15. En esta ventana, especifique si necesita transformarse en los filtros de datos desplegables de fórmulas. Con una respuesta positiva, las listas desplegables se eliminarán y se mostrarán fórmulas estáticas. Si planea usar las listas desplegables para cambiar el contenido de la tabla PIVOT, luego restablecer la casilla de verificación SUS SUS ACTUALIZADOR. Si trabaja en una tabla consolidada en el modo de compatibilidad, los filtros de datos se convertirán a la fórmula automáticamente, sin previo aviso.

Después de unos segundos, en lugar de una tabla de resumen, se muestran fórmulas, que se realizan en cubos de datos y proporcionan una salida en la ventana de Excel de la información necesaria. Tenga en cuenta que los estilos aplicados anteriormente se eliminan (Fig. 16).

Higo. 16. Echa un vistazo a la fila de fórmula: en las celdas contienen las fórmulas del cubo de datos.

Dado el hecho de que los valores que observa ahora no forman parte del objeto de tabla pivote, puede agregar columnas, cadenas y elementos calculados, combinarlos con otras fuentes externas, así como cambiar el informe a la mayoría de muchas maneras, Incluyendo fórmulas de arrastre.

Añadiendo computación a las tablas de resumen OLAP

En versiones anteriores de Excel, no se permitió la computación personalizada en las tablas de resumen OLAP. Esto significa que las tablas resumidas OLAP era imposible agregar un nivel adicional de análisis. Del mismo modo, se realiza en las tablas de resumen convencionales que adoptan los campos y elementos calculados (para más detalles, ver; Antes de continuar leyendo, asegúrese de que esté familiarizado con este material).

En Excel 2013, han aparecido nuevas herramientas OLAP: medidas computables y elementos calculados de expresiones multidimensionales. Ahora no se limita al uso de medidas y elementos en el OLAP Cuba proporcionado por el administrador de la base de datos. Obtiene características de análisis adicionales creando computación personalizada.

Conocimiento con MDX.Cuando se usa una tabla de pivote con OLAP CUBE, envía la base de datos de consultas MDX (expresiones multidimensionales - expresiones multidimensionales). MDX es un lenguaje de consulta utilizado para obtener datos de fuentes multidimensionales (por ejemplo, de cubos OLAP). En el caso de un cambio o actualización de la tabla Resumen OLAP, la base de datos OLAP transmite las solicitudes de MDX correspondientes. Los resultados de la consulta se devuelven a Excel y se muestran en el área de la tabla de pivote. Esto garantiza la posibilidad de trabajar con datos OLAP sin una copia local de las tablas crestadas.

Al crear las medidas y elementos calculados de expresiones multidimensionales, se utiliza la sintaxis de lenguaje MDX. Con esta sintaxis, la tabla consolidada proporciona interacción con el cálculo con la parte del servidor de la base de datos OLAP. Los ejemplos considerados en el libro se basan en las estructuras MDX básicas que muestran nuevas características de Excel 2013. Si necesita crear medidas computables complejas y elementos de expresiones multidimensionales, tendrá que pasar tiempo en un estudio más profundo de las capacidades MDX.

Creando medidas calculadas.La medida calculada es una versión OLAP del campo calculado. La idea es crear un nuevo campo de datos basado en algunas operaciones matemáticas realizadas con respecto a los campos OLAP existentes. En el ejemplo mostrado en la FIG. 17, se usa una tabla OLAP consolidada, que incluye una lista y cantidad de bienes, así como los ingresos de la venta de cada uno de ellos. Debe agregar una nueva medida, que calculará el precio promedio por unidad de bienes.

Análisis Trabajar con tablas consolidadas.. En el menú desplegable Olap Seleccione (Fig. 18).

Higo. 18. Seleccione el elemento del menú. Medida calculada de expresión multidimensional.

Aparece un cuadro de diálogo en la pantalla. Creando una medida computada (Fig. 19).

Sigue estos pasos:

2. Seleccione un grupo de medidas en las que será una nueva medida calculada. Si esto no se hace, Excel colocará automáticamente una nueva medida en el primer grupo de medidas accesibles.

3. En el campo Expresión multidimensional (MDX) Ingrese el código especificando un nuevo modo. Para acelerar el proceso de entrada, use la lista de mano izquierda para seleccionar las medidas existentes que se utilizarán en los cálculos. Haga doble clic en el diseñador para agregarlo en el campo de expresión multidimensional. Para calcular el precio promedio de vender una unidad de bienes, se utiliza la siguiente expresión multidimensional:

4. Haga clic en Aceptar.

Tenga en cuenta el botón Compruebe mdxque se encuentra en el lado derecho de la ventana. Haga clic en este botón para verificar la exactitud de la sintaxis de la expresión multidimensional. Si la sintaxis contiene errores, aparecerá el mensaje correspondiente.

Después de completar la creación de una nueva medida calculada, vaya a la lista. Campos de la tabla consolidada. y selecciónelo (Fig. 20).

El alcance de la medida calculada se aplica solo al libro actual. En otras palabras, las medidas calculadas no se crean directamente en el servidor OLAP Cuba. Esto significa que nadie puede acceder a la extensión al ejercicio, a menos que abra el intercambio del libro de trabajo o no lo publique en Internet.

Creación de elementos calculados de expresiones multidimensionales.El elemento calculado de la expresión multidimensional es una versión OLAP del elemento calculado habitual. La idea es crear un nuevo elemento de datos basado en algunas operaciones matemáticas realizadas con respecto a los elementos OLAP existentes. En el ejemplo mostrado en la FIG. 22, se usa una tabla OLAP consolidada, incluida la información de ventas para 2005-2008 (con trimestral descompuesto). Supongamos que necesita realizar la agregación de datos relacionados con el primer y segundo trimestres, creando un nuevo elemento de la primera mitad del año (primera mitad del año). También combine los datos relacionados con los cuartos de tercer y cuarto, habiendo formado un nuevo elemento de la segunda mitad del año (segunda mitad del año).

Higo. 22. Vamos a agregar nuevos elementos calculados de expresiones multidimensionales, la primera mitad del año y la segunda mitad del año.

Coloque el cursor en cualquier lugar de la tabla consolidada y seleccione la pestaña Contexto Análisis de un conjunto de pestañas contextuales Trabajar con tablas consolidadas.. En el menú desplegable Olap Seleccione Elemento calculado de la expresión multidimensional. (Fig. 23).

Aparece un cuadro de diálogo en la pantalla. (Fig. 24).

Higo. 24. Ventana Creando un elemento calculado

Sigue estos pasos:

1. Asigne el mismo nombre calculado.

2. Seleccione la jerarquía de padres para los que se crean nuevos elementos calculados. En el sitio de construcción Elemento parental Nombre Todo. Gracias a esta configuración, Excel obtiene acceso a todos los elementos de la jerarquía de padres al calcular la expresión.

3. En la ventana Expresión multidimensional Ingrese la sintaxis de una expresión multidimensional. Para ahorrar un poco de tiempo, use la lista mostrada para seleccionar los elementos existentes utilizados en términos multidimensionales. Haga doble clic en el elemento seleccionado, y Excel lo agregará a la ventana. Expresión multidimensional. En el ejemplo mostrado en la FIG. 24, la cantidad de los primeros y segundos trimestres se calcula:

..&& +

.. && +

.. && + …

4. Haga clic en Aceptar. Excel mostrará el elemento calculado más creado de la expresión multidimensional en la tabla consolidada. Como se muestra en la FIG. 25, el nuevo elemento calculado se muestra junto con otros elementos calculados de la tabla consolidada.

En la Fig. 26 ilustra un proceso similar utilizado para crear una segunda mitad calculada elemento de año.

Nota: Excel ni siquiera intenta eliminar los elementos iniciales de la expresión multidimensional (Fig. 27). La tabla de pivote aún muestra los registros correspondientes a 2005-2008 con un desglose trimestral. En este caso, no tiene miedo, pero en la mayoría de los escenarios debe ocultar los elementos "extra" para evitar conflictos.

Higo. 27. Excel muestra el elemento calculado creado de la expresión multidimensional en una par con elementos de origen. Pero sigue siendo mejor eliminar los elementos de la fuente para evitar conflictos.

Recuerde: los elementos calculados están solo en el libro de trabajo actual. En otras palabras, las medidas calculadas no se crean directamente en el servidor OLAP Cuba. Esto significa que nadie puede acceder a la medida calculada o al artículo calculado, a menos que abra el intercambio del libro de trabajo o no lo publique en Internet.

Cabe señalar que, en caso de un cambio en la jerarquía de padres o el elemento padre en la OLAP Cuba, el elemento calculado de la expresión multidimensional deja de realizar sus funciones. Será necesario volver a crear este artículo.

Gestión de computación OLAP.Excel admite una interfaz que le permite controlar las medidas y elementos calculados de expresiones multidimensionales en las tablas de resumen OLAP. Coloque el cursor en cualquier lugar de la tabla consolidada y seleccione la pestaña Contexto Análisis de un conjunto de pestañas contextuales Trabajar con tablas consolidadas.. En el menú desplegable Olap Seleccione Gestión informática. En la ventana Gestión de la computación Tres botones están disponibles (Fig. 28):

• Crear. Creación de una nueva medida calculada o elemento calculado de una expresión multidimensional.
• Cambio. Cambiando el cálculo seleccionado.
• Borrar. Eliminar el cálculo seleccionado.

Higo. 28. Cuadro de diálogo Gestión informática

Realización de un análisis "Qué, si" de acuerdo con los datos OLAP.En Excel 2013, puede analizar "Which IF" para los datos ubicados en las tablas de resumen OLAP. Gracias a esta nueva característica, puede cambiar los valores en la tabla consolidada y volver a calcular las medidas y los elementos según los cambios realizados. También puede difundir los cambios de nuevo al cubo OLAP. Para aprovechar el análisis de "qué, si", cree una tabla OLAP consolidada y seleccione la pestaña Contexto Análisis Trabajar con tablas consolidadas.. En el menú desplegable Olap Selecciona un equipo Análisis "que si" –> Incluir un análisis "¿Qué pasa si? (Fig. 29).

A partir de ahora, puede cambiar los valores de la tabla consolidada. Para cambiar el valor seleccionado en la tabla PIVOT, haga clic con el botón derecho en él y seleccione el elemento en el menú contextual. (Fig. 30). Excel volverá a ejecutar todos los cálculos en la tabla consolidada, teniendo en cuenta las ediciones aplicadas, incluidas las medidas calculadas y los elementos calculados de las expresiones multidimensionales.

Higo. 30. seleccione Tener en cuenta el cambio al calcular una tabla pivotePara realizar cambios en la tabla consolidada.

De forma predeterminada, las ediciones hechas a la tabla consolidada en el modo de análisis "que si" son locales. Si desea distribuir cambios en el servidor OLAP, seleccione el comando para publicar cambios. Seleccione una pestaña de contexto AnálisisEn el conjunto de pestañas contextuales. Trabajar con tablas consolidadas.. En el menú desplegable Olap Seleccionar articulos Análisis "que si" – > Publicar el cambio(Fig. 31). Como resultado de la ejecución de este comando, el "reverso" se encenderá en el servidor OLAP, lo que significa la posibilidad de difundir los cambios en el cubo de la fuente OLAP. (Para difundir los cambios en el servidor OLAP, debe tener permisos adecuados para acceder al servidor. Póngase en contacto con su administrador de base de datos, que le ayudará a obtener permisos para acceder al modo de grabación de la base de datos OLAP.)

La nota está escrita sobre la base del Libro de Jelen, Alejandro. . Capítulo 9.