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SQL Server 2005商業智能功能淺析

數據庫 SQL Server 商業智能
我們今天主要向大家講述的是SQL Server 2005商業智能功能分析,以及對其從2000到2005在實際操作中的一些變化的描述。

以下的文章主要是介紹SQL Server 2005商業智能功能分析,SQL Server 2005數據庫的商業智能功能的主要目的是讓報表與分析應用在所有商業的日常運行中處于更加中心的位置,為了讓所有層次的客戶都能夠接觸到商業智能。

微軟已經鄭重的承諾它將形成一個完整的商業智能平臺:SQL Server 2005商業智能功能的目的是讓報表和分析應用在所有商業的日常運行中處于更加中心的位置。

 

幾乎所有的SQL Server應用都有某種程度的報表。它可能形成一些簡單的像查詢或者數據庫視圖來提供新訂單的總數或者Web站點的點擊率。然而,很多公司的商業智能僅僅停留在微軟 Office或者靜態的報表,這些都被打印出來并且要求一個可憐的家伙來將它們裝換到可以共享的格式。

如果你了解SQL Server 2000,你會知道一些微軟商業智能技術的名稱。但是需要注意——它們僅僅在字面上相同。這個BI平臺的***版本的特征可以概括為***企業級產品。SQL Server產品已經在該產品分析功能的擴展性方面邁出了一大步。憑借服務器側的Analysis Services的處理,客戶可以擴大報表的范圍,而且從以前只能事后觀察業務進步到能夠感受到日常活動的脈搏了。

在SQL Server 2005中,商業智能和報表應用被給予了全新的感官。這個新的類似的Visual Studio的開發工具被稱為商業智能開發工作室(Business Intelligence Development Studio),企業可以使用它來做任何事情,從創建Analysis Services立方體到報表再到數據挖掘應用。此外,開發人員將享用這個作為Visual Studio產品中一部分的新的BI功能(你將發現數據庫項目和解決方案是作為該產品的一部分)。

讓我們看看從SQL Server 2000到SQL Server 2005究竟發生了哪些變化。

組件 Analysis Services 2000 Analysis Services 2005

計算 服務器和客戶端 服務器端

 

緩存 服務器和客戶端 S服務器端

 

模式 星狀模式 Data source view (DSV) 靈活的模式映射

 

元數據 在Access或者SQL Server中的倉儲 SQL Server數據庫, 也被稱為 Analysis Services 數據庫

 

數據源 有限個數的源 DSV提供靈活的模式映射

 

Analysis Services組件之間的比較

從架構的角度來講,Analysis Services是一個客戶端/服務器應用,使用了專有的Web Services協議:XML for Analysis。通過使用Web services,你獲得了更大的擴展性、更豐富的元數據和一個方便的、與客戶端獨立的傳輸模型。你可以使用Linux客戶端或者甚至是Pocket PC來作為客戶端。Web Services、預先緩存和統一維度模型(Unified Dimensional Model ,縮寫UDM)的結合創造了一個值得深思的有趣案例。讓我們來看看Analysis Services的關鍵新概念。

Analysis Services的新的、關鍵概念

統一維度模型(Unified Dimensional Model):

UDM是微軟對用于跨越關系和數據倉庫技術和報表之間的差距的技術的專用術語。UDM是一系列XML模式和映射,它們將所有的商業智能信息都聯系到被稱為truth的單一版本中.XML模式和對象全部是 XML for Analysis 規范中的部分。

Data source view (DSV):

對UDM的成功處于核心地位的是創建數據的統一模型的能力; SQL Server 2005商業智能功能分析Data source view就提供了一個語義層。它采用高度靈活的方式來創建包含有相關的數據源信息的XML文件。你可以對表的屬性重命名為用戶友好的名字而不會影響到數據源。此外,你可以無需修改源數據就可以創建定制的運算。事實上,使用商業智能向導,你可以自動的根據在數據庫中發現的集合的基數來產生關于事實和維度的邏輯推導。數據源甚至可以應用到其他的對象,比如SQL Server集成服務( SQL Server Integration Services,縮寫為SSIS)軟件包。不要將DSV和立方體混淆。它們不是同一個概念。

預先緩存(Proactive caching):

緩存是建立在數據上的,在***次調用數據的時候保存下來; 使用緩存來滿足后續的數據請求。由于計算是被緩存的,分析應用的性能和可擴展性增加性能。當指定一個UDM的時候,你設置可以接受的延遲水平。對于使用率很高的系統,預先緩存提供了獲得更高系統的一種方式。預先緩存也對Analysis Services數據存儲有效果。

關鍵性能指示(Key performance indicator,縮寫KPI):

雖然這不是微軟獨有的技術,KPI是一項嚴重依賴多維表達式(Multidimensional Expression,縮寫為MDX )的新技術,可以創建面向站點的工具來檢查業務成功因素的狀態。比如,在呼叫中心,你可以使用呼叫等待時間作為衡量業務性能的手段。通過使用允許管理人員快速掃描呼叫中心性能的報表模型,你可以在業務期間快速進行修改。如果你正在使用微軟 Business Scorecard Manager 2005,你會愛上它和Analysis Services KPI的緊密聯系的。

Analysis Services 2005中最有趣和最吸引人的功能是UDM。微軟已經拋棄了要求常用的數據倉庫模式,指星狀或者雪花狀。傳統的使用OLAP數據庫的分析應用提供了不錯的查詢性能、分析功能的豐富以及對那些精通分析應用的人來說,容易使用的模型。

但是OLAP數據庫受制于一些缺陷:數據常常很老,并且立方體無法足夠迅速的重新處理。此外,復雜的模式很難處理,并且從管理的角度、這些數據庫表示了對于已經不富裕的IT預算進行的另一筆資源投入。UDM的目標僅僅是克服這些限制,并且同時使得關系和OLAP報表都達到***。

上述的相關內容就是對SQL Server 2005商業智能功能分析的描述,希望會給你帶來一些幫助在此方面。

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責任編輯:佚名 來源: 睿商在線
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