هوش تجاری

SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟

از میان ابزارها و فناوری‌های فراوانی که شرکت مایکروسافت ارائه می‌دهد، خدمات تجزیه و تحلیل یکی از حوزه‌های غنی‌شده است که به کاربران شایستگی‌های سطح سازمانی برای خدمات هوش تجاری و تجزیه و تحلیل، تجسم داده و ابزارهای گزارش‌دهی را می‌دهد. سه بستر اصلی خدمات تجزیه و تحلیل عبارتند از:

  • SQL Services Analysis Services
  • Power BI Premium
  • Azure Analysis Services

در خانواده SQL Server مایکروسافت، SQL Server Analysis Services (SSAS) به عنوان یک ابزار داده‌کاوی ایده‌آل و پردازش تحلیلی آنلاین چند بُعدی (OLAP)، به ویژه برای برنامه‌های هوش تجاری، مطرح شده است. این نرم‌افزار کاربران را در طراحی، ایجاد و مدیریت ساختارهای چند بُعدی/مدل‌های استخراج با داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف داده/پایگاه داده رابطه‌ای و با کمک الگوریتم‌های داده‌کاوی یاری می‌کند. این امر سطح تصمیم‌گیری بهبودیافته‌ای را برای خروجی بهتر کسب و کار ارائه می‌دهد.

SSAS چیست؟

در گذشته، در زمان نسخه SQL Server 2000، سرویس تجزیه و تحلیل تحت عنوان Microsoft Analysis Services (MSAS) شناخته می‌شد. مایکروسافت آن را از نرم‌افزار Panorama در سال ۱۹۹۶ خریداری کرده بود. با SQL Server 2005، این ابزار به SQL Server Analysis Services (SSAS)  تغییر نام پیدا کرد.

SSAS را می‌توان با ویژگی‌های زیر تعریف نمود:

  • ایجاد مکعب با بازار داده/انبار داده برای تجزیه و تحلیل سریع‌تر داده‌ها
  • دو حالت مختلف: حالت بومی (Native Mode) و حالت اشتراک نقطه (Share Point Mode)
  • دو گزینه اصلی: چند بُعدی یا Multidimensional (برای تجزیه و تحلیل شرکت‌ها) و جدولی Tabular (برای تجزیه و تحلیل شخصی و تیمی)
  • SSAS چند بُعدی، هوش تجاری سازمانی است
  • ترکیبی از فناوری‌های سرور و سرویس گیرنده، ارزش افزوده با محیطی تخصصی برای توسعه و مدیریت آن
  • به عنوان نمونه سرور VM یا به عنوان مدل پیش فرض نصب شده است
  • مدل‌های جدولی را در تمام سطوح سازگاری تأیید می‌کند
  • برش و تقسیم حجم زیادی از داده‌ها را فعال می‌کند

ویژگی‌های کلیدی  SSAS

  • سطح ردیف و امنیت پویا با پشتیبان‌گیری خودکار در دسترس است
  • پشتیبانی از پارتیشن‌بندی و اندازه محدود به حافظه
  • جستجوی مکعب‌ها از طریق عبارات چند بُعدی
  • ایجاد و مدیریت سازگار مدل‌های داده
  • سطح API با Backward Compatibility ممکن است
  • با ویزاردها (Wizard) و طراحان مختلف به خوبی کار می‌کند
  • پاسخ سریع‌تر به سوالات به دلیل تجمع حقایق
  • شایستگی برای ایجاد یک مدل داده قوی جهت گزارش‌گیری بیشتر
  • دسترسی به همه زمان‌ها، در هر مکانی از طریق اینترنت
  • به ایجاد معماری MOLAP ، ROLAP و HOLAP کمک می‌کند
  • توانمندسازی کار بر روی حالت آفلاین و کلاینت سرور

SSAS چگونه کار می‌کند؟

SSAS بر دو جزء اصلی Business Intelligence Studio و SQL Server Data Tools کار می‌کند. مفهوم اساسی عملکرد محیط SSAS در ساخت و مدیریت یک مکعب نهفته است.

مکعب در SSAS یک پایگاه داده چند بُعدی می‌باشد که برای ذخیره‌سازی داده‌ها و برنامه‌های OLAP تنظیم شده است. از داده‌ها به بهترین شکل استفاده می‌کند و اطلاعات را به سرعت از چندین منبع داده ارائه می‌دهد.

انبار داده، منبعی برای ذخیره اطلاعات گسترده سازمانی از منابع مختلف داده است که از قالب‌های مختلف تهیه می‌شوند. هدف اصلی مکعب افزایش زمان پرس و جو در هر RDBMS است. MDX زبان پرس و جو می‌باشد که برای مدیریت وظایف با مکعب‌های OLAP استفاده می‌شود.

ایجاد مکعب SSAS نیاز به ذخیره‌سازی داده‌ها دارد و سپس می‌توان از SSIS برای انجام فرآیند ETL با ابزارهای محبوب استفاده کرد. شما باید یک پروژه خدمات تجزیه و تحلیل جدید بسازید و سپس یک منبع داده تعریف کنید، تا ویزارد مکعب فرا خوانده شود.

در اینجا ارتباط بین اشیاء مختلف خدمات تجزیه و تحلیل آمده است:

جمع‌بندی

در میان سه‌گانه SSIS SSRS SSAS که پایگاه اصلی خانواده هوش تجاری مایکروسافت را تشکیل می‌دهند، SSAS به عنوان ستون فقرات عمل کرده و هنگام ارائه بهترین بینش‌های داده‌محور در دریای عمیق اطلاعات، نقش اصلی را ایفا می‌کند. اکنون کسب و کارها در سراسر جهان به بهترین نحو میراث سه‌گانه مایکروسافت را به خدمت گرفته‌اند.

 


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن