هوش تجاری

SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟

SQL Server Reporting Services که با مخفف SSRS شناخته می‌شود، ابزاری برای گزارشگری مبتنی بر سرور است که برای گزارش‌های صفحه‌ای ایده‌آل خواهد بود. این ابزار یک رویکرد متمرکز برای حاکمیت داده است، که تمام فایل‌های گزارش شما در یک سرور مرکزی را تنظیم خواهد کرد. البته، برخی از ویژگی‌های سلف سرویس نیز در این ابزار در دسترس است، از جمله اینکه کاربران می‌توانند پارامترهایی را پر کنند، گزارش‌های مورد نیاز را اجرا کرده و حتی گزارش‌های خاص خود را ایجاد نمایند.

به طور پیش فرض، گزارش‌ها در SSRS با استفاده از موتور رندر HTML 5 نمایش داده می‌شوند که مایکروسافت در سال ۲۰۱۶ به این ابزار اضافه کرده است. علی رغم اینکه رندر تحت وب است، می‌توانید گزارشات را به تعدادی از قالب‌های فایل از جمله PDF ،CSV ،Word و Excel صادر کنید. همچنین می‌توان برنامه‌ریزی کرد که این پرونده‌ها در یک ایمیل معمولی ارسال شوند یا در اشتراک فایل ذخیره شوند.

اکوسیستم مایکروسافت (Microsoft Reporting Landscape)

در حال حاضر، چهار ابزار اصلی برای ارائه گزارش در اکوسیستم مایکروسافت وجود دارد:

  • SSRS
  • گزارش‌های موبایل SSRS (Datazen سابق)
  • Power BI
  • Excel

هر یک از این ابزارها از یک مورد استفاده ایده‌آل برخوردار هستند، اما همپوشانی قابل توجهی در قابلیت‌های آنها نیز وجود دارد. در میان همه آنها انتخاب شما در یک ابزار گزارش بستگی به داده‌های موجود شما دارد. مهارت‌ها، نوع کاربرانی که از آنها پشتیبانی می‌کنید و چگونگی تمایل این کاربران به مصرف گزارش‌ها، در انتخاب این ابزارها موثر هستند.

SSRS

SSRS در ابتدا در سال ۲۰۰۴ به عنوان افزونه SQL Server 2000 منتشر شد. از آن زمان تغییرات و پیشرفت‌های زیادی را تجربه کرده است. با این حال، این محصول همان هسته اصلی SQL Server است. SSRS یک ابزار گزارش مبتنی بر بوم است که شما می‌توانید اشیا گزارشگری (جداول، نمودارها، متن، تصاویر) را به بوم خالی اضافه کنید تا اینکه گزارش نهایی خود را داشته باشید.

گزارش‌های SSRS به طور سنتی از طریق یک پورتال وب مرکزی قابل دسترسی هستند. مجوزها را می‌توان در سطح سایت، سطح پوشه یا حتی در گزارش‌های جداگانه تعیین کرد. این مسئله به شما اجازه می‌دهد تا یک مجموعه مجزا از مجوزها وجود داشته باشد، که درصورت کار با داده‌های مالی یا گزارش‌های حسابرسی شده می‌تواند مهم باشد.

گزارش‌های موبایل SSRS

حتی اگر گزارش‌های موبایل SSRS ظاهرا بخشی از برنامه اصلی SSRS باشد، در نهایت یک محصول متفاوت هستند. در ابتدا گزارش‌های موبایل SSRS در اصل محصولی به نام Datazen بودند. در سال ۲۰۱۵، مایکروسافت این محصول را از ComponentArt خریداری کرد و نرم‌افزار را وارد SSRS کرد. مورد اصلی استفاده از گزارش‌های موبایل SSRS کاملا قابل توضیح است. این ابزار بهینه‌سازی گزارش‌های SSRS با رویکردی مبتنی بر شبکه را با نمودارهایی روان و دارای اندازه‌های مختلف، نشان می‌دهد.

Power BI

اگر SSRS اکنون وارد سال‌های نوجوانی خود شود، Power BI عملا یک کودک نوپا است. Power BI در ابتدا مجموعه‌ای اضافی از اکسل بود که این موارد را شامل می‌شد:

  • Power Pivot
  • Power Query
  • Power View
  • Power Map

با این حال، در سال ۲۰۱۴ این ابزار به عنوان یک محصول مبتنی بر فضای ابری ترکیبی و با نام تجاری جدید وارد بازار شد. در حالی که موتورهای داده اصلی یکسان هستند، Power BI امروز محصولی کاملا متفاوت از افزونه‌های اکسل است.

در بعضی مواقع توضیح اینکه Power BI برای حل چه مشکلاتی طراحی شده است، می‌تواند یک چالش بزرگ باشد. اما باید بدانیم که Power BI معرف فضای مایکروسافت جدید است. هر ماه تغییرات جدیدی را منتشر می‌کند و مستقیما به بازخورد مشتری پاسخ می‌دهد. در نهایت، Power BI یک ابزار گزارشگری کامل است، که هدف استفاده از آن بطور مشابه برای کاربران تجاری و توسعه‌دهندگان BI یکسان خواهد بود. این اولین محصول ابری SaaS (نرم‌افزاری به عنوان سرویس) است که برای پشتیبانی ارزان از هوش تجاری در کل سازمان طراحی شده است.

 اکسل (Excel)

اکسل یک ابزار گسترده فوق‌العاده محبوب در مایکروسافت آفیس است. اگر کاربران تجاری شما با داده‌های آماری زیادی کار می‌کنند، استفاده از اکسل برای آنها بهترین راه است. اکسل برای دستکاری و سازماندهی اعداد در صفحه گسترده بسیار مناسب بوده و یک زبان فرمول قدرتمند در پشت خود دارد. همچنین دارای قابلیت‌های محاسبه داده‌ها با استفاده از توابع است.

اگر SSRS یک رویکرد متمرکز برای گزارشگری را نشان دهد، اکسل برعکس آن است. اکسل مبتنی بر فایل است و این فایل‌ها تمایل به تکثیر دارند. گاهی اوقات، هنگامی که داده‌های شرکت به جای پایگاه داده رابطه‌ای، در پرونده‌های مسطح گیر می‌کنند، از این پرونده‌ها به صورت تجربی به عنوان “spreadmarts” یاد می‌شود. همانطور که گفته شد، امکان متمرکز کردن گزارشات اکسل با استفاده از SharePoint یا OneDrive کاملا امکان‌پذیر است.

چرا استفاده از SSRS به ما پیشنهاد می‌شود؟

  • SSRS ابزاری پیشرفته در مقایسه با Crystal Reports است.
  • پردازش سریع‌تر گزارش‌ها در مورد داده‌های رابطه‌ای و چند بعدی را در نظر دارد.
  • سازوکار تصمیم‌گیری بهتر و دقیق‌تر را برای کاربران فراهم می‌کند.
  • به کاربران امکان می‌دهد بدون مشارکت متخصصان فناوری اطلاعات با داده‌ها ارتباط برقرار کنند.
  • این ابزار یک اتصال مبتنی بر شبکه جهانی وب را برای استقرار گزارش‌ها فراهم می‌کند. از این رو، از طریق اینترنت می‌توان به گزارشات دسترسی داشت.
  • SSRS اجازه می‌دهد گزارش‌ها در قالب‌های مختلف صادر شوند. می‌توانید گزارش‌های SSRS را با استفاده از ایمیل تحویل دهید.
  • SSRS مجموعه‌ای از ویژگی‌های امنیتی را در اختیار شما قرار می‌دهد که به شما کمک می‌کند بدانید که چه کسی می‌تواند به کدام گزارش دسترسی داشته باشد.

نتیجه سخن

این مقاله به طور خلاصه ابزارهای گزارشگری موجود در فضای مایکروسافت را مرور کرده است. نقاط قوت و ضعف SSRS را پوشش داده و با موارد استفاده ایده‌آل برای آن پیش رفته است. در نهایت، اگر بخواهید داده‌ها را از سیستم خود خارج کنید یا به کنترل دقیق اسناد گزارش خود بپردازید، SSRS یک ابزار عالی است. اگر می‌خواهید گزارش تعاملی ایجاد کنید یا کار خود را ارزان شروع کنید، اکسل یا Power BI مناسب‌تر هستند.


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