Analysis Services Multidimensional (Grundlagen)

ID: 
100
Seminar-Level: 
Grundlagen
Seminar-Typ: 
Technisches Seminar
Dauer: 
3 Tag(e)
Zielgruppe: 
Analysten, Data Warehouse Spezialisten, Informatiker, Datenbank-Entwickler
Beschreibung: 
Mit "Analysis Services", dem OLAP Server aus dem Hause Microsoft, lassen sich per Klick multidimensionale Datenbanken erzeugen. OLAP Anwender greifen auf die Datenbanken per Excel-Pivot interaktiv zu. Auf diesem Weg können auch komplexe Beziehungen in den Daten schnell und dynamisch analysiert werden. Unter den vielen Features von Analysis Services befinden sich auch solche zum Generieren und Anzeigen von Kennzahlen mit Ampel-Funktion. Analysis Services bieten einem Unternehmen zum Einen den Vorteil einer intelligenteren Auswertung der Unternehmens-Daten, als es beim klassischen statischen Report der Fall ist, zum Anderen paßt sich der Anwender selbst seinen Bericht an, so daß die Arbeit der Report-Abteilung erleichert wird. Teilnehmer des Seminars lernen, wie OLAP-Cubes erstellt werden und wie man mit Excel Pivot darauf zugreift.
Seminar-Ziel: 
Das Seminar führt in das Erstellen von Dimensionen und Cubes ein. Außerdem lernen Teilnehmer, wie die Daten des Cubes für bestimmte Benutzer-Gruppen sichtbar gemacht werden.
Inhalt: 

Einführung

  • Vom relationalen zum multidimensionalen Denken
  • Einführung in die grundlegenden Begriffe: Dimension, Member, Property, Attribut, Relation etc.
  • Praxisbeispiel: Einen einfachen Cube erstellen, in das OLAP-Repository laden und per Excel darstellen
  • Erstellen von Datenquellen und Sichten
  • Überblick: integrierte Werkzeuge

Dimensionen / Grundlagen

  • Dimensionen und Attribute definieren
  • Steuern von Sichtbarkeit und Aggregierbarkeit
  • Erstellen von eigenen Hierarchien
  • Behandeln von Schlüssel-Problemen bei der Dimensionsdaten-Aufbereitung
  • Besonderheiten: Duplicate Member, All-Member, Unknown-Member

Dimensionen / Fortgeschritten

  • Parent-Child-Hierarchien
  • Erstellen von Hierarchie-Leveln aus benutzerdefinierten Gruppierungs-Kriterien
  • Diskretisierung: Automatisches Gruppieren von Membern in Massen-Dimensionen
  • Verwenden unärer Operatoren bei Konten-Dimensionen
  • Qualifizierung von Dimensions-Content-Typen (Zeit, Währung, Geografie etc.)
  • Best Practice: Zeit-Dimensionen

Slowly Changing Dimensions (SCD)

  • Modellieren von Versionierung im Data Warehouse
  • Überblick: Einsatz von Columnstore-Indizes für die Performance-Verbesserung
  • ETL-Technologien zum Übertragen und Versionen von Dimensionen (OLTP nach Data Warehouse)
  • Modellieren von Währungs-Dimensionen

Dimensions-Features

  • Rückschreiben in Dimensionen
  • Unterstützung von Mehrsprachlichkeit
  • Modellieren von Dimensionen in mehrfachen Rollen
  • Unnatürliche Hierarchien

Cubes / Grundlagen

  • Konfigurieren der Verwendung von Dimensionen in einem Cube
  • Datentypen und Formatierung
  • Vollständige und inkrementelle Aufbereitung

Cubes / Relationen

  • Mehrfaches Verwenden einer Dimensionen in einem Cube
  • Verwenden von Faktentabellen als Dimensions-Tabelle
  • Modularität und Wiederverwertbarkeit von Dimensions-Daten: Referenzierte Dimensionen
  • M:N-Beziehung zwischen Fakten- und Dimensions-Daten
  • Dimensions-Daten in Beziehungen mit unterschiedlicher Granularität
  • Erstellen von Forecasts

Cube-Features

  • KPIs: Visualisierung von Kennzahlen mit Ampel-Funktionen
  • Auslösen von Cube-Aktionen über den Client
  • Mehrsprachlichkeit in Cube-Daten

Einführung in die Administration

  • Verwalten von OLAP-Benutzern
  • Schützen von Dimensions-Daten
  • Schützen von Zell-Daten
  • Partitionierung von Cube-Daten
  • Integrierte OLAP-Administrations-Tasks in SSIS
Voraussetzung: 

Es werden keine spezifischen Vorkenntnisse erwartet. Vorteilhaft sind gute Kenntnisse in relationalen Datenbank-Systemen oder Erfahrungen mit Analyse-Systemen.

Durchführung: 
Demonstration, Übung, Vortrag
Produkt: 
Analysis Services - Alle Versionen ab 2005