SSAS) SQL Server Analysis Services) چیست؟

ابزار SSAS یکی از اجزای کلیدی و قدرتمند خانواده Microsoft SQL Server است که نقش بسیار مهمی در تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی هوش تجاری (BI) ایفا می‌کند. در واقع این ابزار به سازمان‌ شما اجازه می‌دهد تا حجم عظیمی از داده‌های خام را به اطلاعات معنادار و قابل تحلیل تبدیل کنید. استفاده از این ابزار به شما کمک می‌کند که مدل‌های تحلیلی پیشرفته‌ای بسازید و به کمک آن‌ها تصمیم‌گیری‌های استراتژیک را برای مدیران و تحلیل‌گران داده آسان‌تر کنید.

احتمالا در اینجا با این سوال مواجه می‌شوید که با وجود ابزارهای مختلف تحلیل داده، چرا باید روی SSAS تمرکز کنیم؟ این ابزار تحلیلی چه مزیتی دارد که وقت و منابع خود را صرف یادگیری و پیاده‌سازی آن کنیم؟ در این مقاله از بلاگ آسا به‌طور کامل به شما می‌گوییم که ابزار SSAS چیست و به سوالات‌تان درباره آن پاسخ خواهیم داد.

SAAS چیست؟

SSAS یا SQL Server Analysis Services یکی از سرویس‌های تحلیلی مهم مجموعه Microsoft SQL Server است که به‌عنوان یک موتور پردازش تحلیلی چندبُعدی (OLAP) و ابزاری برای داده‌کاوی (Data Mining) ایفای نقش می‌کند. در واقع این ابزار به متخصصان فناوری اطلاعات کمک می‌کند تا حجم بزرگی از داده‌های پراکنده را به اجزای قابل تحلیل تقسیم کنند و سازمان‌دهی آن‌ها را در قالب ساختارهایی به نام مکعب‌های تحلیلی انجام دهند.

به زبان ساده‌تر، اگر داده‌های شما در چند پایگاه داده یا فایل و جدول مختلف ذخیره شده‌اند، ابزار تحلیلی SQL Server Analysis Services به شما این امکان را می‌دهد که همه‌ این اطلاعات را یکپارچه، ساختاریافته و قابل جستجو کنید تا تحلیل‌های عمیق‌تری روی آن‌ها انجام شود.

قابلیت‌های این ابزار در دو نوع مدل تحلیلی یعنی مدل چندبعدی (Multidimensional) و مدل جدولی (Tabular) ارائه می‌شود، بنابراین اگر به‌دنبال ابزاری هستید که بتوانید با آن داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، سازمان‌دهی و تحلیل کنید، این ابزار تحلیل شرکت مایکروسافت، بهترین انتخاب است.

ویژگی‌های کلیدی ابزار SSAS

برای اینکه بهتر بدانید ابزار SSAS چیست و درک بهتری از قدرت آن داشته باشید، باید نگاه دقیقی به ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن بیندازیم. در ادامه مهم‌ترین و کلیدی‌ترین ویژگی‌های ابزار SQL Server Analysis Services را بررسی می‌کنیم:

۱. امکان تحلیل چندبعدی (Multidimensional Analysis): این ابزار امکان تحلیل داده‌ها از زوایای مختلف را فراهم می‌کند. می‌توانید با تکنیک‌هایی مانند «برش»، «چرخش» یا «دریل‌داون» به عمق داده‌ها بروید و الگوهای پنهان را کشف کنید.

۲. سرعت بالا در پردازش و پاسخ‌دهی: استفاده از مکعب‌های تحلیلی و داده‌های ازپیش‌تجمیع‌شده، باعث می‌شوند که پاسخ به پرس‌وجوها بسیار سریع‌تر انجام شود. در واقع دیگر نیازی به اسکن کامل پایگاه داده برای هر گزارش نیست.

۳. گزارش‌گیری تحلیلی در لحظه (Ad-Hoc Reporting): شما می‌توانید بدون نیاز به دانش فنی و فقط با کشیدن و رها کردن (Drag & Drop) در ابزارهایی مانند Excel یا Power BI، به‌سرعت گزارش‌های تحلیلی متنوع تولید کنید.

۴. محاسبات زمانی پیشرفته (مانند میانگین متحرک ۱۲ ماهه): SSAS قابلیت‌هایی مانند Year-to-Date، Period-Over-Period و Rolling Average را به‌صورت توکار در اختیار شما قرار می‌دهد. معمولا اجرای چنین محاسباتی در SQL نیازمند ده‌ها کوئری است، اما در SSAS با یک منبع داده ساده انجام می‌شود.

۵. پشتیبانی داخلی از KPIها: به کمک این ابزار می‌توانید شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را تعریف و کنترل کنید. این ویژگی به مدیران شما کمک می‌کند تا وضعیت کسب‌وکار را در لحظه بسنجند.

۶. ذخیره‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchies): این ابزار تحلیلی، امکان تعریف ساختارهای سلسله‌مراتبی برای داده‌ها را فراهم می‌کند. برای مثال، می‌توانید سطوح مختلف زمانی (سال > فصل > ماه > روز) یا جغرافیایی (کشور > استان > شهر) را به‌راحتی تعریف کنید.

۷. مدیریت امنیت پیشرفته: شما می‌توانید برای هر کاربر یا گروه خاص، فقط دسترسی به بخش خاصی از داده‌ها را تعیین کنید. این ویژگی امنیت اطلاعات و کنترل دسترسی دقیق را تضمین می‌کند.

۸. عدم نیاز به جوین‌ کردن جداول حقایق و ابعاد: در ابزار SSAS تمام اتصالات بین جدول‌ها (Fact و Dimension) از قبل در داخل مکعب تعریف شده‌اند، بنابراین نیازی به نوشتن دستی Joinها نیست.

۹. اشتراک‌گذاری متادیتای مشترک (Shared Metadata): مدل داده‌ها و ساختارها در پروژه‌های مختلف قابل استفاده مجدد هستند و این کار باعث یکپارچگی و صرفه‌جویی در زمان می‌شود.

۱۰. قابلیت استفاده آسان با Excel و Pivot Table: می‌توانید با محیطی آشنا مانند اکسل و از طریق Pivot Table، داده‌های ذخیره‌شده در SSAS را به‌راحتی تحلیل و بررسی کنید.

۱۱. تحمل بار بالا و عملکرد در حالت همزمانی: این ابزار تحلیلی می‌تواند تعداد زیادی از کاربران را به‌صورت همزمان پشتیبانی کند. طبیعتا این ویژگی در مقایسه با انبار داده‌های سنتی، یک مزیت بزرگ محسوب می‌شود.

۱۲. قابلیت کار در حالت آفلاین و کلاینت-سرور: SSAS از معماری کلاینت-سرور پشتیبانی می‌کند و می‌توان حتی در حالت آفلاین هم برخی تحلیل‌ها را انجام داد.

۱۳. همکاری با ویزاردها و طراحان مختلف: فرایند ساخت مدل‌های تحلیلی در این ابزار، به کمک ویزاردهای مرحله‌به‌مرحله انجام می‌شود. در واقع همین امر کار را برای کاربران ساده‌تر می‌‌کند.

۱۴. پشتیبانی از حالت بومی (Native Mode) و شیرپوینت (SharePoint Mode): این ابزار می‌تواند در دو حالت مجزا یعنی حالت Native برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای و حالت SharePoint برای محیط‌های مبتنی بر همکاری تیمی نصب و اجرا شود.

SSAS چه کاربردهای دارد؟

این ابزار تحلیلی با ساختار منحصر‌به‌فرد خود، امکاناتی را فراهم می‌کند که کسب‌وکارها بتوانند به کمک آن‌ها تحلیل سریع، عمیق و دقیق داده‌ها را انجام دهند. در ادامه با ما همراه باشید تا مهم‌ترین کاربردهای این ابزار قدرتمند را بررسی کنیم:

• تحلیل چندبعدی (OLAP): بررسی داده‌ها از زوایای مختلف مانند زمان، مکان یا محصول با مکعب‌های تحلیلی
• Slice and Dice: بازآرایی و تحلیل داده‌ها برای شناسایی روندها و نقاط ضعف یا قوت
• داده‌کاوی پیشرفته: کشف روابط پنهان و الگوهای رفتاری در داده‌ها
• تحلیل پیش‌بینانه: مدل‌سازی برای پیش‌بینی روندهای آینده بر اساس داده‌های تاریخی
• یکپارچه‌سازی داده‌ها: ترکیب داده از منابع مختلف در یک مدل متمرکز
• داشبورد و گزارش تعاملی: اتصال آسان به Power BI، Excel و SSRS برای ساخت داشبوردهای پویا
• ردیابی شاخص‌های عملکرد (KPI): تعریف و پیگیری لحظه‌ای شاخص‌های کلیدی سازمان
• تحلیل فروش و بازار: بررسی فروش بر اساس زمان، منطقه یا محصول برای تصمیم‌گیری هوشمند
• تقسیم‌بندی مشتریان: گروه‌بندی مشتریان براساس رفتار یا موقعیت برای کمپین‌های هدفمند
• پشتیبانی از انبار داده (Data Warehouse): نقش اصلی در تحلیل داده‌های ترکیبی در سازمان
• بودجه‌بندی و تحلیل مالی: ساخت مدل‌های مالی دقیق و گزارش‌های تحلیلی برای تصمیم‌گیری مالی

نحوه عملکرد ابزار SSAS

فرایند کلی فعالیت ابزار SSAS شامل اتصال به منبع داده، تعریف ساختار تحلیل (مانند مکعب‌ها، ابعاد و مقادیر) و در نهایت پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های تحلیلی است. هسته اصلی عملکرد این ابزار، مبتنی بر ساخت مکعب‌های تحلیلی (Cubes) است. در واقع این مکعب‌ها پایگاه‌هایی چندبعدی هستند که اطلاعات عددی (مثل مقدار، تعداد، مبلغ و…) را در کنار دسته‌بندی‌هایی مانند تاریخ، مکان، محصول و… ذخیره می‌کنند. البته باید بدانید که این تنها آغاز ماجرا است. در پشت صحنه مراحل مختلفی طی می‌شوند که در ادامه آن‌ها را بیان می‌کنیم:

• اتصال به منبع داده (Data Source): هر پروژه SSAS باید حداقل یک منبع داده داشته باشد. این منبع می‌تواند یک پایگاه داده رابطه‌ای مانند SQL Server، Oracle، DB2 یا حتی Teradata باشد.
• استفاده از مکانیزم‌ها: ابزار SSAS از مکانیزم‌هایی استفاده می‌کند که امکان اتصال به چندین پایگاه داده مختلف را فراهم می‌کند و می‌تواند با زبان SQL مخصوص هر سیستم ارتباط برقرار کند.
• ایجاد و پیکربندی مکعب: برای ایجاد یک مکعب SSAS، ابتدا باید یک پروژه خدمات تجزیه و تحلیل جدید ایجاد کرده و منبع داده را تعریف کنید. پس از آن، با اجرای ویزارد مخصوص مکعب، می‌توان ابعاد (Dimensions) و معیارها (Measures) را مشخص کرد.
• فرایند ETL با کمک SSIS: داده‌ها برای ذخیره‌سازی، نیاز به آماده‌سازی دارند و معمولا این کار با ابزار SSIS انجام می‌شود.
• پردازش مکعب و ذخیره‌سازی تجمیعی: SSAS داده‌های عددی را پیش‌محاسبه و تجمیع می‌کند برای مثال، هنگامی که مجموع فروش در هر سال و منطقه از قبل محاسبه شد، آن را در مکعب ذخیره می‌کند.
• کش کردن نتایج برای پاسخ سریع‌تر: این ابزار تحلیلی، نتایج کوئری‌ها را در حافظه ذخیره می‌کند تا اگر همان درخواست مجددا انجام شود، سیستم بدون پردازش مجدد پاسخ دهد.
• تحلیل داده‌ها با زبان MDX: داده‌های ذخیره‌شده در مکعب‌ها را با استفاده از زبان MDX تحلیل می‌شوند. این زبان برای پرس‌وجو از داده‌های چندبعدی طراحی شده است.

مراحل ایجاد و طراحی یک مکعب در SSAS

برای اینکه سوال «ابزار SSAS چیست؟» را بهتر پاسخ دهیم، باید موضوعات عمیق‌تری مانند ایجاد و طراحی مکعب را بررسی کنیم. در واقع مکعب‌های OLAP (Online Analytical Processing) ابزارهای بسیار قدرتمندی هستند که برای تحلیل سریع و چندبعدی داده‌ها استفاده می‌شوند.

شما می‌توانید به کمک این مکعب‌ها اطلاعات را از زوایای مختلف بررسی و الگوهای پنهان در حجم انبوه داده‌ها را شناسایی کنید. در SSAS، ایجاد یک مکعب تحلیلی شامل مجموعه‌ای از مراحل منظم است که از ساخت منبع داده آغاز می‌شود و با پردازش نهایی مکعب به پایان می‌رسد. در ادامه، مراحل طراحی و ایجاد یک مکعب در SSAS را به ترتیب بیان می‌کنیم:

مرحله اول، ایجاد انبار داده (Data Warehouse)

ابتدا لازم است که پایگاه داده تحلیلی یا انبار داده را در محیط Microsoft SQL Server ایجاد کرده باشید. معمولا این پایگاه داده شامل جدول‌های Fact و Dimension است که ساختار پایه مکعب را شکل می‌دهند.

مرحله دوم، ساخت پروژه خدمات تحلیلی (Analysis Services Project)

در محیط SQL Server Data Tools (SSDT) یا همان Business Intelligence Development Studio، یک پروژه جدید از نوع Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project ایجاد کنید.

مرحله سوم، تعریف منبع داده (Data Source)

هنگامی‌که در Solution Explorer روی گزینه Data Sources کلیک راست کردید، گزینه New Data Source را انتخاب کنید. در ادامه باید از لیست «Available Connections» یک اتصال را انتخاب کنید یا یک اتصال جدید بسازید.

بعد از اینکه گزینه Inherit را فعال کردید، باید مراحل را با فشردن Next تا پایان دنبال کنید. در آخر روی گزینه Finish بزنید تا منبع داده ساخته شود.

مرحله چهارم، ساخت نمای منبع داده (Data Source View)

در این مرحله باید دوباره در Solution Explorer روی Data Source Views کلیک راست کنید و سپس روی گزینه New Data Source View بزنید. هنگامی که این کارها را انجام دادید، باید دستورات زیر را دنبال کنید:

• منبع داده قبلی را انتخاب کنید.
• هنگامی که جدول Fact را به پنل سمت راست منتقل کردید، روی Add Related Tables کلیک کنید تا جداول Dimension نیز اضافه شوند.
• در پایان، یک نام برای نمای منبع داده انتخاب و روی گزینه Finish بزنید.

مرحله پنجم، ایجاد مکعب (Cube)

بعد از اینکه تمام مراحل بالا را انجام دادید، حالا نوبت طراحی مکعب فرا رسیده است. در اینجا باید روی Cubes کلیک راست کنید و روی گزینه New Cube بزنید. بعد از انجام این کار، دستورات زیر را دنبال کنید:

• انتخاب جدول Fact
• انتخاب Measure ها (شاخص‌های کمی)
• انتخاب جدول‌های Dimension
• نام‌گذاری مکعب
• کلیک روی Finish

مرحله ششم، ویرایش ابعاد (Dimensions)

بعد از ایجاد مکعب، باید در Solution Explorer دوبار روی هر بُعد (مثلا DimProduct) کلیک کنید و فیلدهای مورد نظر (مانند Product Name) را از قسمت لیست به بخش Attributes بکشید.

مرحله هفتم، دیپلوی و پردازش (Deploy & Process)

در این مرحله هنگامی که روی نام پروژه راست‌کلیک کردید، ابتدا گزینه Deploy را انتخاب کنید. پس از اینکه پیغام موفقیت‌آمیز بودن انتشار را دریافت کردید، دوباره روی پروژه راست‌کلیک و گزینه Process را انتخاب کنید. در نهایت زمانی که روی دکمه Run کلیک کردید، فرآیند پردازش را کامل کنید.

مرحله آخر، مشاهده نتایج (Browse the Cube)

در مرحله آخر، پس از انجام پردازش روی مکعب راست‌کلیک کنید و روی گزینه Browse بزنید. حال می‌توانید ابعاد و شاخص‌ها را اضافه کنید و به‌صورت تعاملی داده‌ها را بررسی کنید.

مکعب SSAS چگونه داده‌ها را ذخیره و مدیریت می‌کند؟

بعد از ایجاد و طراحی مکعب، احتمالا با این سوال مواجه می‌شوید که داده‌ها در چگونه ذخیره و مدیریت می‌شوند؟ در پاسخ به این سوال باید گفت که مکعب‌های ابزار SSAS (مکعب‌های چندبعدی یا هایپر مکعب‌ها) به‌عنوان ساختارهایی پیشرفته برای ذخیره‌سازی و سازمان‌دهی داده‌ها در SQL Server Analysis Services شناخته می‌شوند. این مکعب‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که امکان تحلیل سریع، عمیق و چندبعدی داده‌ها را برای کسب‌وکارها فراهم کنند.

این مکعیب‌ها برخلاف پایگاه‌های داده سنتی که اطلاعات را به صورت دو بعدی (ردیف و ستون) ذخیره می‌کنند، داده‌ها را در قالب ابعاد مختلف (مانند زمان، محصول، منطقه و…) طبقه‌بندی می‌کنند. همین ساختار چندبعدی به توسعه‌دهندگان و تحلیل‌گران اجازه می‌دهد که داده‌ها را در لحظه تحلیل کنند و بعد از بررسی روندهای تاریخی، به سوالات پیچیده تحلیلی پاسخ دهند.

مکعب‌ها می‌توانند به‌صورت خودکار داده‌ها را دسته‌بندی و مدیریت کنند. در واقع انجام این کار شامل وظایفی مانند پردازش (Processing)، پارتیشن‌بندی (Partitioning)، ترجمه و بومی‌سازی (Translation & Localization) و اعمال تغییرات در ساختار (Schema Evolution) می‌شود. لازم به ذکر است که تمام این فرایندها می‌توانند بدون دخالت مستقیم کاربر انجام شوند.

در طرف مقابل کاربران می‌توانند با ابزارهای خودسرویس مانند Microsoft Excel به داده‌های مکعب متصل شوند و با کشیدن و رها کردن فیلدها، از داده‌های ذخیره‌شده گزارش تهیه کنند. این گزارش‌ را می‌توان ذخیره کرد و دوباره در تحلیل‌های آینده استفاده شوند.

با چه زبان‌هایی می‌توان از مکعب‌های SSAS کوئری گرفت؟ آشنایی با MDX، DMX و DAX

شرکت مایکروسافت برای استخراج و تحلیل داده‌ها از مکعب‌های SSAS، سه زبان کوئری‌نویسی مختلف را ارائه کرده است که هریک از آن‌ها برای کاربرد خاصی طراحی شده‌اند. در ادامه شما را با این زبان‌ها و نقش آن‌ها در تحلیل داده‌های چندبعدی آشنا می‌کنیم:

۱. زبان MDX (Multidimensional Expressions)

زبان MDX برای کار با مکعب‌های OLAP (چندبعدی) طراحی شده است. این زبان معادل SQL برای دیتابیس‌های رابطه‌ای به‌حساب می‌آید، اما با این تفاوت که ساختار آن برای محیط‌های چندبعدی بهینه شده است.

نحو (Syntax) این زبان شباهت زیادی به فرمول‌هایی دارد که در صفحات گسترده (مانند Excel) استفاده می‌کنید. همچنین با استفاده از MDX می‌توانید گزارش‌هایی بسیار دقیق و تحلیلی از داده‌های ذخیره‌شده در مکعب‌ها استخراج کنید. از جمله این گزارش‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• محاسبه جمع فروش در یک بازه زمانی خاص
• مقایسه عملکرد فروش مناطق مختلف
• تحلیل روندها به‌صورت پویا

۲. زبان DMX (Data Mining Extensions)

اگر در ابزار SSAS از قابلیت‌های داده‌کاوی استفاده می‌کنید، زبان DMX ابزار اصلی شما به شمار می‌آید. این زبان برای ایجاد، آموزش و مدیریت مدل‌های داده‌کاوی به کار می‌رود. همچنین باید بدانید که زبان DMX ترکیبی از دستورات تعریف داده‌ها (DDL)، دستورات دستکاری داده‌ها (DML)، توابع تحلیلی و عملگرها است. شما می‌توانید با استفاده از DMX مدل‌های پیش‌بینی (پیش‌بینی‌هایی مانند احتمال خرید مشتری) طراحی کنید و بعد از آموزش دادن آن‌ها، خروجی لازم را بگیرید.

۳. زبان DAX (Data Analysis Expressions)

زبان DAX بیشتر در محیط‌های جدولی (Tabular Mode) استفاده می‌شود. در واقع اگر با Power BI یا Power Pivot کار کرده باشید، قطعا با این زبان آشنا هستید. همچنین زبان DAX عملکردی مشابه زبان‌های کوئری دیتابیس‌های رابطه‌ای دارد، اما برای تحلیل‌های پیشرفته و محاسباتی در مدل‌های جدولی طراحی شده است. لازم به ذکر است که شما می‌توانید با استفاده از DAX کارهای زیر را انجام دهید:

• ستون‌ها و مقادیر محاسباتی تعریف کنید.
• اعمال فیلترهای پویا را انجام دهید.
• مقایسه‌های زمانی و تحلیلی پیچیده انجام دهید.

نظارت بر پردازش مکعب SSAS چرا مهم است؟

اگر در گزارش‌گیری با کندی یا خطا مواجه شده‌اید، وقت آن است که عملکرد SSAS را زیر نظر بگیرید. ابزارهایی مثل SentryOne امکان مانیتورینگ لحظه‌ای مصرف منابع، زمان‌بندی پردازش و فشار روی حافظه را فراهم می‌کنند، بدون نیاز به تنظیمات پیچیده.

با این ابزارها می‌توانید به‌راحتی تشخیص دهید کدام بخش از پردازش مکعب باعث کندی شده و با بهینه‌سازی منابع، از تکرار مشکلات جلوگیری کنید. این روش برای هر دو مدل Multidimensional و Tabular SSAS قابل استفاده است.

انواع ابزارهای SSAS

در ادامه پاسخ به سوال «ابزار SSAS چیست؟» به معرفی مدل‌های مختلف آن می‌رسیم. در واقع باید بدانید که این ابزار دو مدل تحلیلی اصلی یعنی مدل چندبُعدی (Multidimensional) و مدل جدولی (Tabular) را در اختیار شما قرار می‌دهد. انتخاب بین این دو مدل به عوامل مختلفی مانند حجم داده‌ها، پیچیدگی روابط، توانایی فنی تیم تحلیل و نیازمندی‌های سازمان بستگی دارد. هرکدام از این مدل‌ها قابلیت‌های خاص خود را دارند و در سناریوهای متفاوتی کاربرد دارند. در ادامه به معرفی هر دو مدل می‌پردازیم:

۱. مدل چندبعدی (Multidimensional SSAS)

مدل چندبعدی که به‌عنوان فرم کلاسیک OLAP شناخته می‌شود، داده‌ها را در قالب مکعب‌های تحلیلی (Cubes) ذخیره می‌کند. این مدل به‌دلیل استفاده از ساختارهای Dimensions، Measures و Hierarchies، امکان تحلیل‌های عمیق و پیچیده را را به شما می‌دهد. همچنین به‌دلیل استفاده از اندیس‌گذاری چندبعدی و کشینگ، عملکرد فوق‌العاده‌ای در پردازش کوئری‌های پیچیده دارد. البته با این حال، احتمالا پیاده‌سازی آن برای سازمان‌هایی با داده‌های حجیم یا زیرساخت محدود، پیچیده و نیازمند منابع زیاد باشد.

۲. مدل جدولی (Tabular SSAS)

مدل جدولی ساختار ساده‌تری دارد و داده‌ها را به‌صورت ستونی در حافظه ذخیره می‌کند. این مدل بر پایه موتور VertiPaq کار می‌کند و برای مجموعه داده‌های بزرگ (حتی تا بیش از ۱۰ میلیارد ردیف) گزینه‌ای بسیار سریع و مقیاس‌پذیر (در صورت وجود منابع سخت‌افزاری کافی) به شمار می‌آید. همچنین باید بدانید که یکی از مزایای اصلی این مدل، سادگی در طراحی، توسعه و نگهداری آن است. در واقع همین موضوع باعث شده است که مدل Tabular در بسیاری از پروژه‌های BI جدید، به انتخاب پیش‌فرض تبدیل شود.

مقایسه tabular model با multidimentional model در SSAS

هر دو مدل SSAS با هدف ارائه یک بستر تحلیلی قوی طراحی شده‌اند، اما تفاوت‌های مهمی در نحوه طراحی، اجرا، عملکرد و پشتیبانی از قابلیت‌ها دارند. در واقع یکی از این مدل‌ها بسته به اینکه سازمان شما چه نوع داده‌ای دارد و چه نوع تحلیلی را دنبال می‌کند، گزینه مناسب‌تری به شمار می‌آید. در جدول زیر می‌توانید تمام تفاوت‌های کلیدی بین این دو مدل را مشاهده و بررسی کنید:

تفاوت SSAS با SSRS و SSIS در SQL Server چیست؟

در مجموعه Microsoft SQL Server سه ابزار اصلی برای هوش تجاری وجود دارد که هریک از آن‌ها نقش متفاوت و مکملی در زنجیره تحلیل و گزارش‌گیری از داده‌ها ایفا می‌کنند. این ابزارها عبارت‌اند از:

• SSIS (SQL Server Integration Services): مسئول انتقال، استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL) است.
• SSAS (SQL Server Analysis Services): ابزار تحلیل داده‌ها به صورت چندبعدی یا جدولی است که امکان شناسایی الگوها، پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های پیشرفته را فراهم می‌کند.
• SSRS (SQL Server Reporting Services): پلتفرمی برای طراحی و تولید گزارش‌های سفارشی و بصری از داده‌های تحلیلی و عملیاتی است.

این سه ابزار اهداف و عملکردهای بسیار متفاوتی دارند، بنابراین باید با مهم‌ترین تفاوت‌های آن‌ها آشنا شوید. در جدول زیر می‌توانید مقایسه کاملی که بین این سه ابزار انجام داده‌ایم را مشاهده کنید:

مزایای استفاده از ابزار SSAS چیست؟

SQL Server Analysis Services به‌عنوان یکی از قدرتمندترین ابزارهای مایکروسافت برای تحلیل داده‌ها، مزایای مختلفی دارد. در ادامه با ما همراه باشید تا مهم‌ترین مزایای استفاده از این ابزار را معرفی کنیم:

• تحلیل خودکار: انجام پردازش‌های تحلیلی بدون نیاز به مداخله دستی
• قابلیت Slice and Dice: بررسی داده‌ها از زوایای مختلف با OLAP
• سازگاری بالا: ارتباط کامل با Power BI، Excel و SSRS
• یادگیری آسان‌تر: امکان مدل‌سازی جدولی یا چندبعدی بدون نیاز به دانش پیچیده
• تحلیل عددی قدرتمند: مناسب برای حجم بالای داده‌های عددی
• پشتیبانی از MDX و DAX: زبان‌های تخصصی برای کوئری‌گیری پیشرفته
• افزایش کارایی سیستم: کاهش بار پردازشی از روی سیستم‌های عملیاتی
• داده‌کاوی داخلی: کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
• دید یکپارچه کسب‌وکار: ارائه تحلیل‌های متمرکز، KPI و گزارش‌گیری یکجا

معایب استفاده از SSAS چیست؟

بااینکه SSAS ابزار قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها به شمار می‌آید، اما در برخی زمینه‌ها محدودیت‌هایی دارد که می‌تواند برای سازمان‌های بزرگ یا تحلیل‌های پیچیده مشکل‌ساز شود. در ادامه با ما همراه باشید تا این چالش‌ها را معرفی کنیم:

• پردازش پرهزینه و سنگین: مصرف منابع بالا و زمان‌بر بودن پردازش داده‌ها
• ساخت کند مکعب‌های بزرگ: طراحی مکعب‌های حجیم ممکن است ساعت‌ها یا روزها طول بکشد
• محدودیت در تعداد ابعاد: افزایش ابعاد باعث کاهش عملکرد سیستم می‌شود
• وابستگی به سرور داخلی (On-premise): نیاز به سخت‌افزار گران‌قیمت به‌جای استفاده از فضای ابری
• مقیاس‌پذیری پایین برای کاربران هم‌زمان: محدودیت در پشتیبانی از کاربران متعدد به‌صورت هم‌زمان
• کاهش عملکرد با افزایش حجم داده: کاهش شدید سرعت در مواجهه با داده‌های زیاد یا تحلیل‌های پیچیده
• هزینه‌بر بودن مهاجرت: انتقال به پلتفرم‌های تحلیلی مدرن، دشوار و پرهزینه است

جمع‌بندی

ابزار SSAS یا SQL Server Analysis Services یکی از قدرتمندترین راهکارهای مایکروسافت برای تحلیل داده‌ها و ساخت مکعب‌های چندبعدی است که در سیستم‌های هوش تجاری نقشی کلیدی ایفا می‌کند. این ابزار با قابلیت‌هایی مانند پردازش خودکار داده‌ها، پشتیبانی از زبان‌های تحلیلی مانند MDX و DAX، سازگاری با ابزارهایی Excel و Power BI، به تیم‌های تحلیلی شما کمک می‌کند تا داده‌ها را سریع‌تر و عمیق‌تر تحلیل کنند.

منابع

solarwinds.com | atscale.com | kyligence.io | en.partake-consulting.com | linkedin.com | veelead.com

🏷️ برچسب‌ها: ابزار