SSAS چیست؟ آشنایی با کاربردهای سیستم SQL Server Analysis Services

شرکت مایکروسافت ابزارهای فراوانی برای تجزیه و تحلیل در اختیار کاربران قرار داده است. این ابزارها در زمینه هوش تجاری، تجزیه و تحلیل و گزارش‌گیری بسیار کاربردی هستند. در گذشته و هنگامی که SQL Server 2000 معرفی شد، سرویس تجزیه و تحلیل تحت عنوان Microsoft Analysis Services یا MSAS جایگاه خوبی به دست‌آورد و بعد از آن بود که شرکت مایکروسافت نرم‌افزار Panorama را در سال ۱۹۹۶ خریداری کرد.

با کمک SQL Server این ابزار به SQL Server Analysis Services تغییر نام پیدا کرد که به اختصار SSAS نامیده می‌شود. در این مقاله از بلاگ آسا قصد داریم به سؤال «SSAS چیست؟» پاسخ دهیم و اشاره‌ای به کاربردها و ویژگی‌های SSAS خواهیم داشت. برای آشنایی بیشتر با سیستم SSAS مطالعه این مقاله را از دست ندهید.

کاربردهای SSAS؛ سرور پردازش تحلیلی آنلاین

سیستم SSAS به عنوان یک سرور پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) و یک موتور تحلیلی برای داده‌ کاوی شناخته شده است. سیستم SSAS به متخصصان فناوری اطلاعات اجازه می‌دهد، تا حجم بالایی از داده‌ها را به بخش‌هایی تقسیم کنند که به راحتی قابل تجزیه و تحلیل باشد. غیر از مایکروسافت SQL Server است که با سازماندهی داده‌ها در مکعب‌هایی که به راحتی قابل جستجو هستند، به فعال کردن تجزیه و تحلیل هم کمک می‌کند. سیستم SQL Server Analysis Services ابزاری است که معمولا سازمان‌ها برای تجزیه و تحلیل و درک اطلاعات در پایگاه‌های داده مختلف یا جداول از آن استفاده می‌کنند.

خدمات زیادی در مایکروسافت وجود دارد که برای هوش تجاری و انبار داده در نظر گرفته شده است. همچنین خدمات تجزیه و تحلیل روی OLAP و قابلیت‌های داده کاوی تمرکز دارد. این قابلیت‌ها در دو نوع چند بعدی و جدولی هستند. در حقیقت پردازش تحلیلی آنلاین چند بعدی (MOLAP) شکل کلاسیک OLAP است. سیستم MOLAP از ذخیره‌سازی چند بعدی بهینه شده، برای ذخیره داده‌ها استفاده می‌کند و این مورد برخلاف پایگاه داده رابطه‌ای است. سیستم MOLAP به دلیل ذخیره‌سازی بهینه، ذخیره‌سازی با عملکرد سریع  همراه است. همچنین بسیار جمع و جور است که آن را برای مجموعه داده‌ها با ابعاد کم ایده‌آل می‌کند.

ویژگی‌های SSAS؛ ویژگی‌های کارآمد در دنیای هوش تجاری

نرم‌افزار SAAS به کاربران مختلف در طراحی، ایجاد و مدیریت ساختارهای چند بعدی و پایگاه داده‌ رابطه‌ای کمک می‌کند. امکانات SAAS موجب می‌شود، سطح تصمیم‌گیری برای خروجی بهتر کسب و کار افزایش پیدا کند.

در حالت کلی نرم‌افزار SAAS شامل ویژگی‌های زیر است:

1. ساخت و ایجاد مکعب با انبار یا بازار داده برای تجزیه و تحلیل سریع‌تر داده‌ها
2. سرور با حالت‌های بومی (Native Mode) و حالت شیر پوینت (Share Point Mode)
3. امکان جستجوی مکعب‌ها از روش چند بعدی
4. همکاری ویژه با ویزاردها (Wizard) و طراحان مختلف
5. توانایی انجام کار روی حالت آفلاین و کلاینت سرور

در این بخش فقط برخی از ویژگی‌های مهم SSAS را عنوان کردیم و در ادامه مقاله، عملکرد این نرم‌افزار را بررسی خواهیم کرد.

عملکرد SSAS با استفاده از ۲ ویژگی مهم!

نرم‌افزار SSAS با استفاده از ۲ قسمت اصلی  Business Intelligence Studio و SQL Server Data Tools راه‌اندازی می‌شود. مفهوم اولیه SSAS برای ساخت و مدیریت یک مکعب است. در رابطه با مکعب باید عنوان کنیم، مکعب در SSAS به عنوان یک پایگاه داده چند بعدی برای ذخیره‌سازی داده‌های مختلف و برنامه‌های OLAP شکل گرفته است.

در این سیستم، از داده‌ها به شکل درستی استفاده می‌شود و از چندین منبع به اطلاعات می‌توان دسترسی پیدا کرد. انبار داده‌ها، منبعی برای ذخیره اطلاعات بزرگ سازمانی هستند. برای ایجاد یک مکعب SSAS، به ذخیره‌سازی داده‌ها نیاز است و بعد از آن می‌توان از SSIS برای انجام فرایند ETL با ابزارهای محبوب استفاده کرد. در نرم‌افزار SSAS باید یک پروژه خدمات تجزیه و تحلیل جدید ایجاد کنید و سپس یک منبع داده تعریف کنید. در این حالت ویزارد مکعب فرا خوانده می‌شود.

نحوه ایجاد و طراحی یک مکعب در SSAS

یک مکعب OLAP به بهینه‌سازی داده‌ها کمک می‌کند. همچنین برای تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها استفاده می‌شود. ایجاد یک مکعب OLAP امکان استخراج سریع داده‌ها از ابعاد و جداول مختلف را فراهم می‌کند. برای ایجاد یک مکعب OLAP با استفاده از Microsoft SQL Server مراحل زیر را باید اجرا کرد:

در ابتدا یک انبار داده در استودیوی Microsoft SQL Server ایجاد کنید و بعد از آن یک پروژه خدمات تحلیلی جدید در استودیوی توسعه هوش تجاری مایکروسافت طراحی کنید. با کلیک راست روی Data Sources در Solution Explorer یک منبع داده جدید ایجاد کنید.

سپس Available Connections را انتخاب کنید. همچنین، یک اتصال جدید ایجاد کرده و روی دکمه Next کلیک کنید. گزینه Inherit را انتخاب کنید و روی دکمه Next کلیک کنید و بعد از آن برای ایجاد یک منبع داده جدید، روی Finish کلیک کنید. سپس با کلیک راست روی گزینه Data Source Views در Solution Explorer یک نمای منبع داده جدید ایجاد خواهید کرد. سپس Fact Table را در قسمت سمت راست حرکت دهید، روی دکمه Add Related Tables کلیک کنید و سپس روی Next ضربه بزنید. نام نمای منبع داده را وارد کنید و روی دکمه Finish کلیک کنید. با انجام این عملیات می‌توانید، یک منبع داده جدید ایجاد کنید.

چگونه یک مکعب SSAS داده ها را ذخیره می‌کند؟

مکعب‌های OLAP که مکعب‌های چند بعدی یا هایپر مکعب هم نامیده می‌شوند، ساختارهایی برای ذخیره داده‌ها در سرویس‌های گزارش سرور SQL هستند. متخصصان فناوری اطلاعات همچنین می‌توانند داده‌های تنظیم ‌شده را به منظور بررسی سیستم‌ها و حل مشکلات انجام دهند. این قابلیت‌ها، مکعب‌ها را در دسته حیاتی اثربخش یک راه‌حل موثر در انبار می‌دانند. ایجاد و استفاده از مکعب‌ها امکان تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها را فراهم می‌کند. به این دلیل که به توسعه‌دهندگان فناوری اطلاعات این امکان را می‌دهد که تقریبا بلافاصله داده‌های تاریخی و روندها را بررسی کنند.

همچنین مکعب‌ها این امکان را فراهم می‌کنند که تمام داده‌های ذخیره شده را به منظور یافتن راه‌حل‌هایی برای انواع سوالات مرتبط با بسیاری از زمینه‌های مختلف مورد علاقه، جدا کنند. مکعب‌های OLAP می‌توانند با سازماندهی خودکار داده‌ها در بسته‌های مدیریتی، دسترسی به داده‌های حیاتی در سرویس‌های تحلیل سرور SQL را ارائه دهند. علاوه‌بر این، مکعب‌ها را می‌توان بدون دخالت کاربر نگهداری کرد و به صورت خودکار وظایفی از جمله پردازش، پارتیشن‌بندی، ترجمه و محلی‌سازی و تغییرات طرح‌واره را انجام داد. همچنین کاربران می‌توانند از ابزارهای هوش تجاری مایکروسافت مانند اکسل برای تجزیه و تحلیل داده‌های مکعبی از دیدگاه‌های مختلف استفاده کنند. سپس گزارش‌های اکسل را می‌توان برای استفاده‌های بعدی ذخیره کرد.

نحوه کوئری گرفتن از مکعب‌های SSAS

سه زبان اصلی برای کوئری گرفتن از مکعب‌های SSAS وجود دارد. اولین مورد عبارات چند بعدی (MDX) است. MDX یک زبان کوئری برای مکعب‌های OLAP است که با استفاده از سیستم مدیریت پایگاه داده ایجاد می‌شود. در اصل MDX یک زبان محاسباتی مشابه فرمول‌های مورد استفاده در صفحات کوئری است. افزونه‌های داده کاوی DMX زبان‌هایی هستند که برای ایجاد و کار با مدل‌های داده کاوی مورد استفاده قرار می‌گیرند و در سرویس‌های تحلیل سرور مایکروسافت  SQL هم کاربرد دارند.

از DMX می‌توان برای ایجاد ساختار مدل‌های داده کاوی جدید، آموزش این مدل‌ها، مرور مدل‌ها، مدیریت و پیش‌بینی آن‌ها استفاده کرد. واژه DMX از عبارات زبان تعریف داده DDL، عبارات زبان دستکاری داده DML، توابع و عملگرها تشکیل شده است. عبارات تجزیه و تحلیل داده‌ها DAX اغلب در حالت جدولی استفاده می‌شود. این زبان علاوه‌بر اینکه زبان و فرمول کوئری بومی برای Microsoft Power Pivot و Power BI Desktop است، مانند جستجو در پایگاه داده‌های رابطه‌ای عمل می‌کند.

استفاده از پلتفرم SSAS در زمینه هوش تجاری

در این مقاله از بلاگ آسا به سؤال «SSAS چیست؟» پاسخ دادیم و اشار‌ه‌ای به کاربردها و ویژگی‌های SSAS داشتیم. به طور کلی اگر کسب و کاری دارید که در زمینه هوش تجاری فعالیت می‌کند، برای تجزیه و تحلیل اطلاعات و داده‌های مختلف می‌توانید این سرویس مایکروسافت کمک بگیرید. در این مقاله تلاش کردیم اطلاعاتی مختصر در رابطه با سرویس SSAS ارائه دهیم. برای مطالعه مقالات بیشتر در زمینه هوش تجاری پیشنهاد می‌کنیم، سایر مقالات منتشر شده در بلاگ ویستا سامانه آسا را مطالعه کنید.