Sql server bi : analysis services

Créer et modifier un cube OLAP

Concevoir un modèle dimensionnel unifié (UDM)

• Identifier les mesures et leur granularité appropriée
• Ajouter de nouveaux groupes de mesures et créer des mesures personnalisées

• Mettre en œuvre les schémas en étoile et en flocon
• Identifier les dimensions à jeux de rôle
• Ajouter des attributs et propriétés dimensionnels

Étendre le cube avec des hiérarchies

Créer des hiérarchies

• Création de hiérarchies naturelles
• Créer des relations d'attributs
• Hiérarchies équilibrées vs hiérarchies déséquilibrées
• Discrétiser les valeurs d'attributs avec les algorithmes Clusters et zones égales

• Définir le parent et les attributs clés
• Générer des niveaux de légende avec la fonctionnalité Modèle de nom
• Supprimer les entrées répétées avec la propriété MembersWithData

Exploiter des relations dimensionnelles avancées

Stocker les données dimensionnelles dans des tables de faits

• Créer une dimension dégénérée
• Configurer des relations de faits

• Identifier les candidats pour des relations référencées
• Utiliser l'onglet Dimension Usage pour configurer les relations référencées

• Mettre en œuvre des groupes de mesures et des dimensions intermédiaires
• Faire un rapport sur les dimensions plusieurs à plusieurs sans double comptage

Mettre en oeuvre une base de modèle tabulaire

• Analyses perspicaces avec xVelocity et Power Pivot
• Comparer DAX et MDX
• Définir le rôle de SharePoint

Gérer les cubes

Concevoir le stockage et les agrégations

• Modes de stockage ROLAP, MOLAP et HOLAP
• Partitionnement du cube pour de meilleures performances
• Concevoir des agrégations avec l'assistant Conception d'agrégation
• Exploiter l'assistant Optimisation basée sur l'utilisation

• Exploiter les scripts XMLA et SSIS
• Réactualiser les cubes avec la mise en cache proactive

Réaliser une analyse avancée avec MDX

Récupérer des données avec MDX

• Définir les tuples, les ensembles et les membres calculés
• Exécuter des requêtes sur les cubes avec MDX
• Utiliser les fonctions des ensembles

• Créer un statut des objectifs et des expressions de tendance
• Utiliser PARALLEL PERIOD

• Ajouter des calculs d'exécution au cube
• Comparer les calculs MDX avec les colonnes calculées

Obtenir un avantage métier avec le data mining

Déterminer quel est le bon modèle

• Identifier les tâches métier pour l'exploration de données
• Apprentissage et test des algorithmes d'exploration de données
• Comparer les algorithmes au graphique de précision et à la matrice de classification
• Optimiser les retours avec le graphique des bénéfices

• Classement avec les arbres de décision, le réseau neuronal et l'algorithme MNB (Microsoft Naive Bayes)
• Prédiction avec l'algorithme MTS (Microsoft Time Series)