Business Intelligence w SQL Server 2008 Łukasz Grala Seminarium Microsoft SQL Server 2008, Chorzów 19 luty 2009

Łukasz Grala Doświadczenie: kierownik projektów ERP, wykładowca, projektant, konsultant, wdrożeniowiec Zainteresowania: bazy i hurtownie danych, systemy ERP i BI, badania operacyjne, eksploracja danych, systemy wspomagania decyzji, teoria obliczeń, technologia Microsoft Doradztwo: Systemy ERP i BI, bazy danych Microsoft SQL Server, rozwiązania analityczne i hurtownie danych w oparciu o technologie Microsoft, administracja i optymalizacja baz danych Microsoft SQL Server Wybrane certyfikaty: Microsoft Certified Professional Microsoft Certified Technology Specialist SQL Server 2005 Microsoft Certified Technology Specialist SQL Server 2005 Business Intelligence Development Microsoft Certified IT Professional Database Administrator Microsoft Certified IT Professional Database Developer Microsoft Certified IT Professional Business Intelligence Developer Microsoft Certified Trainer

Doświadczenie: kierownik projektów ERP, wykładowca, projektant, konsultant, wdrożeniowiec

Zainteresowania: bazy i hurtownie danych, systemy ERP i BI, badania operacyjne, eksploracja danych, systemy wspomagania decyzji, teoria obliczeń, technologia Microsoft

Doradztwo: Systemy ERP i BI, bazy danych Microsoft SQL Server, rozwiązania analityczne i hurtownie danych w oparciu o technologie Microsoft, administracja i optymalizacja baz danych Microsoft SQL Server

Wybrane certyfikaty: Microsoft Certified Professional Microsoft Certified Technology Specialist SQL Server 2005 Microsoft Certified Technology Specialist SQL Server 2005 Business Intelligence Development Microsoft Certified IT Professional Database Administrator Microsoft Certified IT Professional Database Developer

Microsoft Certified IT Professional Business Intelligence Developer

Microsoft Certified Trainer

Agenda Co to jest BI Rozwiązania Microsoft w zakresie BI Analysis Services Multidimensional Data Data Mining Raporting Services

Co to jest BI

Rozwiązania Microsoft w zakresie BI

Analysis Services

Multidimensional Data

Data Mining

Raporting Services

Co to jest Business Intelligence Logika biznesowa – podejście do procesów zarządzania, umożliwiające przedsiębiorstwu definiowanie tego, które informacje są użyteczne i istotne w procesie podejmowania decyzji korporacyjnych. BI – pomaga kadrze menadżerskiej w szybszym podejmowaniu lepszych decyzji, dokonując przekształceniu danych w informacje

Logika biznesowa – podejście do procesów zarządzania, umożliwiające przedsiębiorstwu definiowanie tego, które informacje są użyteczne i istotne w procesie podejmowania decyzji korporacyjnych.

BI – pomaga kadrze menadżerskiej w szybszym podejmowaniu lepszych decyzji, dokonując przekształceniu danych w informacje

SQL Server 2008 Database Engine (+Replication + Service Broker) Integration Services Reporting Services Analysis Services Multidimensional Data Data Mining

Database Engine (+Replication + Service Broker)

Integration Services

Reporting Services

Analysis Services

Multidimensional Data

Data Mining

Technologia Microsoft BI PLATFORM SQL Server Reporting Services SQL Server Analysis Services SQL Server RDBMS SQL Server Integration Services SharePoint Server DELIVER Y Reports Dashboards Excel Workbooks Analytic Views Scorecards Plans END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS PerformancePoint Server Excel

AS – Multidimensional Data Podstawy Hurtownie danych Tabele faktów, tabele wymiaru, miary OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP)

Podstawy

Hurtownie danych

Tabele faktów, tabele wymiaru, miary

OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP)

AS – Multidimensional Data c.d. Tabele faktów Rejon Produkt Miesiąc Ilość Wartość Wielkopolska Gitara Styczeń 50 25.200,00 Śląsk Gitara Styczeń 45 24.800,00 Wielkopolska Gitara Luty 12 7.580,00 Śląsk Skrzypce Styczeń 20 20.500,00 Mazowieckie Gitara Styczeń 100 50.555,00 Dolnyśląsk Skrzypce Styczeń 10 10.000,00 ID_Rejon ID_Prod Miesiąc Ilość Wartość 10 220 1 50 25.200,00 8 220 1 45 24.800,00 10 320 2 12 7.580,00 8 150 1 20 20.500,00 5 220 1 100 50.555,00 1 150 1 10 10.000,00

Tabele faktów

AS – Multidimensional Data c.d. Tabele wymiaru ID Produkt Grupa 120 Gitara Gibson Instrumenty 220 Gitara Instrumenty 320 Gitara flamenco Instrumenty 501 Struny nylonowe Akcesoria 530 Struny nylonowe Akcesoria 550 Pianino – Bach Nuty ID Produkt Grupa Cena 120 Gitara Gibson Instrumenty 1.500,00 220 Gitara klasyczna Instrumenty 580,00 320 Gitara flamenco Instrumenty 1.100,00 501 Struny nylonowe Akcesoria 48,00 530 Struny nylonowe Akcesoria 22,00 550 Pianino – Bach Nuty 34,00

Tabele wymiaru

AS – Multidimensional Data c.d. Hierarchia i agregacja CZAS ROK MIESIĄC KWARTAŁ DZIEŃ KLIENCI GRUPA CENTRALA ODDZIAŁ MIEJSCE KRAJ REGION MIASTO PRODUKT GRUPA PODGRUPA PRODUKT

Hierarchia i agregacja

AS – Multidimensional Data c.d. Przechowywanie agregacji DB ROLAP Fakty + agregacje MOLAP Fakty + agregacje SSAS HOLAP DB Agregacje Fakty SSAS +

Przechowywanie agregacji

Analysis Services Podstawowe elemeny: Data source (źródła danych) Data source view („widoki” danych ze źródła) Measures (miary) Measures groups (grupy miar) Dimensions (wymiary) Cubes (kostki)

Podstawowe elemeny:

Data source (źródła danych)

Data source view („widoki” danych ze źródła)

Measures (miary)

Measures groups (grupy miar)

Dimensions (wymiary)

Cubes (kostki)

Analysis Services – Narzędzia Business Intelligence Development Studio

Business Intelligence Development Studio

SS Business Intelligence Development Studio

Tworzenie kostek, wymiarów… SS Business Intelligence Development Studio

Tworzenie kostek, wymiarów…

SS Business Intelligence Development Studio

Analysis Services KPI

KPI

Analysis Services - przykład

Analysis Services Język MDX ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].&[1])/ ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].[All]) ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].CurrentMember)/ ([Measures].[Sales Amount], [Product].[Category].[All])

Język MDX

Analysis Services DATA MINING Dziedzina zajmująca się analizą i odkrywaniem zależności, reguł, wzorców w bazach i hurtowniach danych Proces automatycznego odkrywania nietrywialnych, dotychczas nieznanych, potencjalnie użytecznych reguł, zależności, wzorców schematów, podobieństw, trendów w dużych repozytoriach danych Połączenie statystyki, analizy prawdopodobieństwa i technologii baz danych Celem eksploracji danych jest analiza danych i procesów w celu lepszego ich zrozumienia

DATA MINING

Dziedzina zajmująca się analizą i odkrywaniem zależności, reguł, wzorców w bazach i hurtowniach danych

Proces automatycznego odkrywania nietrywialnych, dotychczas nieznanych, potencjalnie użytecznych reguł, zależności, wzorców schematów, podobieństw, trendów w dużych repozytoriach danych

Połączenie statystyki, analizy prawdopodobieństwa i technologii baz danych

Celem eksploracji danych jest analiza danych i procesów w celu lepszego ich zrozumienia

Analysis Services – Procesy DM Z prognozami Model eksploracji Model eksploracji DM Engine Aparat DM Dane treningowe Dane do przewidzenia Model eksploracji Model eksploracji

Analysis Services DATA MINING – przykładowe zastosowanie Analiza marketingowa rynku Badanie potrzeb kontrahentów Segmentacja i klasyfikacja klientów Badanie koszyka klienta Badanie zdolności kredytowej Prognozowanie i planowanie Badanie ryzyka Inne

DATA MINING – przykładowe zastosowanie

Analiza marketingowa rynku

Badanie potrzeb kontrahentów

Segmentacja i klasyfikacja klientów

Badanie koszyka klienta

Badanie zdolności kredytowej

Prognozowanie i planowanie

Badanie ryzyka

Inne

AS – Data Mining algorytmy Narzędzia Algorytm Opis Drzewa decyzyjne Określa szanse wyniku na podstawie wartości w zestawie treningowym Reguły asocjacyjne Określa związki między przypadkami Klastrowanie Klasyfikuje przypadki na odrębne grupy na podstawie zbiorów atrybutów Naiwny klasy-fikator Bayesa Wyraźnie przedstawia różnice konkretnej zmiennej dla różnych elementów danych Klastrowanie sekwencyjne Grupuje lub klastruje dane na podstawie sekwencji poprzednich zdarzeń Szeregi czasowe Analizuje i prognozuje dane czasowe, łącząc możliwości algorytmu ARTXP (opracowanego przez zespół Microsoft Research) do krótkoterminowych prognoz z metodą ARIMA (w programie SQL 2008) w celu osiągnięcia dokładności w dłuższej perspektywie. Siec neuronowe Szuka nieznanych nieintuicyjnych związków między danymi Regresja liniowa Określa związki między kolumnami w celu przewidywania wyniku Regresja logistyczna Określa związki między kolumnami w celu oceny prawdopodobieństwa, że kolumna będzie zawierać konkretny stan

Narzędzia

Szeregi czasowe Klastrowanie sekwencyjne Sieci neuronowe Naiwny klasyfi-kator Bayesa Regresja logistyczna Regresja liniowa Drzewa decyzyjne Klastrowanie Reguły asocjacyjne Klasyfikacja Szacowanie Segmentacja Asocjacja Prognozowanie Analiza tekstu Zaawansowana ekspl. danych

Reporting Services

Reporting Services Standard Scale-out SharePoint I ntegrated

Reporting Services Podstawowe możliwości: Budowanie raportów Zarządzanie dostępem Elastyczne projektowanie (wykresy, grafika, funkcje, wyrażenia, parametry) Różne formaty renderowania (pdf, xls, jpg,..) Automatyczne generowanie raportów Definiowanie źródeł danych Tworzenie modeli raportów

Podstawowe możliwości:

Budowanie raportów

Zarządzanie dostępem

Elastyczne projektowanie (wykresy, grafika, funkcje, wyrażenia, parametry)

Różne formaty renderowania (pdf, xls, jpg,..)

Automatyczne generowanie raportów

Definiowanie źródeł danych

Tworzenie modeli raportów

Reporting Services

PODSUMOWANIE To były tylko podstawy Warto poznać i wdrażać rozwiązania BI

To były tylko podstawy

Warto poznać i wdrażać rozwiązania BI

Konferencje 14 MARCA 2009 | WARSZAWA

Pytania? [email_address] http://lukaszgrala.blogspot.com

[email_address]