Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

יוני ברק הכשרה ביטוח

644 views

Published on

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

יוני ברק הכשרה ביטוח

  1. 1. ‫שיטות ‪ OLAP‬מתקדמות‬ ‫יוני ברק‬ ‫הכשרה ביטוח‬
  2. 2. ‫מטרת המצגת‬ ‫• קוביות ‪ OLAP‬ושאילתות ‪- MXD‬יעילות למתכנת וכלים‬ ‫תיחקוריים מהירים וחזקים יותר למשתמש‬ ‫הנושאים שיידונו :‬ ‫•‬ ‫‪‬עולם התוכן של ‪OLAP CUBE‬‬ ‫‪ MDX‬על קצה המזלג‬ ‫‪‬יצירת ‪CALCULATED MEASURES‬‬‫‪‬יצירת ‪ CALCULATED MEMBERS AND DYNAMIC SETS‬תוך‬ ‫שילוב פונקציות אנליטיות של ‪ SAS‬ופקודות מאקרו‬
  3. 3. ‫עולם ה-‪OLAP‬‬ ‫• ‪:OLAP-ONLINE ANALYTICAL PROCESSING‬תצוגה רב‬ ‫ממדית של נתונים שמאפשרת חקירה ושליפת נתונים‬ ‫מהירה.‬ ‫• ”‪:“A PIVOT TABLE ON STEROIDS‬‬‫‪‬ה ‪ OLAP‬מספק גישה מהירה ופשוטה לתחקור ושליפת‬ ‫נתונים ונותן למשתמש את היכולת לשנות את הצגת‬ ‫הדוח‪VIEW‬‬ ‫‪DRILL DOWN/UP‬‬ ‫‪DRILL-THROUGH‬‬ ‫‪‬חוסך זמן ריצה-אגרגציות מוכנות מראש‬
  4. 4. OLAP-‫עולם ה‬ ‫- המשך‬:‫• סביבות עבודה של משתמש הקצה‬ ENTERPRISE GUIDE MICROSOFT EXCEL WEB APPLICATIONS
  5. 5. ‫מבנה הקובייה‬ ‫• אינפורמציה של ‪ OLAP CUBES‬מחולקת לארבעה חלקים:‬ ‫‪‬מימד-קבוצה שמכילה היררכיות שקשורות אחת לשנייה‬‫(‪ LEVELS‬משותפים).מימד הוא הקטגוריה הגבוהה בקובייה‬ ‫‪ -LEVEL‬משתנה קטגורי מתוך טבלה שטוחה‬ ‫‪-MEMBER‬ערך של משתנה קטגורי מתוך טבלה שטוחה-‬ ‫נחשב לקטגוריה הנמוכה ביותר בקובייה‬ ‫‪‬היררכיה- מסדרת את ה- ‪ MEMBERS‬לפי ה- ‪ LEVELS‬ולפי‬ ‫הקשרים של ‪PARENT-CHILD‬‬ ‫‪ -MEASURE‬משתנה נומרי מתוך טבלה שטוחה‬
  6. 6. ‫‪ MDX‬על קצה המזלג‬
  7. 7. ‫‪:MULTI‬‬ ‫• ‪DIMENTIONAL EXSTETION‬‬ ‫‪ ‬שפה שמאפשרת לייצר שאילתות רב ממדיות, השפה היא‬ ‫בעצם הרחבה של ה - ‪ SQL‬ומכאן המבנה דומה ומכיל‬ ‫סינטקס ופונקציות זהות.‬‫שולף נתונים מתוך‬ ‫‪MDX‬‬ ‫‪ ‬ההבדל המרכזי ביניהם הוא שה-‬ ‫מקור רב ממדי וה- ‪ SQL‬מתוך טבלאות שטוחות.‬ ‫• שימושים:‬ ‫‪‬יצירת שליפות מתוך קובייה.‬ ‫‪‬יצירת ‪. CALCULATED MEASURES AND MEMBERS‬‬ ‫‪‬יצירת ‪.SETS‬‬ ‫‪‬מאפשר הרשאות ספציפיות למשתמשים על חלקים‬ ‫מהקובייה.‬
  8. 8. ‫‪DATA STEP OR MDX‬‬‫• איזו דרך יעילה יותר בלענות על הדרישה העסקית‬ ‫הבאה:‬ ‫‪‬מידע על מכירות של כל סוכן בחברה בטווח החודשים‬ ‫ינואר 8002 עד ל-ינואר 0102.‬
  9. 9. ‫מכירות‬ ‫מכירות‬ ‫מכירות מכירות מכירות מכירות‬ ‫מכירות מכירות מכירות מכירות‬‫מספר סוכן‬
  10. 10. ‫מסקנה: כדי להגיע לאותה תוצאה‬‫באמצעות ‪ DATA STEPS‬ו ‪ PROC’s‬ייקח‬ ‫יותר זמן והרבה יותר קוד....‬
  11. 11. ‫הצגת שאילתות ‪MDX‬‬ ‫• ניתן להציג את תוצרי שאילתות ‪ MDX‬במספר דרכים:‬ ‫‪"-MDX VIEWER IN THE EG‬תת-קובייה".‬ ‫‪" -OLAP VIEWER‬תת-קובייה".‬ ‫‪ -PROC SQL PASS THRU‬ניתן להפוך את התוצאות‬ ‫משאילתה רב ממדית לטבלת ‪ .SAS‬אופציה זו‬ ‫מאפשרת למנף את הביצועים של הקובייה ע"י‬ ‫שימוש בפונקציות אנליטיות של ‪ SAS‬ובפקודות‬ ‫מאקרו.‬‫)>‪Connect to OLAP (<options‬‬‫‪Create table MYDATA as select * from connection to OLAP‬‬‫)>‪( select <MDX query here‬‬‫;‪Disconnect from OLAP;quit‬‬
  12. 12. ‫‪CALAULATED MEASURES‬‬‫• לעיתים קיימות דרישות עסקיות הנוגעות לתחקור קובייה‬ ‫אשר הינן מורכבות יותר מאשר אגרגציות רגילות,‬ ‫הדורשות מאיתנו ליצור משתנים מחושבים.‬ ‫• אציג דוגמאות לבקשות עסקיות אשר מהיר ויעיל יותר‬‫ליצור באמצעות שפת ה- ‪ MDX‬לעומת יצירתם באמצעות‬ ‫קוד ‪" SAS‬רגיל" בטבלאות נתוני הגלם שעליה הקובייה‬ ‫מבוססת.‬ ‫תחביר:‬‫‪WITH MEMBER parent.name AS expression‬‬
  13. 13. ‫• בקשות עסקיות שכיחות:‬ ‫‪ ‬אחוז שינוי בין שתי תקופות רצויות.‬‫לדוגמא, יצירת משתנה של אחוז שינוי במכירות בין‬ ‫תקופה נבחרת (‪ )CURRENT MEMBER‬לבין תקופה‬ ‫קודמת.‬ ‫‪Drill Down‬‬ ‫2‪for Q‬‬
  14. 14. ‫‪‬אחוז יחסי מתוך הסה"כ‬‫לדוגמא: החלק היחסי של כל מוצר מתוך סה"כ‬ ‫המוצרים‬ ‫‪A‬‬ ‫‪B‬‬ ‫‪C‬‬ ‫‪D‬‬ ‫‪E‬‬ ‫1‪E‬‬ ‫2‪E‬‬
  15. 15. ‫‪ ‬יצירת נקודות השוואה על ציר הזמן:‬ ‫לעיתים אנו מתבקשים ליצור דוחות עם מספר משתנים כגון:‬ ‫נתונים חודשיים, מצטברים, נתוני תקופה מקבילה וכו.‬‫לדוגמא נרצה להציג לכל סוכן בכל חודש את המדדים הבאים:‬ ‫חודשי.‬ ‫מכירות‬ ‫‪‬סך‬ ‫חודשי אשתקד.‬ ‫מכירות‬ ‫‪‬סך‬ ‫מצטבר מתחילת שנה.‬ ‫מכירות‬ ‫‪‬סך‬ ‫מצטבר מתחילת שנה אשתקד.‬ ‫מכירות‬ ‫‪‬סך‬
  16. 16. ‫דגשים:‬ ‫‪‬יצירת מדדי זמן- פשוט יותר ליצור באמצעות ‪ MDX‬מאשר‬ ‫בקוד ‪.SAS‬‬‫‪‬ליצירת טווח חודשי פעילות דינמי ניתן להשתמש בפקודות‬ ‫מאקרו, בתוך ‪.PROC SQL PASS THRU‬‬
  17. 17. ‫‪ –STORED PROCESS ‬מאפשר לכל משתמש בעל הרשאה‬ ‫מתאימה להריץ את דוח ולהזין בעצמו את הפרמטרים:‬ ‫תקופה ושם הסוכן.‬ ‫מסך הקלדת הנתונים:‬ ‫לאחר ההרצה מתקבל הפלט:‬
  18. 18. ‫‪CALCULATED MEMBERS‬‬‫• מאפשר להשתמש במידע שכבר קיים בקובייה בצורה דינמית‬ ‫ובכך להקל על המשתמש שלא יצטרך לעשות פעולות רבות‬ ‫בכדי להגיע לתוצאה שהוא צריך.‬ ‫דוגמאות:‬‫‪‬יצירת דוח שיציג את נתוני החודש הנוכחי ואשתקד כברירת‬‫מחדל כך שהמשתמש לא יצטרך כל חודש להיכנס ולשנות‬ ‫לתקופה הרצויה.‬ ‫‪A‬‬ ‫‪B‬‬ ‫‪C‬‬
  19. 19. ‫‪‬בקשה נוספת היא לראות בקובייה(דוח מבוסס‬‫קובייה) את הפעילות המצטברת במהלך ‪ N‬חודשים‬ ‫אחרונים עם שאר השנים במימד:‬
  20. 20. ‫דרך א:‬‫יצירת ‪ MEMBER‬חדש בקובייה שיכיל בתוכו את ה- 2142‬ ‫‪ MEMBERS‬מסוכמים באמצעות פונקצית ‪:AGGREGATE‬‬ ‫*** כל חודש יש לעדכן את ה-‪ MEMBERS‬בהתאם.‬ ‫קצת מייגע לא??‬
  21. 21. ‫דרך ב:‬ ‫יצירת ‪ MEMBER‬דינמי‬‫שלב 1: לפני ה- ‪ PROC OLAP‬יש ליצור פרמטר מקרו שיכיל‬ ‫בתוכו את 21 ה-‪ MEMBERS‬האחרונים‬ ‫(שימוש במאקרו ובפונקציות זמן של ‪:) SAS‬‬
  22. 22. ‫שלב 2: ב-‪ OLAP CODE‬יש להגדיר את ה-‪ MEMBER‬בצורה הבאה:‬
  23. 23. ‫‪SET‬‬ ‫‪ MEMBERS‬קבועים מראש השייכים למימד משותף‬‫• מאד נוח להשתמש ב- ‪ SETS‬להצגת נתונים ב- ‪DASHBOARD‬‬ ‫• תצוגה זו מאפשרת לראות נתונים בגישה מהירה‬ ‫• תצוגה זו מסייעת לחברי הנהלה לקבל החלטות ארגוניות‬ ‫אפקטיביות במהירות.‬ ‫‪DASHBOARD - KPI‬‬ ‫מכירות בחתך ענפים מול יעד‬ ‫ענף 5‬ ‫ענף 4‬ ‫ענף 3‬ ‫ענף 2‬ ‫ענף 1‬
  24. 24. ‫‪DASHBOARD - FLASH‬‬ ‫עמידה בתחזית/יעדים לאורך חצי שנה.‬‫הציר האופקי בתחתית מציין את ציר הזמן וכאשר זזים עליו הגרף‬ ‫שמעליו משתנה בהתאם‬ ‫מכירות מול יעד‬ ‫סניפים‬
  25. 25. ‫סיכום‬ ‫• קוביות ‪OLAP‬הופכות ונעשות חיוניות בהתמודדות עם הכמות‬ ‫ההולכת וגדלה של נתונים ארגוניים. תצוגה רב ממדית של‬ ‫נתונים מצטברים מאפשרת גישה נוחה ומהירה אל ניתוח‬‫הנתונים הנחוצים לקבלת החלטות עסקיות ביעילות רבה יותר.‬ ‫• שימוש ב ‪ CALCULATED MEASURES AND MEMBERS‬יכול‬ ‫להפחית את כמות הקוד ולהקל על מורכבות הנתונים‬ ‫בטבלאות אשר עליהם הקובייה מתבססת, ובכך לייעל את‬ ‫תשתית הפיתוח של הכנת הטבלאות אשר תביא לתוצאות‬ ‫מהירות יותר.‬ ‫• שפת ה- ‪ MDX‬מאפשרת למפתחים לייצר דוחות מורכבים יותר‬‫מאשר הדוחות הסטנדרטיים. שימוש ב-‪ MDX‬מאפשר למפתחים‬ ‫לבנות יישומים שתואמים בדיוק לדרישה של הלקוח.‬
  26. 26. ‫תודה רבה‬ ‫יוני ברק‬ ‫הכשרה ביטוח‬ ‫‪yonib@hcsra.co.il‬‬

×