SQL server analysis services (SSAS)

Stockage des données décisionnelles

Type de produit et caractéristiques de SSAS

SQL Server Analysis Services (SSAS) est une plateforme de stockage et de restitution de données faisant partie de la suite décisionnelle Microsoft BI.

Il est dédié principalement à la mise en place de couches sémantiques appelées BISM « Business Intelligence Semantic Model »

Présentation et concept de SSAS

Une couche BISM est destinée aux utilisateurs métier afin de leur simplifier l’accès aux données. Cette couche pourrait être sous deux formes :

  • Un cube OLAP (Online Analytical Processing) géré par le moteur OLAP de SSAS.
  • Un cube TABULAR géré par le moteur xVelocity (in-memory par colonnes) de SSAS. Il s’agit d’une extension des modèles de données Power Pivot.

Les cubes OLAP ont les caractéristiques suivantes :

  • Analyser des données déjà agrégées et stockées selon les besoins de l’utilisateur.
  • Modéliser les données sous forme de dimensions et de mesures.
  • Capacité à manipuler de gros volumes de données agrégés en croisant différentes dimensions.
  • Un cube OLAP utilise les fonctions classiques d’agrégation : Min, Max, Count, Sum, mais peut être enrichi avec des calculs spécifiques complexes.

ssas cubes olap

Les cubes TABULAR ont les caractéristiques suivantes :

  • Analyser des données « in-memory » ce qui permet d’assurer des temps de réponse très réduits.
  • Possibilité de ne pas charger les données en mémoire et configurer le mode « Direct Query ».
  • Modéliser les données sous forme de « tableaux » liés avec des relations.
  • Les cubes « TABULAR » peuvent être enrichis avec des calculs spécifiques.

ssas cubes tabular

Un moteur de data mining (exploration de données) est également disponible, intégrant nativement un ensemble d'algorithmes prédéfinis et extensibles qui mettent par exemple à votre disposition des fonctions d'analyse prédictive (séries chronologiques, segmentation, scoring, …)

Fonctionnalités principales de SSAS

  • Création et gestion de couches sémantiques (OLAP, In-Memory, Direct Query).
  • Création d’indicateurs de performances.
  • Création de calculs avancés (analyses temporelles, analyses financières, …).
  • Création de hiérarchies dans les dimensions.
  • Gestion des rôles d’accès aux données.
  • Data Mining (exploration de données).
  • Restitution de données dans Excel.

ssas

Avantages de SSAS

  • Couche sémantique simple à mettre en place.
  • Performances élevées et accès intuitifs aux données.
  • Outil de développement complètement intégré dans Visual Studio.
  • Connexions natives aux cubes dans Excel.
  • Gestion des connexions à partir d’un annuaire.
  • Accès par requêtes MDX (Multidimensional Expressions) pour les cubes OLAP.
  • Accès par requêtes DAX (Data Analysis Expressions) pour les cubes TABULAR.

ssas

Dans quels cas utiliser SSAS ?

  • Idéal pour des projets décisionnels dans les PME-PMI en tenant compte des coûts d’acquisition relativement faibles.
  • Restitution idéale pour les Datamarts dans les grandes structures.
  • Le traitement analytique de données en ligne (OLAP).
  • L’analyse de données « In-Memory ».
  • Exploration et analyse de données dans Excel ou Sharepoint.

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