Découverte d'Analysis Services 2005

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1 Découverte d'Analysis Services 2005
4/14/ :30 AM Découverte d'Analysis Services 2005 Patrice Truong Consultant Principal, Business Intelligence Microsoft France © 2005 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

2 Au programme… Introduction Agenda
Cette session est une session de découverte d’Analysis Services 2005 Une session ‘Optimisation AS2005’ a lieu en même temps dans une autre salle Agenda Positionnement et concepts AS2005 Démo Analyse Temps réel et Data mining Bibliographie

3 SQL Server 2005 et le décisionnel
4/14/ :30 AM SQL Server 2005 et le décisionnel Acquérir et intégrer les données de systèmes sources Transformer et aggréger les données Enrichissement de données avec logique métier Découverte de corrélations avec Data Mining Présenter et distribuer les données Accès aux données pour tous 3 © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

4 Une plate-forme analytique complète
4/14/ :30 AM 4/14/ :30 AM Une plate-forme analytique complète Un moteur analytique riche … KPIs, scripts MDX, dimensions à évolution lente, traductions, conversion de devises, perspectives, intelligence temps, mesures semi-additives, relations M:M, proactive caching… Moteur de Data Mining … performant et extensible larges dimensions, hiérarchies équilibrées/déséquilibrées.. Multiples tables de faits de centaines de millions de lignes Support MDX et extensions ADOMD.NET 4 4 © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary. © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

5 Architecture Analysis Services
OLAP BI solutions Unified Dimensional Model Mining model MOLAP Cube Design BI solutions Processing BI Dev Studio Data warehouse Administration / Management Manag. Studio

6 Modèle Dimensionnel Unifié Le meilleur du relationnel et de l’OLAP
4/14/ :30 AM Modèle Dimensionnel Unifié Le meilleur du relationnel et de l’OLAP Tables de faits multiples Richesse des attributs de dimension Accès transactionnel Schémas flexibles Richesse des relations Self joins récursifs Slowly changing dimensions Temps réel et reporting relationnel Relational Navigation multi-dimensionnelle Présentation hirarchique Puissants calculs MDX Dépôt de KPI “Actions” Traductions Perspectives Partitions Agrégations Sources distribuées OLAP Le modèle dimensionnel unifié © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

7 Composants de l’UDM Securité Modèle utilisateur
4/14/ :30 AM Composants de l’UDM Securité Modèle utilisateur Traductions Actions Indicateurs clé … Règles de stockage / caching Modèle multidimensionnel Cubes et Dimensions Data Source View Customer ID (PK) Age Name Order Order# (PK) CustomerID DueDate Relational databases © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

8 Data sources Une base peut contenir un ou plusieurs cubes
4/14/ :30 AM Data sources SSAS Database Une base peut contenir un ou plusieurs cubes Les données d’un cube peuvent provenir de une ou plusieurs sources de données SQL Server Oracle Teradata IDM DB2 Provider OLE DB DSV 1 DSV 2 DS 3 DS 1 DS 4 DS 2 © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

9 4/14/ :30 AM Data source view Niveau d’abstraction qui isole le cube de la source de donnée Pas de relation 1:1 avec les sources de données; une DSV peut lire les données de plusieurs sources Permet la création de vues et d’index dans le modèle analytique. Isolation du modèle relationnel Permet la création de relations entre tables Membres calculés Source de données peut être définie comme table physique ou requête SQL © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

10 Modèles multi dimensionnels
4/14/ :30 AM Modèles multi dimensionnels Modèle en étoile Plus facile à maintenir Writeback supporté uniquement sur les modèles en étoile Modèle en flocon plus flexible Relations par référence Relations M:M … mais plus difficile à maintenir © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

11 Construction d’un modèle utilisateur
4/14/ :30 AM Construction d’un modèle utilisateur ‘Modèle utilisateur’ Niveau supplémentaire au dessus du modèle dimensionnel Apporter des fonctionnalités plus riches en terme de reporting et de fonctions d’analyse Indicateurs clé (KPI) Perspectives Traductions © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

12 Se caractérise par 4 paramètres:
KPI (Indicateurs clé) KPI: mesure quantifiable qui peut être suivie et comparée à un objectif Se caractérise par 4 paramètres: Une valeur courante du KPI Un objectif: valeur à atteindre Un état entre -1 (mauvais) et +1 (excellent) Une tendance: indique l’évolution de l’indicateur © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

13 KPI (Indicateurs clé) KPIs: Microsoft BI:
4/14/ :30 AM KPI (Indicateurs clé) KPIs: Expression et visualisation d’une stratégie Point d’entrée pour la plupart des analystes Réduit le risque de données en gros, non traitées et dans des volumes importants Microsoft BI: SSAS: moteur de KPIs PerformancePoint: point d’entrée dans l’offre de CPM Excel: Client analytique © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

14 Indicateurs clé KPI Designer dédié Support étendu de meta-data
4/14/ :30 AM Indicateurs clé KPI Designer dédié Création des KPI depuis BIDS Microsoft® IntelliSense® Built-in viewer / deboggueur Support étendu de meta-data Valeur, but, état, tendance. Groupe de mesure, poids KPI, description API d’accès aux KPI. © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

15 4/14/ :30 AM Perspectives L’UDM et sa gestion de nombreuses dimensions et tables de faits favorise la concentration des données dans un même cube Navigation rendue plus difficile pour les utilisateurs Perspectives = vues virtuelles sur un cube, pour réduire la complexité apparente d’un cube Définissent les objets UDM visibles par un groupe d’utilisateurs Groupes de mesures, dimensions, hiérarchies, attributs, KPI et formules de calcul © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

16 4/14/ :30 AM Traductions Représentations localisées d’un objet dans une langue donnée UDM supporte des traductions pour: Meta données: titres des mesures, des dimensions, des perspectives Données: localisation des membres d’une hiérarchie d’attributs (requiert autant de colonnes supplémentaires que de langues supportées) Tester les traductions BI Studio Changer les paramètres régionaux Passer le LocaleIdentifier dans la chaine de connexion (1036 pour la France) © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

17 Démonstration Construction d’un cube end to end
4/14/ :30 AM Démonstration Modèle normalisé ou dénormalisé? Tip: le plus près possible d’un modèle en étoile Ordre de construction des éléments? DS, DSV, Dimensions, Cube DS, DSV, Cube, Dimensions © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

18 Analyse ‘Temps réel’ ? ETL Staging AS2005 Data warehouse

19 Proactive Caching Gestion à base de règles du cache OLAP Combine
Est-ce que la source de données a changé? Quand faut-il rafraichir le cube? Comment traiter les requêtes utilisateur, quand le cube est en cours de traitement? Combine La performance du requêtage OLAP L’accès aux données en temps réel Plus de “traitement du cube” manuel!

20 Le cache MOLAP UDM Cache valide? Non Oui Requête utilisateur
Données servies à partir du cache MOLAP Données servies à partir de la source relationnelle (DWH) UDM MOLAP Cache Cache valide? Oui Non Source relationnelle (DWH)

21 4/14/ :30 AM Proactive caching Exemple de policy: Refresh sur maj données avec passage en ROLAP MOLAP Cache UDM MDX Sources de données © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

22 Proactive caching UDM Mise à jour MDX Notification Sources de données
4/14/ :30 AM Proactive caching UDM MOLAP Cache Sources de données MDX Mise à jour Notification © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

23 Proactive caching UDM MDX Sources de données New version MOLAP MOLAP
4/14/ :30 AM Proactive caching UDM MOLAP Cache Sources de données MDX New version MOLAP cache © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

24 Proactive caching UDM MDX SQL Sources de données New version MOLAP
4/14/ :30 AM Proactive caching New version MOLAP cache UDM MDX SQL Sources de données © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

25 Proactive caching UDM MDX Sources de données MOLAP Cache
4/14/ :30 AM Proactive caching UDM MOLAP Cache Sources de données MDX © 2004 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

26 Data Mining dans AS2005 Types d’analyse Etapes data mining
Requêtes-rapports-analyse: interpréter le passé Mining: trouver des corrélations et anticiper les évolutions (analyse prédictive) Etapes data mining Explorer les données Trouver des corrélations Effectuer des prédictions Data mining dans SQL Server 2005 Efforts combinés de MSR et SQL 2 algorithmes (2000) + 5 nouveaux (AS2005) Développement d’un projet de mining avec BI Studio Clustering Decision Trees Association rules Naïve Bayes Sequence Clustering Time Series Neural Net

27 Data Mining Comment çà marche?
Données à prévoir Données d'exercice Modèle de mining Moteur du DM Moteur du DM Modèle de mining Données prévues

28 Taches de DM et algorithmes associés
Ex. de scénario Description Tâche de mining Classification clients Analyse d'information client (cartes de fidélité, demandes de prêt..) Classification (Naïve Bayes, Decision Trees) Segmentation clients Groupement de clients en segments, en utilisant des informations démographiques telles que dépenses mensuelles, localisation géographique… Segmentation (Microsoft Clustering) Tendances de ventes En fonction d'un historique de ventes, anticiper des évolutions de ventes d'un produit Regression Time series (Time Series) Analyse Panier Le marketing désire promouvoir le cross-selling (prédire quels produits achèteront les clients, en fonction de ce qu'ils ont dans leur panier) Association analysis (Association rules, Sequ. Clustering) Mailing ciblé Découvrir le profil de clients susceptibles d'acheter un produit donné et envoyer un mailing ciblé aux personnes ayant un tel profil Classification (Naïve Bayes, Decision Trees)

29 Conclusion Analysis Services 2005 est une plate-forme riche, puissante et extensible pour le développement d’applications analytiques C’est le moteur de l’offre décisionnelle de Microsoft, qui peut être intégré au sein de solutions utilisant Integration Services, Reporting Services et PerformancePoint

30 Bibliographie Applied Microsoft Analysis Services 2005 by Teo Lachev (Prologika Press) The Microsoft Data Warehouse Toolkit by Joy Mundy and Warren Thornthwaite (Ed. Wiley) Professional SQL Server Analysis Services 2005 with MDX (Ed. Wrox) Practical Business Intelligence with SQL Server 2005 (Ed. Addison-Wesley) MDX Solutions by George Spofford (Ed. Wiley)

31 La référence technique pour les IT Pros : La référence technique
technet.microsoft.com 4/14/ :30 AM La référence technique pour les développeurs : msdn.microsoft.com Abonnement TechNet Plus : Versions d’éval + 2 incidents support Visual Studio Abonnement MSDN Premium S’informer - Un portail d’informations, des événements, une newsletter bimensuelle personnalisée Se former - Des webcasts, des articles techniques, des téléchargements, des forums pour échanger avec vos pairs Bénéficier de services - Des cursus de formations et de certifications, des offres de support technique © 2005 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.

32 Votre potentiel, notre passion TM
4/14/ :30 AM Votre potentiel, notre passion TM © 2007 Microsoft France © 2005 Microsoft Corporation. All rights reserved. This presentation is for informational purposes only. Microsoft makes no warranties, express or implied, in this summary.