Business intelligence development studio: Разработка и публикация отчета в SQL Server Reporting Services (SSRS) | Info-Comp.ru

Современные Business Intelligence (BI) системы на примере IBM Cognos BI / Хабр

В современном мире существуют определенные классы программного обеспечения, которое ориентированно в основном на корпоративный сегмент (крупный и средний бизнес) и соответственно не имеет широкого распространения. Но некоторые программные комплексы имеют достаточно интересные функции, которые можно применить не только в сфере мелкого бизнеса, но и в качестве персонального инструмента. Вот об одном из таких программных комплексов и пойдет речь в данной статье.

Примечание

Я являюсь техническим специалистом, соответственно статья имеет более технический уклон. Если есть желание почитать информацию по продукту, ориентированную на бизнес пользователей, то вам на офсайт IBM.

Основная цель этой статьи, показать вам как сделать свой первый «Hello World» (по аналогии с программированием) в IBM Cognos BI.

Также хочу отметить, что я имею большой опыт написания пошаговых инструкций со скриншотами каждого шага. Но эта статья не будет очередной пошаговой инструкцией, здесь я хочу показать концепцию работы с системой, а не сделать еще один мануал.

Что такое BI?

Итак, что же такое BI система? Если в трех словах, то это продвинутая система отчетности. Что-бы было более понятно, ниже перечислю список основных функций, которыми располагают современные системы класса BI:

• возможность подключения к различным источникам данных (от файла Excel до универсального ODBC подключения)
• возможность построения как простых отчетов (типа график или таблица), так и сложных параметризированных отчетов с комбинированной структурой и ссылочными связями (Drill-Trough, Drill-Up/Drill-Down)
• возможность прозрачной работы с разными источниками данных (например, Excel и SQL Server) с полноценной обработкой связей между ними
• возможность интерактивной работы с данными (формирование отчетов «на лету»)
• возможность представления реляционных данных как многомерные
• возможность распределения прав доступа используя как внутренние источники аутентификации, так и внешние (NTLM, LDAP и т. д.)
• возможность запуска формирования отчетов как вручную, так и автоматически по расписанию
• возможность автоматической рассылки сформированных отчетов
• возможность построения отчетов в различных форматах (Excel, HTML, PDF и т. д.)

Говоря простым русским языком, BI система – это такая программа, которая предоставляет пользователю удобные инструменты анализа фактически любых данных (будь то файл Excel либо промышленное хранилище данных).

Возможность применения BI системы в качестве персонального инструмента

Сразу становится вопрос, как можно использовать эту систему в качестве персонального инструмента? Отвечу по личному примеру, я использую IBM Cognos BI в качестве инструмента по анализу статистики в своих проектах и инструмента по анализу статистики домашней бухгалтерии.

Тут конечно можно возразить, что-то в духе «я и обычным SQL запросами отлично анализирую статистику» или «встроенных функций Excel вполне достаточно чтобы проанализировать всю домашнюю бухгалтерию», но «все познается в сравнении». Как показывает практика, гораздо проще просто натаскать мышкой нужные элементы данных и получить результат в готовом виде, чем возится с написанием SQL запросов или перенастраиванием функций Excel.

Опять-таки, все написанное это лично мое мнение, с которым вы не обязаны соглашаться.

Архитектура IBM Cognos BI

Архитектура системы относительно несложная (как для системы корпоративного класса). Итак, ключевым элементом системы является IBM Cognos BI сервер (см. схему ниже), который работает с источниками данных, используя созданное пользователем описание (именуемое метаданными). Далее, посредством Web доступа, IBM Cognos BI сервер предоставляет доступ ко всем основным функциям системы.
Концептуальная архитектура комплекса IBM Cognos BI (схема получилась весьма громоздкой)

Этапы работы с системой

Чтобы сделать свой первый отчет необходимо выполнить несколько основных этапов:

1. Создать подключение к источнику данных
2. Сформировать описание источника данных, т. е. создать метаданные
3. Создать и опубликовать пакет метаданных на IBM Cognos BI сервере
4. Создать отчет

Структура тестового источника данных

Перед тем как приступить к реализации вышеописанных этапов, я хочу сказать пару слов об тестовом источнике данных. С одной стороны, структура тестового источника данных относительно простая (как для промышленного хранилища данных) с другой стороны она несколько сложнее чем простой лист Excel. Все данные в источнике являются синтетическими (сгенерированы алгоритмами на основе случайных чисел), из-за этого агрегатные показатели выглядят весьма ровно.

Как видно на схеме выше, в тестовой базе данных содержится 3 иерархических измерения: «Группа товара -> Товар», «Континент -> Страна -> Город -> Торговая точка», «Год -> Полугодие -> Квартал -> Месяц -> Дата»; 2 плоских (одномерных) измерения: «Кассир», «Региональный руководитель»; и 2 таблицы фактов: «Продажи», «План продаж».

Причем измерение «Кассир» расположено в одной из таблиц фактов в денормализованном виде, а измерение «Региональный руководитель» привязано к уровню «Страна» измерения «Торговая точка» связью «многие ко многим» (подразумевается, что один руководитель может управлять разными странами).

Подключение к источнику данных

В IBM Cognos BI все необходимые параметры для подключения к источникам данных хранятся в специальных объектах системы, которые так и называются «Data Source Connections». Чтобы создать новое подключение, необходимо выполнить несколько простых шагов: зайти на портал IBM Cognos BI, перейти в раздел «Администрирование» («Administration»), открыть вкладку «Конфигурация» («Configuration»), выбрать подраздел «Подключения источника данных» («Data Source Connections») и нажать кнопку «Новый источник данных» («New Data Source») в панели инструментов. Далее появится серия диалоговых окон, в которых будет необходимо задать несколько параметров, таких как название подключения, тип соединения, сервер, логин, пароль и т. д.

Разработка метаданных

Разработка метаданных, это один из самых сложных и ответственных моментов. От качества метаданных зависит, как работоспособность системы (скорость формирования отчетов, корректность сформированных результатов и т. д.) так и удобство разработки отчетов. Но несмотря на вышесказанное, сложность разработки метаданных прямо пропорциональна сложности источника данных. Например, чтобы построить реляционное описание нашего тестового источника данных, достаточно запустить мастер построения метаданных, несколько раз кликнуть кнопку «Next», и метаданные готовы.

Итак, как я уже писал ранее, метаданные – это описание источника данных. В IBM Cognos BI. Фундаментом метаданных являются объекты «Query Subject» и связи между ними. Объект «Query Subject» это синоним «View» из реляционных СУБД. Т. е. в основе «Query Subject» стоит запрос к СУБД, определяющий структуру объекта источника, а связи между «Query Subject» это описание логического взаимодействия между этими запросами.

Для создания метаданных в IBM Cognos BI используется отдельное приложение IBM Cognos Framework Manager (единственное не Web приложение в комплексе IBM Cognos BI). После запуска Framework Manager будет предложено создать новый проект (необходимо будет ввести наименование проекта и его расположение в локальной файловой системе).

Следует понимать, что проект Framework Manager (также именуемый как модель Framework Manager) это набор локальных файлов, с которыми работает локальная программа, а пакет метаданных это результат, который располагается на IBM Cognos BI сервере (если проводить аналогию с программированием, то проект – это исходный код, а пакет – это скомпилированное приложение). На базе одного проекта Framework Manager можно создать несколько наборов пакетов.

После того как проект Framework Manager создан, лучше всего начать работу с запуска мастера импорта метаданных (Action -> Run Metadata Wizard …). Мастер импорта предложит выбрать существующий источник данных или создать новый и позволит выбрать необходимые объекты для импорта. В простейшем случае (например, когда источником данных является файл Excel, который в 99,9% случаев содержит данные в денормализованном виде) нужно будет полям объекта «Query Subject» задать правильный тип использования (атрибут «Usage») и на этом работу с моделью Framework Manager можно заканчивать и приступать к формированию и публикации пакета метаданных. В более сложном варианте (как в нашем тестовом примере), необходимо будет проверить правильность импортированных связей между объектами «Query Subject», исправить некорректные и добавить недостающие. В более профессиональных вариантах есть возможность создавать вычисляемые поля, менять структуру «Query Subject», сформировать многомерное (multidimensional) представление, определить алгоритмы безопасности и т.д.

Создание и публикация пакета метаданных

После того как метаданные созданы, необходимо сформировать метапакет и опубликовать его на IBM Cognos BI сервере. Как я упоминал ранее, метапакет – это некоторое подмножество метаданных, которое публикуется на сервере и с которым работают все Web приложения комплекса IBM Cognos BI. Настройки метапакета позволяют скрыть или не публиковать некоторые объекты метаданных. Например, в тестовых метаданных есть некоторый «Query Subject» [Country_RegDir], который влияет на логику обработки данных источника (является связующим звеном между страной и региональным директором), но не представляет ценности при разработке отчетов, вот такой объект метаданных имеет смысл скрыть на уровне пакета. Или, например, поля с идентификаторами, их тоже имеет смысл скрыть от пользователей метапакетов.

Чтобы создать метапакет необходимо в Framework Manager, в разделе «Packages» вызвать контекстное меню и выбрать пункт «Create -> Package», после чего появится мастер создания метапакета. После того как метапакет будет создан, система сразу предложит его опубликовать на сервере. Начинающему пользователю можно сильно не вникать опции мастера публикации пакетов (просто нажимать кнопку Next и Publish). Единственно что, на последней вкладке (где будет не кнопка Next, а кнопка Publish) будет птичка «Verify package before publish», она определяет проверять ли метапакет на наличие логических неоднозначностей перед публикацией и отображает список этих неоднозначностей, если они буду найдены. Настоятельно рекомендую никогда не пропускать этот шаг и исправлять все найденные неоднозначности перед публикацией.

Создание отчетов (анализ данных)

Вот мы потихоньку и подобрались к самому интересному и регулярному процессу – это создание отчетов. Так сложилось что инструменты для создания регулярных отчетов и инструменты для быстрого анализа данных в IBM Cognos BI одни и те же (несмотря на то что в одних удобнее проводить быстрый анализ, а в других удобнее формировать регулярные отчеты, все они позволяют сохранять свои результаты в виде отчетов).

Лично я предпочитаю для всех BI задач использовать инструмент IBM Cognos Report Studio. Это наиболее универсальный инструмент, позволяющий строить отчеты фактически любой сложности и в тоже время предоставляет относительно удобные инструменты для быстрого анализа данных.

Предположим, что нам необходимо создать быстрый отчет, содержащий факт продаж в разрезе страны, товарной группы и периодичностью в квартал. Этот достаточно простой отчет можно сделать, выполнив следующие шаги:

1. запустить веб приложение IBM Cognos Report Studio
2. в окне приветствия нажать кнопку «создать» («create»)
3. в списке базовых шаблонов выбрать «перекрестная таблица» («corsstab»)
4. разместить элементы данных согласно схеме, представленной ниже
5. запустить отчет на выполнение

После запуска отчета на выполнение, получится примерно такой результат.

Глядя на получившийся отчет можно смело сказать, что оформлен он откровенно плохо, числа не отформатированы, экономический смысл откровенно сомнителен и т. д. Но все эти недостатки оформления можно убрать путем задания свойств соответствующих элементов настроек, а чтобы экономический смысл был более интересен, можно, например, сделать план/факт анализ.

Например, чтобы сделать отчет, показанный ниже (на готовых метаданных) я, как специалист с опытом, потратил где-то 20-30 минут.

А чтобы его полностью переоформить в темную цветовую схему, я потратил где-то еще 10 минут.

Заключение

Я надеюсь, что в этой статье читатель смог получить общие сведения о BI системах и принципе их работы. Конечно в рамках небольшой статьи невозможно рассмотреть относительно подробно ни один из затронутых аспектов (например, о том, как правильно сформировать метаданные, можно написать целую книгу), но я думаю, что если вы решите попробовать, то эта статья подскажет с чего начать и какого результата ожидать.

Также я совсем не затронул некоторые интересные механизмы и функции (например, механизм представления реляционного источника данных как многомерного), но это из-за того, что количество необходимого материала (минимум теории и минимум практики) потянет на отдельную статью.

Немного о лицензиях

Если вы решите купить отдельно систему IBM Cognos BI для персонального пользования или для небольшой фирмы, то наверняка цены вас неприятно удивят, но у IBM есть специальная комплексная система IBM Cognos Express, которая рассчитана на небольшие организации, содержит в себе несколько продуктов (включая BI) и стоит значительно дешевле.

Что такое BI-система, для чего в бизнесе применяют Business Intelligence

Business Intelligence, или BI-системы — это набор инструментов и технологий для сбора, анализа и обработки данных. Например, в компании для приёма заявок используют несколько каналов и нужно собрать единую статистику продаж. Или рекламные кампании охватывают несколько площадок и необходимо сравнить их эффективность. Все эти процессы можно настроить через BI-систему.

Необработанную информацию из разных источников посредством BI преобразуют в удобную и понятную аналитику. BI-системы (Microsoft Power BI, Tableau, Qlik) можно применять в любой отрасли или сфере деятельности — как на уровне компании в целом, так и для подразделений или отдельных продуктов. 

Как работают BI-системы
Зачем внедрять BI-системы в бизнесе
Как понять, что компании нужно использовать Business Intelligence
Как выбирать программное обеспечение для внедрения BI
Примеры BI-систем

Как работают BI-системы

Для обычного пользователя принцип действия BI-системы выглядит просто: к системе подключают источники данных, далее информация направляются в единое хранилище и обрабатываются, а затем демонстрируются в виде готовых отчётов. Источниками данных выступают различные системы —  облачные (Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure и другие веб-подключения), файловые (Excel, XML, PDF и иные табличные файлы), реляционные (SQL Server, MySQL, Oracle).

Пример отчета о глобальных продажах магазина в Power BI

Чтобы использовать BI-систему пользователю не нужно обладать специальными IT-познаниями. С помощью понятного интерфейса можно запросить нужный отчёт и получить доступ к аналитике. Система сформирует удобный дашборд — информационную панель, на которой визуально представленные данные сгруппированы по смыслу. Все данные на дашборде — интерактивные. Графики можно увеличивать и перестраивать. Можно просматривать источники информации и детально изучать показатели аналитики. Для отображения доступны разные форматы — отчёты, таблицы, графики, диаграммы. 

За простым использованием системы скрываются сложные процессы обработки данных и формирования расширенной аналитики. В состав BI-решения входят: 

• Инструменты интеграции и очистки данных (ETL). ETL извлекают информацию из внешних систем-источников, трансформируют её, очищают и загружают в единое хранилище. 
• Аналитическое хранилище данных. Это информационная база, которая умеет структурировать и анализировать данные. 
• Средства Data Mining. Эти инструменты обрабатывают данные и анализируются по различным срезам. Система выявляет зависимости и тренды. При этом могут использоваться самые разные методы обработки информации — от статистики и прогнозирования до семантического анализа.
• Инструменты визуализации данных. Это отчёты, с которыми работают пользователи. В зависимости от задач отчёты могут строиться по утверждённому формату или быть аналитическими. При построении аналитических отчётов пользователи самостоятельно устанавливают перечень отображаемых показателей, сортируют данные и выстраивают фильтры. 

BI-системы поддерживают множество бизнес-решений — от операционных до стратегических. С помощью технологий анализируют огромные объёмы информации. Но внимание пользователя акцентируется только на ключевых факторах аналитики, которые позволяют смоделировать варианты последующих действий и бизнес-решений.

Принцип работы BI-системы на примере Power BI

Важно, что любая компания может адаптировать BI-систему под свои потребности. Например, выбрать источники данных, задать принцип обработки информации, определить формат отчётности. 

BI-системы особенно полезны, если объединяют сведения с рынка и информацию из финансовых и производственных источников компании. Совокупность внешних и внутренних данных даёт полное представление ситуации в бизнесе. Такую картину невозможно получить при анализе одного источника и ограниченной аналитике. 

Зачем внедрять BI-системы в бизнесе

Компании оперируют огромными объемами данных. Например, считают расходы и выручку, определяют чистую прибыль, анализируют трафик и количество заявок, отслеживают выпуск продукции. Все данные для аналитики хранятся в разных форматах и различных системах. 

Чтобы обработать информацию, аналитики сначала собирают все данные в одну таблицу, затем сортируют и оставляют только нужные показатели, а потом сравнивают показатели с прошлыми отчётами. Такая работа отнимает десятки часов еженедельно. При этом в процессе формирования отчёта показатели могут утратить актуальность. К тому же аналитики могут ошибиться или собрать неполные данные. Итоговый отчёт может оказаться бесполезным. 

Вручную собрать и обработать все данные компании невозможно. Часть информации так и остаётся необработанной. Компания может случайно пропустить заявки клиентов, своевременно не узнать о сбоях производства, потерять деньги из-за игнорирования проблем. 

Основные задачи, решаемые посредством систем BI: 

• Сбор данных из разных источников, их структурирование и хранение в единой системе. 
• Анализ больших объёмов данных для формирования и подтверждения гипотез или для разработки бизнес-решений с учётом аналитики. 
• Моделирование возможных решений для оценки их влияния на итоговые показатели деятельности и прогнозирование последующего развития на основе имеющихся данных. 
• Формирование оперативной и стратегической отчётности, в том числе оповещение об отклонении показателей от допустимых норм. 
• Сохранение и систематизация знаний с целью последующей передачи новым сотрудникам, чтобы опыт сохранялся, и качество работы стабильно повышалось. 

Общая цель Business Intelligence — предоставление бизнесу возможности принятия обоснованных решений с учётом полной аналитики. У компании, внедрившей BI, будут полные, точные и организованные данные.

Панель анализа клиентов в Microsoft Power BI

Благодаря BI-системам компаниям не нужно нанимать специалистов по data science (наука о данных) — система соберет все «сырые» данные, самостоятельно обработает их и автоматически покажет информацию, с которой можно работать. 

Как понять, что компании нужно использовать Business Intelligence

Любая компания в любой отрасли может применять Business Intelligence. Особенно задуматься о внедрении BI-систем стоит, если: 

• нужно интегрировать информацию из нескольких источников; 
• необходимо обеспечить оперативный доступ к бизнес-данным; 
• увеличилось число пользователей, которым нужен доступ к информации или аналитике; 
• внедряются новые продукты;
• происходят обновления в IT-среде;
• не получается отследить деятельность компании в определённых областях; 
• происходит быстрый рост компании. 

BI-системы могут стать ценным инструментом для принятия решений и разработки стратегии. Полученные данные можно использовать в самых разных сферах — маркетинге, продажах, поставках, финансах. Например, можно: 

• измерять результаты маркетинговых кампаний; 
• анализировать движение денежных средств, операционные расходы и валовую прибыль; 
• прогнозировать доходы и операции; 
• получать информацию о кадровых процессах; 
• визуализировать число посетителей сайта в динамике; 
• отслеживать потенциальных клиентов через каналы продаж; 
• сегментировать аудиторию по демографическим характеристикам; 
• исследовать поведение покупателей и тенденции продаж; 
• осуществлять финансовое планирование и прогнозирование; 
• измерять и прогнозировать финансовые показатели. 

Business Intelligence выводит работу компании на новый уровень. Постоянный мониторинг данных позволяет принимать более продуманные и своевременные решения. Доступность исторических и текущих данных помогает строить верные прогнозы для бизнеса. Оперативный доступ сотрудников к аналитике и операционным данным повышает качество работы и одновременно снижает трудовые и временные затраты. 

Как выбирать программное обеспечение для внедрения BI

Существует достаточно много надёжных поставщиков BI-инструментов. Например, популярны платформы Microsoft, Tableau, Qlik. Также востребованы системы Zoomdata, Sisense, Information Builders. 

Можно выделить несколько факторов, на которые стоит обратить внимание при выборе эффективной BI-системы: 

• Единая платформа. Решение должно предполагать комплексный подход. Информация должна собираться, храниться, обрабатываться и анализироваться в одной системе. Компания откажется от дополнительных инструментов, сэкономит на обслуживании и сократит временные затраты на обработку данных. 
• Облачное решение. Информацию из облака можно получить из любой точки. Желательно выбирать систему с возможностью масштабирования облачного хранилища, чтобы удовлетворить потребности растущего бизнеса. 
• Готовые возможности интеграции. Лучше выбирать решения, в которых уже предусмотрены возможности соединения с самыми разными источниками. Благодаря этому можно быстро внедрить BI-систему, а не ждать когда IT-специалисты объединят ее с вашими сервисами. 
• Наличие расширенной аналитики. Система должна уметь автоматизировать и упрощать задачи, предлагать новые наборы данных для получения более точных результатов. Умное решение со встроенным машинным обучением поможет быстро находить нужную информацию и изменять ее параметры. 
• Визуализация данных. Графики, диаграммы, информационные панели помогут быстро понять закономерности или тенденции. При использовании только электронных таблиц можно упустить важные сведения. 
• Самообслуживание. BI-система будет эффективна только в том случае, если все пользователи смогут в ней работать. Важно, чтобы интерфейс был интуитивно понятен, содержал навигационные подсказки и встроенные функции, не требующие настройки. 
• Мобильная версия. В бизнесе доступ к информации может потребоваться в любое время и независимо от места нахождения. При наличии мобильного решения можно просматривать данные, создавать отчёты и делиться ими моментально. 

Нельзя сказать, какое BI-решение является самым лучшим. Компании выбирают платформу BI с учётом различных критериев и собственных возможностей. 

Примеры BI-систем

Tableau 

Система выполняет углубленный анализ информации и представляет результаты на информационной интерактивной панели в режиме реального времени. Источниками данных для аналитики могут быть любые источники с программным интерфейсом. 

Над отчётом могут работать одновременно несколько пользователей. При этом пользователи могут самостоятельно создавать необходимые инструменты или использовать готовые решения. Результатом можно делиться через системный сервер, по ссылке или email. 

Tableau работает в вебе, на десктопе и мобильных устройствах.

Пример визуализации данных в Tableau

Power BI 

Сервис от Microsoft предназначен для анализа и визуальной демонстрации больших объёмов информации. Можно подключать разные источники данных, в том числе собственные приложения. 

Система совместима с продуктами MIcrosoft (MS Excel, SQL Server, Azure Cloud Service). Интерфейс программы разработан по подобию Windows. 

Сервис функционирует на любых платформах: в облаке, на десктопе и смартфонах. Интерактивные дашборды показывают данные в реальном времени и доступны на любом устройстве. Пользователи могут делиться отчётами несколькими способами.

Выбор диаграммы для представления результатов в Power BI

Qlik 

BI-система предусматривает импорт информации из различных источников. Данные проходят обработку в оперативной памяти. Созданные визуализации можно корректировать, дополнять любыми фильтрами. В Qlik доступна совместная работа над отчётами.

Платформа доступна для корпоративного и персонального использования. При этом продукт работает на десктопе, в облачной версии и на любых устройствах с наличием браузера. Для всех версий предусмотрен одинаковый алгоритм аналитики.

Отчёт по анализу бюджета в Qlik

Business Intelligence превращает множественные разрозненные данные в полезную информацию для руководства и управления бизнесом, проверки гипотез и принятия решений. Компании, которые используют стратегии BI, располагают точными, полными и организованными данными. Это помогает оценить текущее состояние бизнеса, выявить проблемы и возможности, спланировать будущее развитие.

Cамых популярных инструментов бизнес-аналитики (BI) — Сервисы на vc.ru

Tableau делает анализ данных интуитивно понятным и простым в использовании. С помощью функции перетаскивания вы можете редактировать и создавать свои аналитические диаграммы без глубокого понимания структур данных. Это позволяет людям визуализировать идеи и делиться ими со своими командами.

QlikView — это продукт для самообслуживания, позволяющий пользователям искать и исследовать аналитические приложения. С помощью механизма ассоциативного индексирования данных QlikView пользователи могут легко генерировать идеи, комбинируя различные базы данных в одно нажатие.

SAP Business Objects — это отчетность и анализ BI. Подключается к фоновым ресурсам, которые содержат множество приложений для отчетов. Это позволяет пользователям создавать и внедрять модели прогнозной аналитики для генерации информации и прогнозирования тенденций маркетинга.

IBM Cognos Analytics — это аналитическая платформа самообслуживания, которая включает расширенный интеллект. Интерактивные информационные панели упрощают анализ данных. Он также имеет широкий спектр функций анализа, включая гипотетический анализ, расширенный анализ, аналитическую отчетность и анализ тенденций. Кроме того, Cognos Analytics позволяет пользователям взаимодействовать с информацией со своих мобильных устройств или даже в автономном режиме.

Business Intelligence, тренды и взгляд изнутри — Сервисы на vc.ru

На сегодняшний день рациональное и правильное использование информации является неотъемлемой частью для решения проблем и задач. Одна из сфер для применения информации — оптимизация бизнес процессов. В этой сфере проводится поиск оптимальных решений, анализ рисков, и снижение затрат.

Благодаря технологическому процессу, постоянно появляются новые технологии и инструменты. Анализ данных является одной из самых проблемных сфер, так как количество данных получаемых от и о клиентах растет с каждым годом. Аналитики не успевают составлять ежемесячные отчеты, по которым компании создают бизнес планы и стратегию развития. Именно поэтому сейчас человеческое участие в анализе данных уменьшается с каждым годом, так как такие инструменты как Business Intelligence и Big Data в синергии с ИИ и Machine Learning увеличивают эффективность и скорость анализа данных в несколько раз, при минимальном человеческом вмешательстве.

Инструменты Business Intelligence решают большой спектр задач:

• Моделирование бизнес-ситуаций
• Анализ нестандартных запросов и их решение
• Снижение нагрузки на сотрудников компаний, путем автоматизации их работы
• Улучшенные данные при увеличении объема этих данных
• Объективная оценка бизнеса
• Анализ использования финансовых ресурсов
• Прогноз и оценка инвестиционной и финансовой деятельности

Концепция Business Intelligence состоит в обработке данных с целью получения мета данных, которые в будущем анализируются и используются для прогнозирования и принятия решений. Таким образом, применение продуктов Business Intelligence в современном бизнесе стало потребностью номер

Лучшие Системы бизнес-аналитики (BI) — 2020, список программ

1.

Что такое Системы бизнес-аналитики

Программные системы бизнес-аналитики (БА, англ.
Business Intelligence, BI) помогают пользователям принимать более обоснованные решения на основании проанализированных фактических данных, а также оказывать положительное влияние на бизнес за счёт понятного представления деловых данных.

2.

Зачем бизнесу Системы бизнес-аналитики

Современные компании генерируют огромное количество данных.
Такие бизнес-данные при правильном аналитическом подходе позволяют повышать качество управленческих решений, положительно влияя на общую эффективность бизнеса.

Организация принятия решений на основе данных — это ключевой подход цифровой трансформации.
Детальные данные дают возможность бизнесу оптимизировать свою деятельность и использовать свой нереализованный потенциал.

Исследования подтверждают, что особенностью успешных компаний является применение аналитической информации и инструментов бизнес-аналитики, чтобы понять все аспекты бизнеса.
Бизнеса аналитика может применяться для прогнозирования найма, выбора маркетинговых кампаний и таргетирования определённых демографических сегментов, выбор методов и средств продаж для реализации, оптимизация цепочки поставок и многие другие.
Для повышения качества управления каждый из этих бизнес-аспектов и сопутствующие управленческие решения должны быть сначала проверены с помощью реальных бизнес-данных.

Другая область, где используются процедуры бизнес-аналитики — измерение и понимание эффективности работы компании, отслеживание и измерение целей компании.
Инструменты визуализации данных часто используются для мониторинга ключевых показателей эффективности (КПЭ, KPI) деятельности компании в режиме реального времени.
Для понимания, почему бизнес либо превышает, либо не дотягивает до требуемых показателей, используются платформы бизнес-аналитики и программное обеспечение бизнес-аналитики самообслуживания (англ.
Self Service BI).

3.

Назначение и цели использования Системы бизнес-аналитики

Программные сервисы и системы для бизнес-аналитики помогает превратить необработанные бизнес-данные в рабочий инструмент — средство, помогающие организациям принимать более обоснованные бизнес-решения.
Программное обеспечение обычно собирает данные как внутри компании (например, из программного обеспечения для бухгалтерского учёта и планирования корпоративных ресурсов (АСУП, ERP), CRM, систем управления проектами, систем автоматизации маркетинга), так и из внешних источников (открытые правительственные данные, покупаемые базы данных).
Затем данные преобразуются, реструктурируются и анализируются, генерируются отчёты и предоставляются ключевые выводы в удобном для руководителей виде.
В итоге предприниматели и руководители получают информационные панели, простые для восприятия визуализации данных и отчёты.

Программное обеспечение бизнес-аналитики, ранее использовавшееся только ИТ-специалистами, сейчас применяется широким кругом пользователей.
Благодаря разработке новых интерфейсов, удобных для широкого спектра пользователей, даже не-ИТ-персоналы и руководители предприятий используют эти продукты для анализа данных в настоящее время.
Сегодня аналитики, руководители и предприниматели — все могут использовать интегрированные деловые данные для поиска связей между различными подразделениями или действиями, которые они предпринимают, для обнаружения не очевидных, ранее скрытых сведений.

Таким образом, используя программное обеспечение бизнес-аналитики должным образом, бизнес получает преимущество, которого он никогда не имел в прошлом — возможность принятия решений, основанных на массе фактических данных.

4.

Обзор основных функций и возможностей Системы бизнес-аналитики

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Визуализация данных

Функции визуализации данных позволяют пользователю получить визуальную интерпретацию наборов данных с помощью диаграмм, инфографики и других визуальных инструментов, как правило, в виде панелей мониторинга и отчётов

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ).
Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Нерегламентированная отчётность

Функции нерегламентированной отчётности позволяют строить отчёты, требуемые в исключительных ситуациях для принятия решений, структура и разрез данных которых не соответствуют оптимизированным представлениям в базе данных

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Панели мониторинга

Функции панелей мониторинга (англ. Dashboards) позволяют пользователям визуализировать данные о бизнесе или организовывать быстрый доступ к функциям, предоставляя краткую обзорную информацию

Продвинутая отчётность

Функции продвинутой отчётности позволяют управлять отчётами с помощью графического интерфейса без использования навыков программирования, а также настраивать отображаемые данные и внешний вид отчёта

Регулярная отчётность

Функции регулярной отчётности позволяют настроить автоматическое формирование отчёта за необходимый период в выбранные промежутки времени

Сбалансированная система показателей (BSC)

Функции сбалансированной системы показателей (ССП, англ. Balanced Scorecards, BSC) позволяют пользователям визуально отслеживать ключевые показатели эффективности (КПЭ) бизнеса

Экспорт отчётов

Функции экспорта отчётов позволяют сохранить созданный отчёт в различные форматы для последующей работы в сторонних приложениях

Аналитика самообслуживания

Функции аналитики самообслуживания позволяют упростить работу со сложными аналитическими инструментами для не-ИТ-специалистов, предоставляя интуитивно понятный и доступный интерфейс взаимодействия с данными для широкого круга пользователей

5.

Выгоды, преимущества и польза от применения Системы бизнес-аналитики

Хотя технология БА (BI) всё более популярна и общепринята, как технология повышения эффективности бизнеса, как и любая другая система такие системы должны быть тщательно рассмотрены, прежде чем принимать решение о её покупке, аренде или внедрении.
Преимущества должны быть ясными и понятными, и они должны оправдывать инвестиции.

Обычно системы бизнес-аналитики позволяют достигнуть следующих преимуществ для бизнеса:

• Повышение качества стратегических решений в бизнесе, снижение ошибок из-за неверно выбранного курса,
• Более точные отчёты, анализ или планирование,
• Улучшенное качество деловых данных,
• Снижение затрат на регулярно подготавливаемую отчётность.

6.

Виды Системы бизнес-аналитики

Системы поддержка принятия решений управления

Программные системы поддержки принятия решений в управлении (СППР, англ.
Executive Decision Support Systems, EDS) помогают предприятиям достигать взвешенного выбора решения среди возможных альтернатив и распространять результаты заинтересованным лицам.

Системы визуализации данных

Программный продукты визуализации данных позволяют пользователям создавать информационные панели для отслеживания целей и показателей компании в режиме реального времени, без дальнейшего погружения в специфику данных.

Системы построения аналитической отчётности

Программное обеспечение для аналитической отчётности (англ.
Analytical Reporting Systems) позволяют оперативно строить отчёты на основе данных из различных источников.

7.

Отличительные черты Системы бизнес-аналитики

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем бизнес-аналитика программный продукт должен:

• Помогать визуализировать и повысить понятность данных компании;
• Объединять источники данных компании в единую платформу;
• Позволять принимать более обоснованные решения для оптимизации бизнеса, основываясь на реальных данных и статистических методах.

Business Intelligence (BI) системы для бизнес-анализа

Что такое Business Intelligence (BI)

Каждый крупный бизнес и большинство средних структур сталкиваются с проблемой предоставления руководству неточных данных о состоянии дел компании. Причины могут быть разные, но последствия всегда одинаковы – неверные или несвоевременные решения, отрицательно сказывающиеся на результативности финансовых операций. Для исключения подобных ситуаций предназначена профессиональная система бизнес аналитики или BI ( с англ. – Business Intelligence). Эти высокотехнологичные «помощники» способствуют построению системы управленческого контроля каждого аспекта внутри бизнеса.

Зачем нужна BI система

По своей сути BI системы – это продвинутое аналитическое программное обеспечение для бизнес-анализа и формирования отчетности. Эти программы могут использовать данные из различных источников информации и предоставлять их в удобном виде и разрезе. В результате руководство получает быстрый доступ к полной и прозрачной информации о положении дел компании. Особенность отчетов, полученных с помощью BI – возможность самостоятельного выбора руководителем, в каком разрезе получить информацию.

Рис.1 Предназначение и возможности BI системы

Возможности BI систем

Современные Business Intelligence системы многофункциональны. Именно поэтому в крупных компаниях они постепенно вытесняют другие способы получения бизнес-отчетности. К основным их возможностям специалисты относят:

• 
  Подключения к различным базам данных, в частности, к внедренным 1С;
• 
  Формирование отчетов разной сложности, структуры, вида и компоновки с высокой скоростью. Также есть возможность задать расписание формирования отчетности по расписанию без непосредственного участия и рассылки данных;
• 
  Прозрачную работу с данными;
• 
  Обеспечение четкой связи между информацией из различных источников;
• 
  Гибкую и интуитивно понятную настройку прав доступа сотрудников в системе;
• 
  Сохранение данных в любом удобном для вас формате – PDF, Excel, HTML и многих других.

Возможности информационных систем бизнес-аналитики позволяют руководителю не зависеть от IT-отдела или своих помощников, подающих требуемую информацию. Также это отличная возможность демонстрировать правильное направление своих решений не словами, а точными цифрами. Многие крупные сетевые корпорации на Западе уже давно используют BI-системы, среди которых всемирно известные Amazon, Yahoo, Wall-Mart и др. Вышеназванные корпорации тратят приличные деньги на бизнес-аналитику, но внедренные BI системы приносят неоценимую пользу.

Польза профессиональных систем бизнес аналитики базируется на принципах, которые поддерживаются во всех передовых BI приложениях:

1. 
   Наглядность. Основной интерфейс любого ПО для анализа бизнеса должен отражать основные показатели. Благодаря этому руководитель быстро сможет оценить положение дел на предприятии и начать предпринимать что-либо в случае необходимости;
2. 
   Кастомизация. Каждый пользователь должен иметь возможность настроить интерфейс и функциональные клавиши максимально удобным для себя образом;
3. 
   Многослойность. Каждый набор данных должен иметь несколько разрезов (слоев) для предоставления той детализации информации, которая необходима на конкретном уровне;
4. 
   Интерактивность. Пользователи должны иметь возможность собирать информацию из всех источников и по нескольким направлениям одновременно. Необходимо, чтобы система имела функцию настройки оповещения по ключевым параметрам;
5. 
   Многопоточность и разграничение доступа. В BI системе должна быть реализована одновременная работа большого количества пользователей с возможностью установки им различных уровней доступа.

Рис.2 Принципы, которые поддерживаются во всех передовых BI приложениях

Всё IT-сообщество сходиться во мнении, что информационные системы бизнес аналитики являются одним из перспективнейших направлений развития отрасли. Однако их внедрение зачастую затрудняют технические и психологические преграды, неслаженная работа менеджеров и отсутствие прописанных сфер ответственности.

Как работает архитектура BI?

Архитектура BI систем встраивается в инфраструктуру для определения потоков сбора данных, их администрирования и анализа.

Первая архитектурная область относится к различным каналам и методам сбора данных о деятельности, осуществляемой в организации. Она включает понимание того, какие данные нужны разным пользователям для удовлетворения их потребностей, а также четкое представление о качестве, типе и актуальности данных.

Вторая важная компонента – управление данными, охватывает различные аспекты интеграции данных, очистки наборов данных и создания общих структур, которые будут хранить и администрировать данные.

Наконец, бизнес-аналитика – это часть архитектуры, которая анализирует правильно организованные наборы данных для получения информации. Она включает аналитику в реальном времени, визуализацию данных и пр.

Выбрав источники данных, система выбирает наиболее эффективный способ их синтаксического анализа, а также какие данные являются ценными и как их наиболее эффективно хранить. Далее используются такие инструменты, как обработка голоса, анализ запросов, визуализация и настроенные панели бизнес-аналитики, чтобы организовать данные в нужном и понятном формате.

Внедрение BI-систем

При размышлении о внедрении систем класса BI важно помнить, что успех проекта будет во многом зависеть от отношения сотрудников компании к нововведению. Это относится ко всем IT-продуктам: скептическое отношение и страх перед сокращением могут свести на нет все усилия по внедрению. Поэтому очень важно понимать, какие чувства вызывает система бизнес аналитики у будущих пользователей. Идеальная ситуация сложится в случае, когда сотрудники компании будут относиться к системе как к помощнику и инструменту усовершенствования работы.

Перед началом проекта по внедрению BI технологии необходимо провести тщательный анализ бизнес-процессов компании и принципов принятия управленческих решений. Ведь именно эти данные будут участвовать в анализе ситуации в компании. Также это поможет сделать выбор BI системы вместе с другими основными критериями:

1. 
   Цели и задачи внедрения BI систем;
2. 
   Требования к хранению данных и возможность ими оперировать;
3. 
   Функции интеграции данных. Без использования данных из всех источников в компании руководство не сможет получить целостной картины положения дел;
4. 
   Возможности по визуализации. Для каждого человека идеальная BI аналитика выглядит по-разному, и система должна удовлетворять потребности каждого пользователя;
5. 
   Универсальность или узкая специализация. В мире существуют системы, направленные на определенную отрасль, так и универсальные решения, позволяющие собрать информацию в любом разрезе;
6. 
   Требовательность к ресурсам и цена на программный продукт. Выбор BI системы, как и любого ПО, зависит от возможностей компании.

Рис.3 Внедрение BI-систем

Вышеперечисленные критерии помогут руководству сделать осознанный выбор среди всего многообразия известных систем бизнес аналитики. Существуют и другие параметры (например, структура хранения данных, веб-архитектура), но они требуют квалификации в узких IT-областях.

Недостаточно просто сделать выбор, купить ПО, установить и настроить его. Успешное внедрение BI систем любого направления основывается на следующих правилах:

• 
  Корректность данных. Если данные для анализа неверные, то существует вероятность серьезной ошибки системы;
• 
  Полноценное обучение каждого пользователя;
• 
  Быстрое внедрение. Необходимо сосредоточится на верном формировании необходимых отчетов на всех ключевых местах, а не на идеальном обслуживании одного пользователя. Скорректировать внешний вид отчета или добавить еще один его разрез для удобства всегда можно после внедрения;
• 
  Осознавайте окупаемость инвестиций в систему BI. Эффект зависит от множества факторов и в некоторых случаях оказывается виден лишь через несколько месяцев;
• 
  Оборудование должно быть рассчитано не только на современную ситуацию, но и на ближайшее будущее;
• 
  Осознавайте, зачем было начато внедрение системы BI, и не требуйте от программного обеспечения невозможного.

Ошибки при внедрении систем BI

Студия разработки бизнес-аналитики

Студия разработки бизнес-аналитики — это среда разработки визуальной студии, созданная Microsoft. Это программное обеспечение представляет собой Microsoft Visual Studio 2008, которая позволяет пользователю создавать решения для бизнес-аналитики, используя различные объекты, предоставляемые программным обеспечением. Пользовательский интерфейс студии разработки бизнес-аналитики имеет один из самых удобных пользовательских интерфейсов, созданных Microsoft, который поставляется с обозревателем решений, так что пользователь может управлять, просматривать и изменять многочисленные проекты в одном окне.

Обозреватель решений — одна из основных функций Business Intelligence Development Studio , которая представляет собой проактивное решение для множества проектов с учетом различных объектов и элементов, связанных с проектами. Затем пользователь может открывать различные элементы проектов, чтобы изменять их и выполнять управленческие задачи, необходимые для проектов. Поскольку для разных типов проектов требуются разные способы хранения элементов, пользователь может изменить структуру папок в обозревателе решений.Обозреватель решений — одна из наиболее гибких функций программного обеспечения, позволяющая пользователю создавать несколько пустых решений, в которые пользователь может впоследствии добавлять существующие или новые проекты.

Обозреватель решений также позволяет пользователю создавать новый проект без создания решения, и пользователь может выбрать автоматическое решение для бизнес-аналитики из Business Intelligence Development Studio . Если автоматическое решение бизнес-аналитики, предоставляемое программным обеспечением, включает в себя различные проекты, пользовательский интерфейс предоставляет древовидное представление объектов, в котором пользователь может расширять или уменьшать узел среды.Например, узел измерений может включать проект службы анализа, аналогично узел пакетов может включать проект служб интеграции.

Окно свойств — еще одна популярная и наиболее часто используемая функция программного обеспечения. Окно свойств используется пользователем для перечисления различных свойств данного объекта в любом проекте. Пользователи могут использовать эту функцию для изменения и просмотра свойств различных объектов в проекте, например пакетов. Различные объекты в проектах можно просматривать и редактировать с помощью дизайнеров и редакторов, предусмотренных в программном обеспечении.Аналогичным образом пользователь может использовать функцию окна свойств для просмотра и редактирования свойств решений, проекта и папки.

Окно панели инструментов — важная функция, включенная в программное обеспечение, которая обеспечивает отображение множества элементов, которые чаще используются для разработки решений бизнес-аналитики. Панель инструментов предоставляет различные элементы и вкладки в зависимости от дизайнера редактора, который в настоящее время используется пользователем. В режиме по умолчанию общая вкладка всегда отображается в окне панели инструментов, и при настройке она может отображать различные типы вкладок, такие как источники потока данных, элементы потока управления, элементы отчета и задачи обслуживания.

Окно конструктора, предусмотренное в программном обеспечении, можно использовать для изменения и создания различных объектов в проектах, а также для создания различных объектов в решениях бизнес-аналитики. Окно дизайнера можно использовать как в режиме дизайна, так и в режиме просмотра кода, что делает эту функцию чрезвычайно гибкой и расширяет функциональность программного обеспечения.

Последние сообщения

Категории

Теги

Business Intelligence Development Studio (SSIS) и U2 Toolkit для.NET версии 2.1.0

Microsoft позиционирует свою Business Intelligence Development Studio как среду, используемую для разработки пакетов для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL) в службах интеграции (SSIS). SSIS включает графические инструменты и мастера для создания и отладки пакетов; задачи для выполнения функций рабочего процесса, таких как операции FTP, выполнение операторов SQL и отправка сообщений электронной почты; источники данных и места назначения для извлечения и загрузки данных; преобразования для очистки, агрегирования, объединения и копирования данных; служба управления, служба Integration Services для администрирования выполнения и хранения пакетов; и интерфейсы прикладного программирования (API) для программирования объектной модели служб Integration Services.

В этом руководстве, основанном на статье Microsoft Developer Network (MSDN) «Учебное пособие по SSIS: создание простого пакета ETL», вы узнаете, как использовать конструктор SSIS для создания простого пакета служб интеграции Microsoft SQL Server. Создаваемый вами пакет берет данные из базы данных U2, переформатирует их, а затем вставляет переформатированные данные в таблицу SQL Server. Для удобства мы включили сюда инструкции, модифицированные для использования U2 Toolkit и доступа к данным в Rocket UniData или Rocket UniVerse.См. Ниже ссылки на исходное руководство и репозиторий Github Rocket Software для лаборатории серверов Rocket U2, где можно найти наш пример кода.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать конструктор служб SSIS для создания простого пакета служб интеграции Microsoft SQL Server. Созданный вами пакет берет данные из базы данных U2, переформатирует их, а затем вставляет переформатированные данные в таблицу

SQL Server.

U2 Toolkit для .NET v2.1.0 поддерживает:

U2 Toolkit для.NET v2.1.0 — это диспетчер подключений в проекте SSIS.

В этом примере кода показано, как создать простой пакет ETL, который извлекает данные из источника базы данных U2 и записывает эти данные в таблицу SQL Server. Он покажет, как создавать новые пакеты, добавлять и настраивать подключения к источникам и получателям данных, а также работать с новыми потоками управления и компонентами потока данных.

Шаг 1. Создание нового проекта служб интеграции

Первым шагом в создании пакета в службах Integration Services является создание проекта служб Integration Services. Этот проект включает шаблоны для объектов — источников данных, представлений источников данных и пакетов — которые вы используете в решении для преобразования данных.

Для создания нового проекта служб Integration Services

1. В меню «Пуск» выберите Все программы > Microsoft SQL Server> SQL Server SQL Server Data Tools .
2. В меню «Файл» выберите Создать> Проект , чтобы создать новый проект служб Integration Services.
3. В диалоговом окне «Новый проект» выберите шаблон Integration Services Project .
4. В поле Имя измените имя по умолчанию на SSIS Tutorial . При желании снимите флажок Создать каталог для решения.
5. Примите расположение по умолчанию или щелкните Обзор , чтобы найти папку, которую вы хотите использовать. В диалоговом окне «Местоположение проекта» щелкните папку и щелкните Выберите папку .
6. Щелкните ОК .
7. По умолчанию пустой пакет с названием Package.dtsx будет создан и добавлен в ваш проект.

НовыйПроект

Экран нового проекта содержит следующее:

• Ящик для инструментов на левой панели навигации
• Обозреватель решений в правом верхнем углу панели навигации
• Окно свойств в правом нижнем углу панели навигации
• Вкладки проводника пакетов, где можно управлять потоком, потоком данных и обработчиками событий
• Диспетчер подключений находится внизу окна

Project_Layout

Шаг 2. Добавление и настройка ADO.Диспетчер подключений .NET (источник U2)

В этой задаче добавьте диспетчер соединений ADO.NET в только что созданный пакет. Диспетчер соединений ADO.NET позволяет пакету извлекать данные из любого источника ADO.NET, например из базы данных U2. Используя диспетчер соединений ADO.NET, вы можете указать пользователя, пароль, сервер, базу данных, ServerType и AccessMode.

Если AccessMode установлен на Uci , он использует U2 Toolkit для .NET SQL Access.
Если AccessMode установлен на Native , он использует U2 Toolkit для.Собственный доступ .NET.

Чтобы добавить диспетчер соединений ADO.NET в пакет SSIS

Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте области диспетчеров подключений и выберите Новое соединение ADO.NET .

В диспетчере подключений выберите U2 Toolkit для .NET Provider

Введите параметры строки подключения. Для этого необходимо ввести следующую информацию: пользователя, пароль, сервер, базу данных, ServerType и AccessMode, а также установить для параметра PersistSecurityInfo значение True .

Тестовое соединение

Вы увидите диспетчер подключений ADO.NET (база данных U2) на панели диспетчеров подключений.

Шаг 3. Добавление и настройка диспетчера подключений ADO.NET (назначение SQL Server)

Для добавления и настройки диспетчера подключений ADO.NET

1. Щелкните правой кнопкой мыши в любом месте области диспетчеров подключений и выберите Новое соединение ADO.NET .
2. В Настройте ADO.В диалоговом окне «Диспетчер подключений .NET» щелкните Новый .
3. Выберите «Поставщик данных SqlClient» в поле со списком «Поставщик».
   1. В качестве имени сервера введите. \ SQLEXPRESS.
   2. В качестве имени базы данных выберите «tempdb».

Проверить соединение

Вы увидите диспетчер подключений ADO.NET (место назначения) на панели диспетчеров подключений.

Шаг 4: Добавление задачи потока данных в пакет

После создания диспетчеров соединений для исходных и целевых данных следующая задача — добавить задачу потока данных в ваш пакет.Задача потока данных инкапсулирует механизм потока данных, который перемещает данные между источниками и местами назначения, и предоставляет функциональные возможности для преобразования, очистки и изменения данных по мере их перемещения. Задача потока данных — это место, где выполняется большая часть работы процесса извлечения, преобразования и загрузки (ETL).

Чтобы добавить задачу потока данных

1. Щелкните вкладку Control Flow .
2. На панели инструментов разверните Элементы потока управления и перетащите задачу потока данных в область конструктора вкладки Поток управления.
3. В области конструктора потока управления щелкните правой кнопкой мыши только что добавленную задачу потока данных, выберите Переименовать и измените имя на «База данных U2 НА SQL Server ».

Шаг 5. Добавление и настройка источника ADO.NET

В этой задаче добавьте и настройте источник ADO.NET в свой пакет. Источник ADO NET потребляет данные от поставщика .NET и делает их доступными для потока данных. Вы должны настроить источник ADO.NET для использования ADO базы данных U2.NET, который вы создали ранее.

Чтобы добавить компонент исходного кода ADO.NET

1. Откройте конструктор потока данных, дважды щелкнув задачу потока данных U2 Database TO SQL Server или щелкнув вкладку Data Flow .
2. На панели инструментов разверните «Источники потока данных», а затем перетащите источник ADO.NET на поверхность конструктора вкладки «Поток данных».
3. В области конструктора потока данных щелкните правой кнопкой мыши только что добавленный ADO.NET Source, щелкните Переименовать и измените имя на Извлечь таблицу клиентов .
4. Дважды щелкните исходный код ADO.NET, чтобы открыть диалоговое окно «Редактор исходного кода ADO.NET».
5. Установите режим доступа к данным как SQL-команда .
6. Введите следующий текст SQL-команды: SELECT * FROM CUSTOMER .

Щелкните Предварительный просмотр, чтобы просмотреть данные.

Шаг 6: Добавление и настройка ADO.NET назначения

Теперь ваш пакет может извлекать данные из источника ADO.NET. Следующая задача — фактически загрузить преобразованные данные в место назначения. Чтобы загрузить данные, вы должны добавить адресат ADO.NET в поток данных.

Для добавления и настройки примера назначения ADO.NET

1. На панели инструментов SSIS разверните Другие места назначения и перетащите назначение ADO.NET в область конструктора вкладки Поток данных. Разместите назначение ADO.NET непосредственно под таблицей Extract Customer Table .
2. Щелкните Extract Customer Table и перетащите зеленую стрелку на недавно добавленное назначение ADO.NET, чтобы соединить два компонента вместе.
3. В области конструктора потока данных щелкните Назначение ADO.NET во вновь добавленном компоненте назначения ADO.NET и измените имя на Пример назначения ADO NET .

1. Дважды щелкните Пример назначения ADO.NET .
2. В АДО.В диалоговом окне «Редактор назначения .NET» убедитесь, что в окне «Диспетчер подключений ADO.NET» выбран параметр SQLEXPRESS.
3. Щелкните New и примите все значения по умолчанию.

1. Щелкните Предварительный просмотр . Вы увидите пустую таблицу. Закрой его.
2. Щелкните Mapping . Убедитесь, что все столбцы сопоставлены правильно.
3. Закройте редактор назначения ADO.NET.

Шаг 7: Тестирование пакета

Для запуска пакета

1. В меню «Отладка» выберите Начать отладку .Пакет будет запущен, в результате чего несколько строк будут успешно добавлены в таблицу фактов Sample ADO NET Destination в «tempdb».
2. После завершения работы пакета в меню «Отладка» выберите Остановить отладку . Результаты должны выглядеть примерно так, как на следующем изображении.

Развитие инструментов данных SQL Server (SSDT) ​​для разработки бизнес-аналитики

По общему мнению, появление SQL Server Data Tools (SSDT) ​​в SQL Server 2012 стало переломным моментом для многих разработчиков SQL Server. К лучшему или к худшему, SSDT как IDE для разработки бизнес-аналитики изменил, среди прочего, способ развертывания наших пакетов SSIS (т.е.е. пакет против развертываний проекта), упрощенная разработка табличной модели, а также познакомила нас с SSISDB. Аналогичным образом, замена Business Intelligence Development Studio (BIDS) на SSDT имела своих недоброжелателей, которые были явно не очень довольны тем, что помимо установки SQL Server 2012 вам все еще приходилось отдельно загружать и устанавливать шаблоны BI для SSDT (ранее шаблоны BI в BIDS были доступны сразу после установки SQL Server 2005/2008). Хотя SSDT-BI все еще предлагается как отдельная установка, в последующие выпуски SSDT были включены несколько улучшений, которые должны иметь большое значение для завоевания сердец его критиков.В этой статье мы проводим сравнительный анализ всех версий (до 16.5) SSDT и определяем все основные улучшения, которые были внесены в шаблоны BI.

SSDT для Visual Studio 2010

Основное внимание в первоначальном выпуске SSDT было уделено замене BIDS, а также VSDB, как показано в Таблица 1 .

Таблица 1

Как показано на рис. 1 , первоначальный выпуск SSDT работал с оболочкой Visual Studio 2010 Shell, и не было никаких серьезных изменений в шаблонах, которые последний раз выпускались как часть BIDS 2008, за исключением включения шаблона табличного проекта служб Analysis Services.

Рисунок 1. Шаблоны бизнес-аналитики SSDT 2010

Хотя первоначальный выпуск SSDT содержал шаблоны, почти аналогичные BIDS 2008, тем не менее, он внес в эти шаблоны несколько улучшений. Например, мы впервые познакомились с окном SSIS Toolbox, а шаблоны SSIS (службы интеграции) были расширены до:

• Разрешить повтор и отмену изменений пакета
• Помимо переменных, вы можете настроить параметры пакета
• Определите соединения в рамках проекта, которые будут видны всем пакетам в данном проекте.

SSDT для Visual Studio 2012

SQL Server 2012 был выпущен перед Visual Studio 2012, что объясняет, почему первоначальный выпуск SSDT работал с Visual Studio 2010.Позже, когда была выпущена Visual Studio 2012, была выпущена другая версия SSDT, работавшая с Visual Studio 2012. За исключением изменений в значках шаблонов, показанных на рис. 2 , в шаблоны бизнес-аналитики SSDT 2012 не было внесено никаких новых улучшений.

Рисунок 2: Шаблоны SSDT 2012 BI

SSDT для Visual Studio 2013

Через год после выпуска Visual Studio 2012 была выпущена Visual Studio 2013, но в то время SQL Server 2012 все еще оставался последней RTM-версией SQL Server.Неудивительно, что, как показано на рис. 3 , шаблоны бизнес-аналитики, содержащиеся в SSDT 2013, были аналогичны его предшественнику, SSDT 2012.

Рисунок 3. Шаблоны бизнес-аналитики SSDT 2013

SSDT для Visual Studio 2015

В выпуске SQL Server 2016 было внесено несколько улучшений, касающихся шаблонов бизнес-аналитики, в частности значительные изменения в службах Reporting Services. В результате ожидалось, что выпуск SSDT 2015 будет содержать несколько улучшений для поддержки функций бизнес-аналитики SQL Server 2016.

1. Обозреватель табличных моделей SSAS

Заметным улучшением в шаблон табличного проекта служб Analysis Services стало включение обозревателя табличных моделей, показанного на рис. 4 . Хотя по сравнению с многомерными кубами, табличные модели SSAS было проще разрабатывать и работать с ними, конфигурация файла model.bim была такой, что вам приходилось переходить в разные области Visual Studio, т. Е. Определять общее количество мер в модель, определите список существующих настроенных источников данных и т. д.К счастью, Обозреватель табличных моделей сокращает часть этого упражнения по навигации, предоставляя сворачиваемую древовидную структуру свойств model.bim , таких как источники данных, ключевые показатели эффективности, список таблиц, ролей и показателей.

Рисунок 4: Обозреватель табличных моделей

Подобно другим окнам Visual Studio, таким как обозреватель решений, обозреватель табличных моделей имеет следующие встроенные функции:

• Сортировка содержимого модели — по умолчанию проводник отсортирован по алфавиту
• Искать в модели
• Переставьте окно i.е. плавать, закреплять, скрывать и т. д.

Наконец, вы можете использовать Обозреватель табличных моделей только для табличных моделей SQL Server 2016 или более поздних версий. Это означает, что если вы измените уровень совместимости вашего решения на уровень ниже 1200, как показано на Рисунок 5 , вы столкнетесь с ошибкой, возвращенной на Рисунок 6 .

Рисунок 5: Настройки уровня совместимости проекта

Рисунок 6. Ошибка обозревателя табличных моделей

2.Панель настраиваемых параметров SSRS

Возможно, одной из неприятных проблем с параметрами SSRS была невозможность изменить их положение в соответствии с вашими предпочтениями. К счастью, в SQL Server 2016 появилась возможность настраивать положение параметров отчета. SSDT 2015 представляет сетку параметров, которую можно использовать для настройки положения и внешнего вида параметров отчета, как показано на рис. 7 .

Рисунок 7. Сетка параметров в SSDT 2015

Самый простой способ получить доступ к таблице параметров — это щелкнуть правой кнопкой мыши по области тела отчета, выбрать опцию View , а затем щелкнуть Parameters .

3. Развертывание единого пакета SSIS и новые задачи Hadoop

Несмотря на преимущества, одним из ограничений развертывания проекта в SSIS было то, что опция Deploy была доступна только на уровне проекта. Это означало, что даже если вы вносили изменения в один пакет в проекте, вам все равно приходилось повторно развертывать весь проект. К счастью, SQL Server 2016 поддерживает развертывание одного пакета, а SSDT 2015 обеспечивает поддержку развертывания одного пакета с помощью параметра Deploy Package , показанного на рис. 8 .

Рисунок 8: Развертывание одного пакета

Шаблон Integration Services Project в SSDT 2015 дополнительно включает компоненты, которые можно использовать для настройки задач, связанных с Hadoop. 3 задачи, связанные с Hadoop, показаны на рис. 9 .

Рисунок 9. Задачи служб SSIS Hadoop

Одним из улучшений SSDT 2015 стала поддержка разработки Azure ETL.В результате Microsoft выпустила отдельный установочный файл Azure Feature Pack для служб интеграции (SSIS), который позволяет SSIS подключаться, обрабатывать и передавать данные между Azure и локальными источниками данных. Список доступных задач Azure ETL показан на рис. 10 .

Рисунок 10. Задачи Azure в SSDT 2015

Мы завершаем обзор SSDT 2015 упоминанием еще одной интересной функции, представленной в шаблоне Integrations Services Project, — частей пакета.Части пакета позволяют разработчикам настраивать шаблон пакета, который может выполняться в области потока управления.

Рисунок 11: Детали упаковки

Список литературы

Сифизо — сертифицированный профессионал из Йоханнесбурга, специализирующийся на широком спектре технологических компетенций Microsoft, таких как SQL Server и управление жизненным циклом приложений Visual Studio.

Он является членом группы пользователей SQL в Йоханнесбурге, а также имеет степень магистра в области управления информационными технологиями MCom Университета Йоханнесбурга.

В настоящее время он работает в Sambe Consulting в качестве главного консультанта.

Посмотреть все сообщения от Sifiso W. Ndlovu

Последние сообщения от Sifiso W. Ndlovu (посмотреть все)

Business Intelligence Development Studio скачать

SQL Server Data Tools, BIDS, Visual Studio — что вам нужно? — Белые страницы

Компоненты архитектуры Business Intelligence SQL Server переживают кризис идентичности.

Я говорю об инструментах, которые используются дизайнерами для создания объектов бизнес-аналитики в стеке бизнес-аналитики SQL Server, в частности, кубов OLAP служб Analysis Services (SSIS) и табличных моделей, пакетов ETL служб Integration Services (SSIS) и служб Reporting Services. (SSRS) отчеты.Эти инструменты всегда были объединены в один продукт как часть дистрибутива SQL Server. Первоначальное воплощение инструментов называлось Business Intelligence Development Studio, или просто BIDS. Первоначально он был представлен в SQL Server 2005 и был включен в дистрибутив SQL как дополнительный компонент установки.

BIDS был дистрибутивом оболочки Visual Studio и набором связанных типов проектов для создания кубов, пакетов SSIS и отчетов SSRS. Исходная версия была основана на Visual Studio 2005, а последующие выпуски SQL Server шли в ногу с более поздними версиями Visual Studio.Проекты были жестко привязаны к версиям Visual Studio. Если, например, у вас уже настроена Visual Studio 2010, установка BIDS все равно приведет к установке другой Visual Studio для поддержки проектов. BIDS сохранила свою индивидуальность. Установка BIDS проста: вы просто запускаете установку с носителя SQL Server и выбираете «Business Intelligence Development Studio».

Когда был выпущен SQL Server 2012, было внесено изменение. Помимо проектов, необходимых для табличных моделей в SSAS, которые были добавлены к инструментам, они также получили новое имя.Отныне они должны были называться SQL Server Data Tools (SSDT). Как и ожидалось, необходимый уровень Visual Studio был увеличен, а SSDT был основан на Visual Studio 2010. Процесс установки принципиально не изменился, параметр установки просто получил новое имя.

Пока все хорошо. Продукты все время переименовываются. Просто замените SSDT на BIDS, и все будет как раньше.

SQL Server 2014 — это последняя версия SQL Server, в которую внесено еще одно важное изменение.Инструменты обработки данных больше не доступны с установочного носителя SQL Server.

Вот где это очень сбивает с толку. Всегда можно было загрузить BIDS или SSDT прямо из Microsoft. Эти продукты не требуют лицензии для развертывания и использования, поэтому они были в свободном доступе. То же самое и с SQL 2014, но теперь загрузка — единственный способ получить инструменты. Это достаточно просто. Однако, если вы выполните поиск инструментов данных SQL Server и загрузите версию для Visual Studio 2012 или Visual Studio 2013, вы не найдете проекты, которые искали.Вместо этого вы найдете проекты по развертыванию баз данных и DACPAC. Так что здесь происходит?

Как оказалось, отдельная команда Microsoft выпустила отдельный набор шаблонов проектов VS в период времени SQL Server 2012, которые также назывались инструментами данных SQL Server. Судя по всему, существует конечное количество имен.

Продукт, который мы изначально знали как BIDS, а затем SSDT, был снова переименован в серию продуктов SQL Server 2014. Ну только вроде переименовали. Теперь это называется SQL Server Data Tools — BI.Очевидно, это было сделано, чтобы избежать путаницы… SSDT-BI доступен как для Visual Studio 2012, так и для Visual Studio 2013. Если у вас еще не установлена ​​Visual Studio, он установит для вас оболочку VS.

Подводя итог всему сказанному, можно сказать, что если вы хотите создавать проекты бизнес-аналитики для SQL Server, вам потребуется правильный инструментарий для вашего целевого сервера, и этот инструмент выглядит следующим образом:

Полный текущий набор продуктов Data Tools выложен и может быть загружен отсюда.Блог команды Data Tools находится здесь.

Надеюсь, это поможет прояснить некоторую путаницу. Не могу дождаться, чтобы увидеть, что они приготовили для нас в V.Next….

как создавать и использовать решения BI?

В настоящее время компании генерируют огромные объемы потоковых данных из разрозненных источников. И данные останутся бесполезными, если они не будут правильно структурированы и наглядно визуализированы. Это основная задача квалифицированных разработчиков бизнес-аналитики — предоставить компаниям информацию и взгляд с высоты птичьего полета на рыночные тенденции и текущую бизнес-ситуацию.

Хотя для этого требуются определенные инвестиции, в конечном итоге развитие бизнес-аналитики того стоит. По данным Nucleus Research, компании зарабатывают в среднем 10,66 долларов на каждый доллар, потраченный на бизнес-аналитику, управление производительностью и прогнозную аналитику. Кроме того, согласно статистике бизнес-аналитики BetterBuys, компания, использующая аналитику, в пять раз чаще принимает более быстрые решения.

Зачем нужна разработка бизнес-аналитики?

Разработка BI может успешно применяться в самых разных областях.Например, если вы являетесь крупной розничной сетью, у вас могут быть тысячи магазинов с разрозненными данными, и вы не можете четко видеть, что на самом деле происходит. Вы можете упустить из виду, что определенный продукт продается раз в семь месяцев, но требует усилий и денег, которые нужно держать на полке. Или вы, возможно, не смогли предвидеть, что шампанское скоро закончится, и теперь недовольные клиенты покупают его у ваших конкурентов. Таким образом, вы теряете деньги просто потому, что не собрали все данные инвентаризации и не отобразили их на панели инструментов.

В одних отраслях цена ошибок выше, чем в других. В авиации прогнозная аналитика и разработка бизнес-аналитики имеют решающее значение, чтобы показать, что, например, определенные устройства не работают должным образом в определенных условиях в определенных частях самолета. Например, Gogo, американский поставщик услуг связи в полете, сотрудничал с N-iX, украинским поставщиком услуг аутсорсинга для разработки программного обеспечения, чтобы разработать решение для сбора и обработки геопространственных данных. Он позволяет в режиме реального времени отслеживать качество интернет-соединения на разных уровнях.Кроме того, они создали решение для команды инженеров по техническому обслуживанию, которое предоставляет исчерпывающую информацию о полете и позволяет им как можно скорее реагировать на возникающие проблемы.

В телекоммуникационной сфере бизнес-аналитика используется для отслеживания производительности, прибыльности, создания маркетинговых кампаний и т. Д. Например, Lebara, один из мировых лидеров в области телекоммуникаций, передает N-iX разработку бизнес-аналитики на аутсорсинг. Отчеты отправляются конечным пользователям различных отделов Lebara в 6 странах.Отдел продаж использует их, чтобы увидеть, как работает отдел; финансовый отдел — чтобы узнать, что происходит с клиентской базой и приносит ли бизнес прибыль; отдел маркетинга — для анализа данных и использования его для создания конкретных маркетинговых кампаний. Кроме того, отчеты BI используются для предоставления конкретной информации различным государственным учреждениям (например, полиции), как это определено законами штата.

Какая инфраструктура и знания вам необходимы для разработки бизнес-аналитики?

Прежде всего, вам необходимо создать согласованную экосистему платформ, которые собирают разрозненные данные из сотен источников, таких как CRM, программное обеспечение для отчетности и электронные таблицы.Для хранения этих данных вам необходимо построить хранилище данных (для хранения уже структурированных данных) или озеро данных (для хранения огромного количества как структурированных, так и неструктурированных данных для дальнейшего преобразования и обработки при необходимости). Вы можете создать их локально (наняв архитектора больших данных и инженеров по большим данным) или использовать решения в качестве услуги, разработанной IBM, Google, Amazon и т. Д.

Например, Gogo объединился с N-iX для разработки единой платформы данных на основе AWS, которая объединяет все данные из разных источников с помощью Spark, а также построила озеро данных для хранения данных из всех источников в одном месте.В конечном итоге это позволило предоставлять подробные отчеты авиакомпаниям и лицам, принимающим решения.

Во-вторых, у вас должна быть команда квалифицированных инженеров по большим данным и разработчиков бизнес-аналитики, чтобы все собранные данные были должным образом структурированы и очищены. Фактически, ETL (извлечение, преобразование и загрузка) является основным процессом разработки бизнес-аналитики и занимает около 70-80% времени. Только после этого разработчики бизнес-аналитики смогут в дальнейшем превратить эти данные в аналитические данные, используя различные системы отчетности.

Разработчики бизнес-аналитики должны хорошо владеть различными инструментами бизнес-аналитики, включая MS SQL, Oracle, MySQL Hbase, BigSQL Data Lakes, AWS Redshift, SSIS, SSAS, Pentaho, Tableau, QlikView, Power BI и другие.

Как создать и использовать решение для бизнес-аналитики?

1. Установление бизнес-потребностей клиента. Компания, которую вы выбираете в качестве партнера по разработке программного обеспечения для бизнес-аналитики, должна работать как с доступными требованиями, так и уметь анализировать потребности клиента.Следовательно, они должны привлекать технических руководителей и бизнес-аналитиков, чтобы понять ключевые показатели эффективности вашего бизнеса и сформулировать требования для клиента.

2. Анализ источников данных, построение согласованной экосистемы платформ для извлечения данных из разных источников и создание дизайна хранилища данных или озера данных. Архитектор больших данных и инженеры по большим данным отвечают за создание локальных решений бизнес-аналитики или настройку и интеграцию облачных.

3. Проверка результатов после развертывания решения бизнес-аналитики.

4. Разработка BI, направленная на процессы извлечения, преобразования и загрузки (для хранилища данных) и процессы извлечения, загрузки и преобразования (для озера данных)

5. Оптимизация производительности решений бизнес-аналитики, например, когда они работают с 7-дневными задержками и не могут предоставить актуальную и своевременную информацию.

6. Обеспечение качества BI-решений на разных этапах разработки бизнес-аналитики. Инженеры по обеспечению качества тестируют то, что создали разработчики, пишут тестовые примеры / сценарии тестирования и анализируют данные в соответствии с набором требований.

7. Постоянная поддержка и сопровождение решения, сотрудничество с командами на стороне клиента, которые должны выполнять дальнейшие операции с этими данными.

8. Использование систем отчетности BI, таких как QlikView, Qliksense, Tableau и Power BI, для визуализации данных.

9. Превращение аналитических данных в ценность для бизнеса.

Упаковка

Компании из разных доменов получают прибыль от данных. Однако, чтобы извлечь выгоду из огромного количества разрозненных, неструктурированных данных, вам необходимо, чтобы они были собраны из нескольких источников, структурированы, очищены, сохранены в одном месте и должным образом визуализированы.