Példa kocka létrehozására VBA-ban. OLAP-CUBE (dinamikus vezetői jelentéskészítés)

Az önálló kockafájl (.cub) online analitikai feldolgozási (OLAP) kockában tárolja az adatokat. Ezek az adatok az adatbázis részét képezhetik OLAP adatok OLAP-kiszolgálóról, vagy bármely OLAP-adatbázistól függetlenül létrehozható. Ha továbbra is szeretne dolgozni a kimutatásokkal és kimutatásokkal, amikor a kiszolgáló nem elérhető, vagy offline állapotban van, használjon offline kockafájlt.

További információ az offline kockákról

Ha egy OLAP-kiszolgálóról származó adatforráson alapuló kimutatással vagy kimutatással dolgozik, használja az Offline kocka varázslót a forrásadatok másolása egy külön offline kockafájlba a számítógépen. Az offline fájlok létrehozásához telepítenie kell egy OLAP-adatszolgáltatót, amely támogatja ezeket a képességeket, például a Microsoft SQL Server Analysis Services MSOLAP-ját.

Jegyzet: Offline kockafájlok létrehozása és használata a Microsoft SQL Server Analysis Services szolgáltatásból, a feltételeknek és a licenceknek megfelelően Microsoft telepítések SQL szerver. Tekintse át az SQL Server verziójához tartozó megfelelő licencelési információkat.

Az Offline Cube varázsló használata

Offline kockafájl létrehozásához használja az Offline kocka varázslót az adatok egy részhalmazának kiválasztásához az OLAP adatbázisban, majd mentse el azt. A jelentésnek nem kell a fájlban szereplő összes mezőt tartalmaznia, és az OLAP adatbázisban elérhető bármely dimenziója és adatmezője közül választhat. A fájlméret minimalizálása érdekében csak azokat az adatokat szerepeltetheti, amelyeket meg szeretne jeleníteni a jelentésben. Az összes méretet kihagyhatja, és a legtöbb méréstípusnál több mint-et is kihagyhat alacsony szint részletek és elemek felső szint, amelyeket nem kell megjeleníteni. Offline fájl esetén az adatbázisban az adott elemekhez rendelkezésre álló tulajdonságmezőkbe felvehető összes elem is mentésre kerül.

Az adatok offline módba állítása, majd az adatok online visszaállítása

Ehhez először létre kell hoznia egy kimutatást vagy kimutatást, amely a kiszolgáló adatbázisán alapul, majd a jelentésből önálló kockafájlt kell létrehoznia. Ezt követően, amikor jelentéssel dolgozik, bármikor válthat a kiszolgáló adatbázisa és az offline fájl között (például amikor a laptop otthon vagy útközben, majd visszaállítja a számítógép hálózati kapcsolatát).

Az alábbiakban leírjuk az adatok offline módba helyezésének és online visszaállításának alapvető lépéseit.

Jegyzet:

Kattintson a PivotTable jelentésre. Ha ez egy kimutatásdiagram jelentés, válassza ki a kapcsolódó kimutatást.

A "lapon" Elemzés" csoportban számításokat kattintson a gombra OLAP szolgáltatásés nyomja meg a gombot Offline OLAP.

Válasszon ki egy elemet OLAP csatlakozással majd kattintson a gombra rendben.

Ha a rendszer kéri, hogy keressen adatforrást, kattintson a gombra Keresse meg a forrástés keressen egy OLAP-kiszolgálót a hálózaton.

Kattintson az offline kockafájlon alapuló kimutatás-jelentésre.

Excel 2016-ban: A " lapon adat" csoportban kérések és kapcsolatok Mindent frissíteniés nyomja meg a gombot Frissítés.

Excel 2013 programban: A " lapon adat" csoportban kapcsolatokat kattintson a gomb melletti nyílra Mindent frissíteniés nyomja meg a gombot Frissítés.

A "lapon" Elemzés" csoportban számításokat kattintson a gombra OLAP szolgáltatásés nyomja meg a gombot Offline OLAP.

Kattintson a gombra Offline mód OLAP, és akkor - .

Jegyzet: Állj meg a párbeszédpanelen.

Figyelem:

Offline kockafájl létrehozása OLAP-kiszolgáló adatbázisból

Jegyzet: Ha az OLAP-adatbázis nagy, és a kockafájl szükséges az adatok nagy részhalmazához való hozzáférés biztosításához, sok szabad hely lemezen, és a fájl mentése sokáig tarthat. A teljesítmény javítása érdekében javasolt önálló kockafájlok létrehozása MDX-szkript segítségével.

Probléma: A számítógépemnek nincs elég lemezterülete kocka mentésekor.

Az OLAP adatbázisokat nagy mennyiségű részletes adat kezelésére tervezték, így a kiszolgálón tárolt adatbázis lényegesen több helyet foglalhat el, mint amennyi a helyi merevlemezen elérhető. Ha nagy mennyiségű adatot választ ki egy offline adatkockához, előfordulhat, hogy nem lesz elég szabad lemezterülete. A következő megközelítés segít csökkenteni az offline kockafájl méretét.

Szabadítson fel lemezterületet, vagy válasszon másik lemezt A kockafájl mentése előtt távolítsa el a lemezről. szükségtelen fájlokat vagy mentse a fájlt egy hálózati meghajtóra.

Kevesebb adat belefoglalása egy offline kockafájlba Fontolja meg, hogyan minimalizálhatja a fájlban található adatok mennyiségét úgy, hogy a fájl tartalmazza a kimutatáshoz vagy kimutatáshoz szükséges összes adatot. Próbálja ki az alábbi lépéseket.

Offline kockafájl csatlakoztatása OLAP-kiszolgáló adatbázishoz

Offline kockafájl frissítése és újbóli létrehozása

A szerverkockából vagy új offline kockafájlból származó legfrissebb adatokból létrehozott offline kockafájl frissítése jelentős időt vehet igénybe, és nagy mennyiségű ideiglenes lemezterületet igényel. Futtassa ezt a folyamatot, ha nincs szüksége azonnali hozzáférésre más fájlokhoz, miután megbizonyosodott arról, hogy elegendő hely van a merevlemezen.

Probléma: Frissítéskor nem jelennek meg új adatok a jelentésben.

A forrásadatbázis elérhetőségének ellenőrzése Előfordulhat, hogy az offline kockafájl nem tud csatlakozni a forráskiszolgáló adatbázisához új adatok beszerzéséhez. Győződjön meg arról, hogy a kocka adatforrásának számító kiszolgálón lévő eredeti adatbázist nem nevezték át vagy helyezték át másik helyre. Győződjön meg arról, hogy a szerver elérhető és csatlakoztatható.

Új adatok keresése Kérdezze meg adatbázis-adminisztrátorától, hogy a jelentésben szereplő adatok frissültek-e.

Az adatbázis-szervezet megváltoztathatatlanságának ellenőrzése Ha az OLAP-kiszolgálókockát módosították, előfordulhat, hogy át kell szerveznie a jelentést, létre kell hoznia egy offline kockafájlt, vagy futtassa az OLAP-kocka létrehozása varázslót a módosított adatok eléréséhez. Ha többet szeretne megtudni az adatbázis-módosításokról, forduljon adatbázis-adminisztrátorához.

Egyéb adatok belefoglalása az offline kockafájlba

A módosított offline kockafájl mentése időigényes lehet, és bele kell dolgozni Microsoft Excel nem lehetséges a fájl mentése közben. Futtassa ezt a folyamatot, ha nincs szüksége azonnali hozzáférésre más fájlokhoz, miután megbizonyosodott arról, hogy elegendő hely van a merevlemezen.

Ellenőrizze, hogy van-e hálózati kapcsolat, és hogy az OLAP-kiszolgáló forrásadatbázisa, amelyből az offline kockafájl adatokat szerezte, elérhető-e.

Kattintson egy önálló kockafájlból létrehozott kimutatásra, vagy egy kapcsolódó kimutatás jelentésre egy kimutatáshoz.

A lapon Lehetőségek csoportban Szolgáltatás kattintson a gombra OLAP szolgáltatásés nyomja meg a gombot Offline OLAP mód.

Kattintson a gombra Offline OLAP mód, és akkor - Offline adatfájl szerkesztése.

Kövesse az Offline kocka varázslót a fájlba foglalandó egyéb adatok kiválasztásához. Az utolsó lépésben adja meg a módosítani kívánt fájl nevét és elérési útját.

Jegyzet: A fájl mentésének megszakításához kattintson a gombra Állj meg a párbeszédpanelen Kockafájl létrehozása - folyamat.

Offline kockafájl törlése

Figyelem: Ha egy jelentéshez töröl egy offline kockafájlt, akkor a jelentést többé nem használhatja offline állapotban, és nem hozhat létre offline kockafájlt a jelentéshez.

Zárjon be minden olyan munkafüzetet, amely az offline kockafájlt használó jelentéseket tartalmazza, vagy gondoskodjon arról, hogy az összes ilyen jelentést törölje.

BAN BEN Microsoft Windows Keresse meg és törölje az offline kockafájlt (CUB-fájlt).

további információ

Mindig feltehet kérdést az Excel Tech Community specialistájának, kérhet segítséget a Válaszok közösségben, és javasolhat is új funkció vagy fejlesztés a weboldalon

Az OLAP (Online Analytical Processing) adatkockák lehetővé teszik a többdimenziós adatok hatékony kinyerését és elemzését. Más típusú adatbázisoktól eltérően az OLAP adatbázisokat kifejezetten analitikai feldolgozásra és mindenféle adatkészlet gyors kinyerésére tervezték. Valójában számos lényeges különbség van a szabványos relációs adatbázisok, például az Access vagy az SQL Server és az OLAP adatbázisok között.

Rizs. 1. OLAP-kocka Excel-munkafüzethez való csatlakoztatásához használja a parancsot Az Analytics szolgáltatásokból

Töltse le a jegyzetet a vagy a

A relációs adatbázisokban az információk rekordokként jelennek meg, amelyek egymás után kerülnek hozzáadásra, törlésre és frissítésre. Az OLAP adatbázisok csak egy pillanatképet tárolnak az adatokból. Az OLAP-adatbázisban az információk egyetlen adatblokkként archiválódnak, és csak igény szerinti kimenetre szolgálnak. Bár hozzá lehet adni egy OLAP adatbázishoz új információ, a meglévő adatokat ritkán szerkesztik, még kevésbé törlik.

A relációs adatbázisok és az OLAP adatbázisok szerkezetileg különböznek egymástól. A relációs adatbázisok jellemzően egymáshoz kapcsolódó táblák halmazából állnak. Egyes esetekben egy relációs adatbázis annyi táblát tartalmaz, hogy nagyon nehéz meghatározni, hogyan kapcsolódnak egymáshoz. Az OLAP-adatbázisokban az egyes adatblokkok közötti kapcsolatokat előre meghatározzák, és az OLAP-kockáknak nevezett struktúrában tárolják. Az adatkockák teljes információt tárolnak az adatbázis hierarchikus felépítéséről és kapcsolatairól, ami nagyban leegyszerűsíti a navigációt. Emellett sokkal egyszerűbb riportokat készíteni, ha előre tudja, hogy a kinyert adatok hol találhatók, és milyen egyéb adatok vannak hozzárendelve.

A fő különbség a relációs adatbázisok és az OLAP adatbázisok között az információ tárolásának módja. Az OLAP-kockákban lévő adatok ritkán jelennek meg általánosan. Az OLAP adatkockák általában előre megtervezett formátumban tartalmazzák az információkat. Így az adatok kockákban történő csoportosítása, szűrése, rendezése és egyesítése műveletei az információkkal való feltöltést megelőzően kerülnek végrehajtásra. Ez a lehető legegyszerűbbé teszi a kért adatok lekérését és megjelenítését. A relációs adatbázisokkal ellentétben nincs szükség az információk megfelelő rendszerezésére a képernyőn való megjelenítés előtt.

Az OLAP adatbázisokat általában informatikai rendszergazdák hozzák létre és tartják karban. Ha szervezete nem rendelkezik az OLAP-adatbázisok kezeléséért felelős struktúrával, akkor forduljon a relációs adatbázis-adminisztrátorhoz, és kérjen legalább néhány OLAP-megoldást a vállalati hálózaton.

Csatlakozás OLAP adatkockához

Az OLAP-adatbázis eléréséhez először kapcsolatot kell létesítenie az OLAP-kockával. Először lépjen a Szalag fülre Adat. Kattintson a gombra Más forrásokbólés válassza ki a parancsot a legördülő menüből Az Analytics szolgáltatásokból(1. ábra).

Amikor kiválasztja az Adatkapcsolat varázsló megadott parancsát (2. ábra). Fő feladata, hogy segítsen létrehozni a kapcsolatot a használni kívánt szerverrel Excel program az adatok kezelése során.

1. Először meg kell adnia az Excel regisztrációs adatait. Írja be a kiszolgáló nevét a párbeszédpanel mezőibe, regisztrációs névés adathozzáférési jelszót, amint az ábra mutatja. 2. Kattintson a gombra További. Ha a segítségével csatlakozik fiókot Windows, majd állítsa be a kapcsolót Használja a Windows hitelesítést.

2. A legördülő listából válassza ki azt az adatbázist, amellyel dolgozni fog (3. ábra). A jelenlegi példa az Analysis Services Tutorial adatbázist használja. Miután kiválasztotta ezt az adatbázist, az alábbi lista kéri, hogy importálja a benne elérhető összes OLAP-kockát. Válassza ki a kívánt adatkockát és kattintson a gombra További.

Rizs. 3. Válassza ki az adatelemzéshez használni kívánt működő adatbázist és OLAP-kockát

3. A következő varázsló párbeszédpanelen, az ábrán látható. 4, meg kell adnia leíró információkat a létrehozandó kapcsolatról. ábrán látható párbeszédpanel összes mezője. 4 nem kötelező kitölteni. Az aktuális párbeszédablakot mindig figyelmen kívül hagyhatja kitöltése nélkül, és ez semmilyen módon nem befolyásolja a kapcsolatot.

Rizs. 4. Módosítsa a kapcsolatleíró információkat

4. Kattintson a gombra Kész a kapcsolat létrehozásának befejezéséhez. Egy párbeszédpanel jelenik meg a képernyőn Adatok importálása(5. ábra). Állítsa be a kapcsolót PivotTable jelentésés kattintson az OK gombra a pivot tábla létrehozásának megkezdéséhez.

OLAP kocka szerkezet

Amikor pivot táblát hoz létre egy OLAP adatbázisból, észre fogja venni, hogy a munkaablak ablaka Pivot tábla mezői más lesz, mint egy normál pivot tábla esetében. Ennek oka a PivotTable elrendezésében rejlik, hogy pontosan tükrözze a hozzá csatolt OLAP-kocka szerkezetét. Ahhoz, hogy a lehető leggyorsabban navigálhasson egy OLAP-kockán, alaposan meg kell ismerkednie az összetevőivel és azok interakciójával. ábrán. A 6. ábra egy tipikus OLAP-kocka alapvető felépítését mutatja.

Mint látható, az OLAP-kocka fő összetevői a dimenziók, a hierarchiák, a szintek, a tagok és a mértékek:

• Méretek. Az elemzett adatelemek főbb jellemzői. Gyakori példák a dimenziókra: Termékek, Ügyfél és Alkalmazott. ábrán. A 6. ábra a Termékek dimenzió felépítését mutatja.
• Hierarchiák. Szintek előre meghatározott összesítése egy adott dimenzióban. A hierarchia lehetővé teszi összefoglaló adatok létrehozását és elemzését a struktúra különböző szintjein anélkül, hogy belemélyedne az e szintek közötti kapcsolatokba. ábrán látható példában. A 6. ábra szerint a Termékek dimenziónak három szintje van, amelyek a termékkategóriák egyetlen hierarchiájába vannak összesítve.
• Szintek. A szintek olyan kategóriák, amelyek egy közös hierarchiába vannak összesítve. Tekintse a rétegeket adatmezőknek, amelyek egymástól függetlenül lekérdezhetők és elemezhetők. ábrán. 6 csak három szint van: Kategória, Alkategória és Terméknév.
• tagok. Egy elem adatok a dimenzión belül. A tagok általában dimenziókból, hierarchiákból és szintekből álló OLAP-struktúrán keresztül érhetők el. ábra példájában. A Terméknév szinthez 6 tag van meghatározva. A többi szintnek saját tagjai vannak, amelyek nem jelennek meg a szerkezetben.
• Intézkedések- ez valós adat OLAP kockákban. A mérések saját méretükben vannak tárolva, amelyeket mértékdimenzióknak nevezünk. A mértékek lekérdezhetők a dimenziók, hierarchiák, szintek és tagok bármilyen kombinációjával. Ezt az eljárást „szeletelési” intézkedéseknek nevezik.

Most, hogy ismeri az OLAP-kockák szerkezetét, nézzük meg újra a Kimutatás mezőlistáját. A rendelkezésre álló mezők elrendezése egyértelművé válik, és nem okoz panaszt. ábrán. A 7. ábra azt mutatja, hogy a mezőlista hogyan ábrázolja az OLAP pivot tábla elemeit.

Az OLAP pivot tábla mezőinek listájában a mértékek jelennek meg először, és egy összeg ikon (szigma) jelzi őket. Csak ezek az adatelemek lehetnek a VALUE régióban. Utánuk a listában a méretek láthatók, táblázatos képpel ellátott ikonnal. Példánk az Ügyfél dimenziót használja. Ez a dimenzió számos hierarchiát tartalmaz. A hierarchia kiterjesztése után megtekintheti az egyes adatszinteket. Egy OLAP-kocka adatszerkezetének megtekintéséhez egyszerűen navigáljon a pivot tábla mezőinek listájában.

Korlátozások bekapcsolva pivot táblák OLAP

Amikor az OLAP-kimutatástáblákkal dolgozik, ne feledje, hogy az Analysis Services OLAP-környezetében használja a kimutatás-adatforrást. Ez azt jelenti, hogy az adatkocka minden viselkedési aspektusát, a dimenzióktól kezdve a kockában szereplő mérőszámokig, szintén az OLAP analitikai szolgáltatások vezérlik. Ez viszont az OLAP pivot táblákon végrehajtható műveletek korlátozásához vezet:

• A kimutatástáblázat ÉRTÉKEK területén a mértékeken kívül nem helyezhet el mezőket;
• az összegzéshez használt függvényt nem lehet megváltoztatni;
• Nem hozhat létre számított mezőt vagy számított tételt;
• A mezőnevek minden módosítása azonnal megszakad, miután a mezőt eltávolították a kimutatástáblából;
• Az oldalmező paramétereinek módosítása nem megengedett;
• parancs nem elérhető Előadásoldalakat;
• opció letiltva Előadásaláírásokatelemeket ha az értékterületen nincsenek mezők;
• opció letiltva Részösszegek a szűrő által kiválasztott oldalelemek szerint;
• paraméter nem elérhető Háttérkérés;
• után dupla kattintás A kimutatástábla gyorsítótárából csak az első 1000 rekord jelenik meg az ÉRTÉKEK mezőben;
• jelölőnégyzet letiltva Optimalizálásmemória.

Autonóm adatkockák létrehozása

Egy szabványos pivot táblában a forrásadatok a helyi merevlemezen tárolódnak. Így mindig kezelheti őket, és módosíthatja a szerkezetet, még a hálózathoz való hozzáférés nélkül is. De ez semmiképpen sem vonatkozik az OLAP pivot táblákra. Az OLAP pivot táblákban a gyorsítótár nem a helyi merevlemezen található. Ezért közvetlenül a hálózatról való lekapcsolás után helyi hálózat az OLAP pivot tábla többé nem fog működni. Egy ilyen táblázatban egyetlen mezőt sem fog tudni áthelyezni.

Ha továbbra is elemeznie kell az OLAP-adatokat, amikor nem csatlakozik hálózathoz, hozzon létre egy offline adatkockát. Ez egy külön fájl, amely a pivot tábla gyorsítótárát képviseli. Ez a fájl olyan OLAP-adatokat tárol, amelyeket a rendszer a helyi hálózatról való leválasztás után tekint meg. Önálló adatkocka létrehozásához először hozzon létre egy OLAP pivot táblát. Vigye a kurzort a pivot táblába, és kattintson a gombra OLAP eszközök kontextuális lap Elemzés, amely a környezetfüggő lapok készletében található Munka a kimutatástáblákkal. Válasszon ki egy csapatot Offline OLAP mód(8. ábra).

Egy párbeszédpanel jelenik meg a képernyőn Beállítások elem élettartam OLAP(9. ábra). Kattintson a gombra Offline adatfájl létrehozása. A képernyőn megjelenik a Data Cube File Creation Wizard első ablaka. Kattintson a gombra További az eljárás folytatásához.

A második lépésben (10. ábra) jelölje meg azokat a méreteket és szinteket, amelyeket az adatkocka tartalmazni fog. A párbeszédpanelen ki kell választania az OLAP adatbázisból importálni kívánt adatokat. Csak azokat a méreteket kell kiválasztani, amelyekre a számítógép helyi hálózatról való leválasztása után szükség lesz. Minél több dimenziót ad meg, annál nagyobb lesz az autonóm adatkocka.

Kattintson a gombra További hogy folytassa a harmadik lépéssel (11. ábra). Ebben az ablakban ki kell választani azokat a tagokat vagy adatelemeket, amelyek nem fognak szerepelni a kockában. Ha a jelölőnégyzet nincs bejelölve, a megadott elem nem lesz importálva, és felesleges helyet foglal el a helyi merevlemezen.

Adja meg az adatkocka helyét és nevét (12. ábra). Az adatkocka fájlok kiterjesztése .cub.

Egy idő után Excel idő elmenti az offline adatkockát a megadott mappába. A teszteléshez kattintson duplán a fájlra, amely automatikusan létrehoz egy működőképet Excel munkafüzetek, amely a kiválasztott adatkockához társított pivot táblát tartalmaz. Létrehozása után az offline adatkockát szétoszthatja minden érdeklődő felhasználó számára, aki offline LAN módban dolgozik.

Miután csatlakozott a helyi hálózathoz, megnyithatja az offline adatkockafájlt, és frissítheti azt, valamint a kapcsolódó adattáblázatot. Kérjük, vegye figyelembe, hogy bár az offline adatkockát akkor használják, ha nincs hálózati hozzáférés, frissíteni kell, ha a hálózati kapcsolat helyreáll. Az offline adatkocka frissítésének kísérlete a hálózati kapcsolat megszakadása után kudarcot okoz.

Adatkocka függvények használata pivot táblákban

Az OLAP-adatbázisokban használt adatkocka-függvények pivot táblából is futtathatók. BAN BEN elavult verziók Az Excelben csak az Analysis Pack bővítmény telepítése után férhetett hozzá az adatkocka funkciókhoz. Az Excel 2013-ban ezek a funkciók be vannak építve a programba, ezért használhatók. Ahhoz, hogy teljes mértékben megértsük képességeiket, nézzünk meg egy konkrét példát.

Az egyik legtöbb egyszerű módokon Az adatkocka funkcióinak elsajátítása magában foglalja az OLAP pivot tábla adatkocka-képletekké alakítását. Ez az eljárás nagyon egyszerű, és lehetővé teszi az adatkocka-képletek gyors beszerzését anélkül, hogy azokat a semmiből hozná létre. A fő elv az, hogy a kimutatástábla összes celláját le kell cserélni olyan képletekre, amelyek az OLAP adatbázishoz kapcsolódnak. ábrán. A 13. ábra egy OLAP adatbázishoz társított pivot táblát mutat.

Vigye a kurzort a pivot tábla bármely pontjára, kattintson a gombra OLAP eszközök környezetfüggő szalaglap Elemzésés válassz egy csapatot Konvertálás képletekre(14. ábra).

Ha a kimutatástáblázat jelentésszűrő mezőt tartalmaz, az 1. ábrán látható párbeszédpanel jelenik meg a képernyőn. 15. Ebben az ablakban megadhatja, hogy az adatszűrő legördülő listáit képletté kívánja-e alakítani. Ha a válasz igen, a legördülő listák törlődnek, és helyette statikus képletek jelennek meg. Ha a jövőben legördülő listák használatával kívánja módosítani a pivot tábla tartalmát, törölje a jelölést a párbeszédpanel egyetlen négyzetéből. Ha kompatibilitási módban dolgozik egy kimutatáson, az adatszűrők automatikusan képletté alakulnak, előzetes figyelmeztetés nélkül.

Néhány másodperc múlva a kimutatás helyett olyan képletek jelennek meg, amelyek az adatkockákon futnak, és kimenetet biztosítanak az Excel ablakban. szükséges információ. Kérjük, vegye figyelembe, hogy ez eltávolítja a korábban alkalmazott stílusokat (16. ábra).

Rizs. 16. Vessen egy pillantást a képletsorra: a cellák az adatkocka képleteket tartalmazzák

Mivel a megtekintett értékek már nem részei a kimutatásobjektumnak, hozzáadhat oszlopokat, sorokat és számított tagokat, kombinálhatja őket más külső forrásokkal, és testreszabhatja a jelentést. különböző utak, beleértve a húzó és ejtő képleteket.

Számítások hozzáadása az OLAP pivot táblákhoz

BAN BEN előző verziók Az Excel OLAP pivot táblái nem tettek lehetővé egyéni számításokat. Ez azt jelenti, hogy nem lehetett hozzáadni egy további elemzési szintet az OLAP-pivotTable-okhoz ugyanúgy, mint a számított mezők és tagok hozzáadása a szokásos kimutatásokhoz (további információért kérjük, győződjön meg róla, hogy ismeri ezt az anyagot, mielőtt folytatná olvasás ).

Az Excel 2013 új OLAP-eszközöket – számított mértékeket és MDX-kifejezések számított tagjait – vezet be. Már nem korlátozódik a DBA által biztosított OLAP-kockában lévő mértékek és tagok használatára. kapsz további jellemzők elemzés egyéni számítások létrehozásával.

Bevezetés az MDX-be. Ha kimutatástáblát használ egy OLAP-kockával, akkor MDX (Multidimensional Expressions) lekérdezéseket ad ki az adatbázisnak. Az MDX egy lekérdezési nyelv, amelyet többdimenziós forrásokból (például OLAP-kockákból) származó adatok lekérésére használnak. Amikor egy OLAP-pivotTable-t módosítanak vagy frissítenek, a megfelelő MDX-lekérdezések elküldésre kerülnek az OLAP-adatbázisba. A lekérdezés eredménye visszakerül az Excelbe, és megjelenik a kimutatásterületen. Ez lehetővé teszi az OLAP adatokkal való munkát anélkül helyi példány pivot tábla gyorsítótár.

Számított mértékek és MDX-tagok létrehozásakor MDX nyelvi szintaxist kell használnia. Ezzel a szintaxissal a pivot tábla lehetővé teszi a számítások interakcióját szerver oldal OLAP adatbázisok. A könyvben tárgyalt példák alapvető MDX-terveken alapulnak, amelyek újat mutatnak be Excel függvények 2013. Ha összetett számított mértékeket és MDX-tagokat kell létrehoznia, időt kell szánnia az MDX képességeinek további megismerésére.

Számított mértékek létrehozása. A számított mérték a számított mező OLAP verziója. Az ötlet egy új adatmező létrehozása a meglévő OLAP mezőkön végrehajtott néhány matematikai művelet alapján. ábrán látható példában. 17. pontja alapján egy OLAP összesítő táblázatot használnak, amely tartalmazza az áruk listáját és mennyiségét, valamint az egyes áruk értékesítéséből származó bevételeket. Hozzá kell adnunk egy új mérőszámot, amely kiszámítja a cikk egységenkénti átlagárát.

Elemzés Munka a kimutatástáblákkal. A legördülő menüben OLAP eszközök tárgy kiválasztása (18. ábra).

Rizs. 18. Válasszon ki egy menüpontot MDX Számított mérték

Egy párbeszédpanel jelenik meg a képernyőn Hozzon létre egy számított mértéket(19. ábra).

Kovesd ezeket a lepeseket:

2. Válassza ki azt a mértékcsoportot, amelyben az új számított mérték található. Ha ezt nem teszi meg, az Excel automatikusan az első elérhető mértékcsoportba helyezi az új mértéket.

3. A terepen MDX kifejezés(MDX) Írja be az új mértéket meghatározó kódot. A beviteli folyamat felgyorsításához használja a bal oldali listát a számításokhoz használandó meglévő mértékek kiválasztásához. Kattintson duplán a kívánt mértékre, hogy hozzáadja az MDX mezőhöz. A következő MDX-et használják az átlagos egységértékesítési ár kiszámításához:

4. Kattintson az OK gombra.

Ügyeljen a gombra Ellenőrizze az MDX-et, amely az ablak jobb alsó részén található. Kattintson erre a gombra az MDX szintaxis helyességének ellenőrzéséhez. Ha a szintaxis hibákat tartalmaz, megjelenik egy üzenet.

Miután befejezte az új számított mérték létrehozását, lépjen a listára Pivot tábla mezőiés válassza ki (20. ábra).

A számított mérték hatóköre csak az aktuális munkafüzetre vonatkozik. Más szavakkal, a számított mértékek nem közvetlenül az OLAP-kiszolgálókockában jönnek létre. Ez azt jelenti, hogy senki sem férhet hozzá a kiszámított mértékhez, hacsak nem nyitja meg általános hozzáférés Nak nek munkafüzet vagy nem teszi közzé az interneten.

Számított MDX-tagok létrehozása. Az MDX számított tag a normál számított tag OLAP változata. Az ötlet egy új adatelem létrehozása a meglévő OLAP-elemeken végrehajtott néhány matematikai művelet alapján. ábrán látható példában. 22, OLAP pivot táblát használnak, amely tartalmazza a 2005–2008 közötti értékesítési információkat (negyedéves bontásban). Tegyük fel, hogy létrehozásával szeretné összesíteni az első és a második negyedév adatait új elem Első félév. A harmadik és negyedik negyedévre vonatkozó adatokat is kombináljuk, új elemet alkotva az év második felében.

Rizs. 22. Új MDX számított tagokat fogunk hozzáadni az év első feléhez és az év második feléhez

Helyezze a kurzort bárhová a kimutatásban, és válassza ki a környezetfüggő lapot Elemzés kontextuális lapok készletéből Munka a kimutatástáblákkal. A legördülő menüben OLAP eszközök tárgy kiválasztása MDX számítógépes tag(23. ábra).

Egy párbeszédpanel jelenik meg a képernyőn (24. ábra).

Rizs. 24. Ablak Számított tétel létrehozása

Kovesd ezeket a lepeseket:

1. Adjon nevet a számított mértéknek!

2. Válassza ki azt a szülőhierarchiát, amelyhez új számított tagokat hoz létre. Egy építkezésen Szülő elemértéket rendeljen hozzá Minden. Ez a beállítás lehetővé teszi, hogy az Excel hozzáférjen a szülőhierarchia összes tagjához egy kifejezés kiértékelésekor.

3. Az ablakban MDX kifejezésÍrja be az MDX szintaxist. Időt takaríthat meg a bal oldali lista segítségével az MDX-ben használni kívánt meglévő tagok kiválasztásához. Kattintson duplán a kiválasztott elemre, és az Excel hozzáadja az ablakhoz MDX kifejezés. ábrán látható példában. 24, az első és a második negyedév összegét számítják ki:

..&& +

.. && +

.. && + …

4. Kattintson az OK gombra. Az Excel megjeleníti az újonnan létrehozott MDX számított tagot a kimutatásban. ábrán látható módon. A 25. ábra szerint az új számított elem a többi számított elemmel együtt megjelenik a kimutatásban.

ábrán. A 26. ábra egy hasonló folyamatot szemléltet az év második felében számított tétel létrehozásához.

Figyeljük meg, hogy az Excel meg sem kísérli az eredeti MDX-tagok eltávolítását (27. ábra). A PivotTable továbbra is a 2005–2008-as évekhez tartozó rekordokat jeleníti meg negyedévenkénti bontásban. Ebben az esetben ez nem nagy baj, de a legtöbb esetben el kell rejteni az „extra” elemeket a konfliktusok elkerülése érdekében.

Rizs. 27. Az Excel a létrehozott MDX számított tagot eredeti tagként jeleníti meg. De még mindig jobb az eredeti elemek törlése az ütközések elkerülése érdekében

Ne feledje: A számított tagok csak az aktuális munkafüzetben találhatók. Más szavakkal, a számított mértékek nem közvetlenül az OLAP-kiszolgálókockában jönnek létre. Ez azt jelenti, hogy senki sem férhet hozzá a számított mértékhez vagy a számított taghoz, hacsak meg nem osztja a munkafüzetet vagy közzé nem teszi az interneten.

Vegye figyelembe, hogy ha egy OLAP-kockában a szülő hierarchia vagy a szülőelem megváltozik, az MDX által számított elem már nem működik. Ezt az elemet újra kell létrehoznia.

OLAP számítások kezelése. Az Excel olyan felületet biztosít, amely lehetővé teszi a számított mértékek és MDX-tagok kezelését az OLAP pivot táblákban. Helyezze a kurzort bárhová a kimutatásban, és válassza ki a környezetfüggő lapot Elemzés kontextuális lapok készletéből Munka a kimutatástáblákkal. A legördülő menüben OLAP eszközök tárgy kiválasztása Számításkezelés. Az ablakban Számításkezelés Három gomb áll rendelkezésre (28. ábra):

• Teremt. Hozzon létre egy új számított mértéket vagy számított MDX-tagot.
• Változás. Módosítsa a kiválasztott számítást.
• Töröl. Törölje a kiválasztott számítást.

Rizs. 28. Párbeszédpanel Számításkezelés

Végezzen „mi lenne, ha” elemzést az OLAP-adatokon. Az Excel 2013-ban elvégezheti az OLAP kimutatástábláiban lévő adatok „mi lenne, ha” elemzését. Ennek köszönhetően új lehetőség Módosíthatja az értékeket a kimutatásban, és a változtatások alapján újraszámíthatja a mértékeket és a tagokat. A változtatásokat az OLAP-kockába is visszaterjesztheti. A mi lenne, ha elemzési képességeinek kihasználásához hozzon létre egy OLAP-pivotTable-t, és válassza ki a környezetfüggő lapot Elemzés Munka a kimutatástáblákkal. A legördülő menüben OLAP eszközök Válassz csapatot Mi lenne, ha elemzés –> Mi lenne, ha elemzés engedélyezése(29. ábra).

Ettől kezdve megváltoztathatja a pivot tábla értékeit. A kiválasztott érték módosításához a kimutatásban kattintson rá a jobb gombbal, és válassza ki az elemet a helyi menüből (30. ábra). Az Excel újra futtatja a kimutatás összes számítását az Ön által végzett módosításokkal, beleértve a számított mértékeket és a számított MDX-tagokat is.

Rizs. 30. Válasszon ki egy elemet Vegye figyelembe a változást a pivot tábla kiszámításakor hogy módosítsa a pivot táblát

Alapértelmezés szerint a PivotTable-ban végzett szerkesztések a mi lenne, ha elemzési módban helyiek. Ha a módosításokat az OLAP-kiszolgálóra szeretné terjeszteni, válassza ki a módosítások közzétételére szolgáló parancsot. Válasszon egy környezetfüggő lapot Elemzés, amely a környezetfüggő lapok készletében található Munka a kimutatástáblákkal. A legördülő menüben OLAP eszközök elemek kiválasztása Mi lenne, ha elemzés – > Módosítások közzététele(31. ábra). A parancs futtatása engedélyezi a visszaírást az OLAP-kiszolgálón, ami azt jelenti, hogy a változtatások továbbíthatók a forrás OLAP-kockára. (Az OLAP-kiszolgáló módosításainak terjesztéséhez rendelkeznie kell a megfelelő jogosultságokkal a kiszolgáló eléréséhez. Forduljon az adatbázis-adminisztrátorhoz, hogy segítsen megszerezni az OLAP-adatbázis írási hozzáférési engedélyeit.)

A jegyzet Jelen, Alexander könyve alapján készült. . 9. fejezet

A sorozat előző cikkében (lásd: 2’2005) az SQL Server 2005 elemző szolgáltatásainak főbb újításairól volt szó. Ma közelebbről megvizsgáljuk a termékben található OLAP-megoldások létrehozására szolgáló eszközöket.

Röviden az OLAP alapjairól

Mielőtt az OLAP-megoldások létrehozására szolgáló eszközökről kezdenénk beszélni, ne feledjük, hogy az OLAP (On-Line Analytical Processing) egy összetett, többdimenziós adatelemzési technológia, amelynek koncepcióját E.F. Codd, a híres szerző írta le 1993-ban. relációs modell adat. Jelenleg az OLAP támogatás számos DBMS-ben és más eszközben van megvalósítva.

OLAP kockák

Mi az OLAP adat? A kérdés megválaszolásához vegyünk egy egyszerű példát. Tételezzük fel, hogy egy adott vállalkozás vállalati adatbázisában van egy táblakészlet, amely az áruk vagy szolgáltatások értékesítésével kapcsolatos információkat tartalmaz, és ezek alapján jött létre egy Számlák nézet Ország (ország), Város (város), Ügyfélnév mezőkkel. (az ügyfél cég neve), Salesperson (értékesítési menedzser), OrderDate (a rendelés leadásának dátuma), CategoryName (termékkategória), ProductName (terméknév), ShipperName (fuvarozó cég), ExtendedPrice (áru fizetése), míg a e mezők közül az utolsó az elemzés tárgya.

Az adatok kiválasztása egy ilyen nézetből a következő lekérdezéssel végezhető el:

SELECT Ország, Város, Ügyfélnév, Értékesítő,

Rendelés dátuma, Kategórianév, Terméknév, Szállítónév, ExtendedPrice

A számláktól

Tegyük fel, hogy a különböző országokból érkező ügyfelek által leadott megrendelések összértéke érdekel bennünket. Ahhoz, hogy választ kapjon erre a kérdésre, a következő kérést kell benyújtania:

SELECT Country, SUM (ExtendedPrice) FROM számlák

CSOPORTOK Országonként

A lekérdezés eredménye az összesített adatok (ebben az esetben összegek) egydimenziós halmaza lesz:

Ország	SZUM (kiterjesztett ár)
Argentína	7327.3
Ausztria	110788.4
Belgium	28491.65
Brazília	97407.74
Kanada	46190.1
Dánia	28392.32
Finnország	15296.35
Franciaország	69185.48
	209373.6
	...

Ha meg akarjuk tudni a különböző országokból érkező vásárlók által leadott és a különböző szállítási szolgáltatások által kiszállított megrendelések összköltségét, akkor le kell futtatnunk egy lekérdezést, amely két paramétert tartalmaz a GROUP BY záradékban:

VÁLASSZA KI a számlák közül az országot, a szállító nevét, a SZÁMÁT (ExtendedPrice).

CSOPORT ORSZÁG SZERINT, Szállító neve

A lekérdezés eredménye alapján létrehozhat egy táblázatot, amely így néz ki:

Ezt az adathalmazt pivot táblának nevezzük.

Ország, Szállítónév, Értékesítő SUM (Kibővített Ár) KIVÁLASZTÁSA SZÁMLÁBÓL

CSOPORT ORSZÁG, Szállító neve, év SZERINT

A lekérdezés eredményei alapján háromdimenziós kocka szerkeszthető (1. ábra).

Hozzáadás Extra lehetőségek elemzéshez elméletileg tetszőleges számú dimenziójú kockát készíthetünk, és az összegekkel együtt az OLAP-kocka cellái tartalmazhatják egyéb aggregált függvények számítási eredményeit (például átlag, maximum, minimum értékek, az eredeti nézet feljegyzései, megfelelő ezt a készletet paraméterek). Azokat a mezőket, amelyekből az eredményeket számítják, kocka mértékeknek nevezzük.

Hierarchiák a dimenziókban

Tegyük fel, hogy nem csak az ügyfelek által leadott megrendelések összértéke érdekel bennünket különböző országok, hanem az ugyanazon ország különböző városaiban lévő ügyfelek által leadott megrendelések teljes költsége is. Ebben az esetben kihasználhatja azt a tényt, hogy a tengelyeken ábrázolt értékek különböző részletezésűek – ez a változtatások hierarchiájának fogalmán belül van leírva. Tegyük fel, hogy az országok a hierarchia első szintjén, a városok a másodikon helyezkednek el. Vegye figyelembe, hogy az SQL Server 2000-től kezdve az elemzési szolgáltatások támogatják az úgynevezett kiegyensúlyozatlan hierarchiákat, amelyek például olyan tagokat tartalmaznak, amelyek „gyermekei” nem találhatók a hierarchia szomszédos szintjein, vagy hiányoznak a változás egyes tagjainál. Egy ilyen hierarchia tipikus példája annak a ténynek a figyelembe vétele, hogy a különböző országokban lehetnek, de lehetnek olyan közigazgatási-területi egységek, mint például egy állam vagy régió, amelyek az országok és városok közötti földrajzi hierarchiában helyezkednek el (2. ábra).

Megjegyzendő, hogy az utóbbi időben elterjedt a tipikus hierarchiák megkülönböztetése, például a földrajzi vagy időbeli adatokat tartalmazó hierarchiák megkülönböztetése, valamint több hierarchia egy dimenzióban való meglétének támogatása (különösen a naptári és a pénzügyi év vonatkozásában).

OLAP-kockák létrehozása SQL Server 2005-ben

Az SQL Server 2005 kockák a következővel jönnek létre SQL használatával Szerver Business Intelligence Development Studio. Ez az eszköz egy speciális verzió Vizuális Stúdió 2005, megoldására tervezték ebből az osztályból feladatokat (és ha már telepített fejlesztői környezettel rendelkezik, akkor a projektsablonok listája olyan projektekkel bővül, amelyek célja az SQL Severen és annak elemző szolgáltatásain alapuló megoldások létrehozása). Az Analysis Services Project sablon különösen az elemzési szolgáltatásokon alapuló megoldások létrehozására szolgál (3. ábra).

Egy OLAP-kocka létrehozásához először el kell döntenie, hogy milyen adatokat kíván létrehozni. Az OLAP kockák leggyakrabban csillag- vagy hópehely sémákkal ellátott relációs adattárházak alapján épülnek fel (a cikk előző részében beszéltünk róluk). Az SQL csomag tartalmaz egy példát egy ilyen tárolóra: az AdventureWorksDW adatbázis, amelynek forrásként való használatához meg kell találnia a Data Sources mappát a Solution Explorerben, válassza a helyi menüÚj adatforrás, és következetesen válaszoljon a megfelelő varázsló kérdéseire (4. ábra).

Ezután ajánlatos létrehozni egy adatforrás-nézetet, amelyen a kocka létrejön. Ehhez ki kell választania a megfelelő helyi menüelemet az Adatforrás nézetek mappában, és következetesen meg kell válaszolnia a varázsló kérdéseire. Ezeknek a műveleteknek az eredménye egy adatséma lesz, melynek segítségével az adatforrások reprezentációja épül fel, és az így létrejövő sémában az eredetiek helyett „barátságos” táblaneveket adhatunk meg (5. ábra). .

Az így leírt kockát a projekt helyi menüjének Telepítés opciójának kiválasztásával és adatainak megtekintésével átvihetjük az analitikai szolgáltatások szerverére (7. ábra).

Jelenleg sok funkciót használnak a kockák létrehozásakor új verzió SQL Server, például az adatforrás nézet. A kocka felépítéséhez szükséges forrásadatok leírása, valamint a kocka szerkezetének leírása immár a sok fejlesztő által ismert Visual Studio eszközzel történik, ami jelentős előnye ennek a terméknek az új verziójának - a Ebben az esetben minimálisra csökkentik az új eszközök tanulmányozását az analitikai megoldások fejlesztői által.

Vegye figyelembe, hogy a létrehozott kockában módosíthatja a mértékek összetételét, törölheti és hozzáadhatja a dimenzióattribútumokat, valamint hozzáadhatja a dimenziótagok számított attribútumait a meglévő attribútumok alapján (8. ábra).

Rizs. 8. Adjon hozzá egy számított attribútumot

Ezenkívül az SQL Server 2005 kockái képesek automatikusan csoportosítani vagy rendezni a dimenziótagokat attribútumértékek szerint, kapcsolatokat definiálni az attribútumok között, megvalósítani a sok-sok kapcsolatokat, meghatározni a kulcsfontosságú üzleti mutatókat és még sok mást (tudja meg, hogyan találhatja meg ezeket a lépéseket az SQL Server Analysis Services oktatóanyagát súgórendszer ennek a terméknek).

A kiadvány további részeiben folytatjuk az SQL Server 2005 elemző szolgáltatásainak felfedezését, és megtudjuk, milyen újdonságok vannak az adatbányászati ​​támogatás területén.

Talán egyesek számára kissé egzotikusnak tűnik az OLAP technológia (On-line Analytic Processing) használata riportok készítésekor, így számukra az OLAP-CUBE használata egyáltalán nem tartozik a legfontosabb követelmények közé a költségvetés és a vezetői számvitel automatizálása során.

Valójában nagyon kényelmes többdimenziós CUBE használata a vezetői jelentéskészítés során. A költségvetési formátumok fejlesztése során találkozhat a többváltozós űrlapok problémájával (erről bővebben a 8. „Költségvetés beállításának technológiája egy vállalatnál” című könyvben, valamint a „Vállalati könyvelés beállítása és automatizálása” című könyvben olvashat.

Ennek oka az a tény, hogy egy vállalat hatékony irányítása egyre részletesebb részletezést igényel vezetői jelentés. Vagyis a rendszer egyre több különböző analitikai szakaszt használ (in információs rendszerek az analitikát referenciakönyvek határozzák meg).

Ez természetesen oda vezet, hogy a vezetők minden őket érdeklő analitikai szekcióban jelentést szeretnének kapni. Ez azt jelenti, hogy a jelentéseket valahogy „lélegezni” kell. Más szóval azt mondhatjuk, hogy ebben az esetben arról beszélünk, hogy ugyanazon jelentés jelentése különböző elemzési szempontokból adjon információt. Ezért a statikus jelentések sok modern vezetőnek már nem felelnek meg. Szükségük van arra a dinamikára, amit egy többdimenziós CUBE tud nyújtani.

Így az OLAP technológia már azzá vált kötelező elem modern és fejlett információs rendszerekben. Ezért a szoftvertermék kiválasztásakor figyelni kell arra, hogy az OLAP technológiát használ-e.

Sőt, meg kell tudni különböztetni a valódi KOCKÁKAT az utánzatoktól. Az egyik ilyen szimuláció a pivot táblák az MS Excelben. Igen, ez az eszköz úgy néz ki, mint egy CUBE, de valójában nem az, mivel ezek statikus, nem dinamikus táblázatok. Ezen túlmenően, sokkal rosszabb a lehetőségük arra, hogy hierarchikus könyvtárak elemeiből készítsenek jelentéseket.

A CUBE használatának relevanciájának megerősítésére a vezetői jelentéskészítés során egy egyszerű példát hozhatunk az értékesítési költségvetésre. A vizsgált példában a következő elemzési részek relevánsak a vállalat számára: termékek, fióktelepek és értékesítési csatornák. Ha ez a három elemzés fontos a vállalat számára, akkor az értékesítési költségvetés (vagy jelentés) több változatban is megjeleníthető.

Megjegyzendő, hogy ha költségvetési sorokat hoz létre három elemzési szakasz alapján (mint a vizsgált példában), akkor ez meglehetősen összetett létrehozást tesz lehetővé. költségvetési modellekés készítsen részletes jelentéseket a CUBE segítségével.

Például egy értékesítési költségvetés összeállítható egyetlen elemzés (könyvtár) használatával. A „Termékek” elemzése alapján felépített értékesítési költségvetés példája itt található 1.ábra.

Rizs. 1. Példa egy értékesítési költségvetésre, amely az OLAP-CUBE „Termékek” elemzése alapján készült

Ugyanaz az értékesítési költségvetés két elemzés (könyvtár) segítségével összeállítható. A két „Termékek” és „Ágazatok” elemzése alapján felépített értékesítési költségvetés példája itt található. 2. ábra.

Rizs. 2. Példa egy értékesítési költségvetésre, amely az INTEGRAL szoftvercsomag OLAP-CUBE-jában található két „Termékek” és „Ágazatok” elemzése alapján készült

.

Ha több építkezésre van szükség részletes jelentések, akkor ugyanazt az értékesítési költségvetést három elemzés (könyvtár) segítségével állíthatja össze. Példa egy értékesítési költségvetésre, amely három elemzés alapján: „Termékek”, „Ágazatok” és „Értékesítési csatornák” található 3. ábra.

Rizs. 3. Példa egy értékesítési költségvetésre, amely az INTEGRAL szoftvercsomag OLAP-CUBE-jában található három elemzés „Termékek”, „Ágazatok” és „Értékesítési csatornák” alapján készült

Emlékeztetni kell arra, hogy a jelentések generálására használt CUBE lehetővé teszi az adatok különböző sorrendben történő megjelenítését. Tovább 3. ábra Az értékesítési költségvetés először termékenként, majd ágazatonként, majd értékesítési csatornánként „bővül”.

Ugyanazok az adatok eltérő sorrendben is bemutathatók. Tovább 4. ábra ugyanaz az értékesítési költségvetés „bővül” először termékenként, majd értékesítési csatornánként, majd ágazatonként.

Rizs. 4. Példa egy értékesítési költségvetésre, amely az INTEGRAL szoftvercsomag OLAP-CUBE-jában található három elemzési elem „Termékek”, „Elosztási csatornák” és „Árak” alapján épül fel.

Tovább 5. ábra ugyanazt az értékesítési költségvetést először fiókok, majd termékek, majd értékesítési csatornák „bontják ki”.

Rizs. 5. Példa egy értékesítési költségvetésre, amely az „INTEGRAL” OLAP-CUBE szoftvercsomagban található három elemzési elem „ágak”, „termékek” és „értékesítési csatornák” alapján épül fel.

Valójában ez nem minden lehetséges lehetőség az értékesítési költségvetés visszavonására.

Ezenkívül figyelnie kell arra, hogy a CUBE lehetővé teszi a munkát hierarchikus struktúra segédkönyvek. A bemutatott példákban a hierarchikus címtárak a „Termékek” és a „Terjesztési csatornák”.

A felhasználó szemszögéből ő az ebben a példában több vezetői jelentést kap (lásd Rizs. 1-5), és a szoftvertermék beállításai szempontjából ez egy jelentés. Egyszerűen a CUBE használatával többféleképpen is megtekintheti.

Természetesen a gyakorlatban nagyon sok lehetőség van a különböző vezetői jelentések kiadására, ha cikkük egy vagy több elemzőn alapul. Maga az elemzési készlet pedig a felhasználók részletszükségleteitől függ. Igaz, nem szabad elfelejteni, hogy egyrészt minél nagyobb az elemző, annál részletesebb jelentéseket lehet készíteni. Másrészt ez azt jelenti, hogy a pénzügyi költségvetés-tervezési modell összetettebb lesz. Mindenesetre, ha van KUB, a cégnek lehetősége lesz megtekinteni a szükséges beszámolókat különböző változatokban, az érdeklődési körnek megfelelően.

Szükséges megemlíteni az OLAP-CUBE néhány további funkcióját.

Egy többdimenziós hierarchikus OLAP-CUBE-ban több dimenzió van: sortípus, dátum, sorok, 1. könyvtár, 2. könyvtár és 3. könyvtár (lásd. Rizs. 6). Természetesen a jelentés annyi gombot jelenít meg referenciakönyvekkel, amennyi a költségvetési sorban található maximális összeget segédkönyvek. Ha egyetlen költségvetési soron sincs egyetlen referenciakönyv sem, akkor a jelentésben nem lesz egyetlen hivatkozási könyv gomb sem.

Kezdetben az OLAP-CUBE minden dimenzió mentén épül fel. Alapértelmezés szerint a jelentés elkészítésekor a méretek pontosan azokon a területeken helyezkednek el, amelyeken látható 6. ábra. Ez azt jelenti, hogy egy dimenzió, például a „Dátum” a függőleges méretek (méretek az oszlop területén), a „Sorok”, „1. könyvtár”, „2. könyvtár” és „3. könyvtár” méretek területén található - a a vízszintes méretek területe (méretek a terület soraiban), a „Sor típusa” dimenzió pedig a „ki nem bontott” méretek területén (méretek az oldal területén). Ha egy dimenzió az utolsó területen található, akkor a jelentésben szereplő adatok nem „bővülnek” az adott dimenzióban.

Ezen méretek mindegyike elhelyezhető a három terület bármelyikében. A mérések átvitele után a jelentés azonnal átépül a szerint új konfiguráció mérések. Például felcserélheti a dátumot és a sorokat referenciakönyvekkel. Vagy áthelyezheti az egyik referenciakönyvet a függőleges mérési területre (lásd. Rizs. 7). Más szóval, „csavarhatja” a jelentést az OLAP-CUBE-ban, és kiválaszthatja a felhasználó számára legkényelmesebb jelentéskimeneti opciót.

Rizs. 7. Példa egy jelentés újraépítésére az INTEGRAL szoftvercsomag mérési konfigurációjának megváltoztatása után

A mérési konfiguráció megváltoztatható a fő CUBE űrlapon vagy a változástérkép-szerkesztőben (lásd. Rizs. 8). Ebben a szerkesztőben az egérrel is áthúzhatja a méréseket egyik területről a másikra. Ezenkívül egy területen a méréseket felcserélheti.

Ezenkívül ugyanabban a formában beállíthat néhány mérési paramétert. Minden dimenziónál testreszabhatja az összegek helyét, az elemek rendezési sorrendjét és az elemek nevét (lásd. Rizs. 8). Azt is megadhatja, hogy melyik elem neve jelenjen meg a jelentésben: rövidített (Name) vagy teljes (FullName).

Rizs. 8. Az INTEGRAL szoftvercsomag mérési térképszerkesztője

A mérési paramétereket közvetlenül mindegyikben szerkesztheti (lásd. Rizs. 9). Ehhez kattintson a mérés neve melletti gombon található ikonra.

Rizs. 9. Példa az 1. címtár szerkesztésére Termékek és szolgáltatások itt

Ezzel a szerkesztővel kiválaszthatja a jelentésben megjeleníteni kívánt elemeket. Alapértelmezés szerint minden elem megjelenik a jelentésben, de szükség esetén egyes elemek vagy mappák elhagyhatók. Ha például csak egy termékcsoportot kell megjelenítenie a jelentésben, akkor a mérésszerkesztőben törölnie kell az összes többi jelölését. Ezt követően a jelentés csak egy termékcsoportot fog tartalmazni (lásd. Rizs. 10).

Ebben a szerkesztőben az elemeket is rendezheti. Ezenkívül az elemek átrendezhetők különböző utak. Egy ilyen átcsoportosítás után a jelentés azonnal újjáépül.

Rizs. 10. Példa a kimenetre az INTEGRAL szoftvercsomagban csak egy termékcsoport (mappa) jelentésében

A dimenziószerkesztőben gyorsan létrehozhat saját csoportokat, az ott található könyvtárakból elemeket húzhat át stb. Alapértelmezés szerint csak az Egyéb csoport jön létre automatikusan, de más csoportok is létrehozhatók. Így a dimenziószerkesztő segítségével beállíthatja, hogy a referenciakönyvek mely elemei és milyen sorrendben jelenjenek meg a jelentésben.

Meg kell jegyezni, hogy az összes ilyen átrendezést nem rögzítik. Vagyis a jelentés bezárása vagy újraszámítása után minden könyvtár megjelenik a jelentésben a beállított módszertannak megfelelően.

Valójában az összes ilyen változtatást kezdetben a vonalak felállításakor meg lehetett volna tenni.

A korlátozások segítségével például azt is megadhatja, hogy mely elemek vagy könyvtárcsoportok jelenjenek meg a jelentésben, és melyek ne.

jegyzet: ennek a cikknek a témáját részletesebben tárgyaljuk a workshopokon "Vállalkozás költségvetésének kezelése"És "A vezetői számvitel szervezése és automatizálása" a cikk szerzője, Alexander Karpov vezette.

Ha a felhasználónak szinte rendszeresen csak bizonyos elemeket vagy könyvtármappákat kell megjelenítenie a jelentésben, akkor érdemes ezeket a beállításokat előre elvégezni a jelentéssorok létrehozásakor. Ha a felhasználó számára fontosak a jelentésekben a címtárelemek különféle kombinációi, akkor a módszertan beállításakor nem kell semmilyen korlátozást beállítani. Az összes ilyen korlátozás gyorsan konfigurálható a mérésszerkesztővel.

Megjegyzés: Ez az előadás az OLAP adattárházak adatkockáinak tervezésének alapjait ismerteti. A példa bemutatja az adatkocka felépítésének módszerét a CASE eszközzel.

Az előadás célja

Az előadás anyagának tanulmányozása után tudni fogja:

• miben van egy adatkocka OLAP adattárház ;
• hogyan tervezzünk adatkockát OLAP adattárházak ;
• mi az adatkocka dimenzió;
• hogyan kapcsolódik egy tény egy adatkockához;
• mik azok a dimenzióattribútumok;
• mi a hierarchia;
• mi az adatkocka-metrika;

és tanulni:

• épít többdimenziós diagramok ;
• tervezés egyszerű többdimenziós diagramok.

Bevezetés

Az OLAP technológia nem egyetlen szoftver, Nem programozási nyelv. Ha megpróbáljuk lefedni az OLAP-ot annak minden megnyilvánulásában, akkor az alapját képező fogalmak, elvek és követelmények összessége. szoftver termékek, így az elemzők könnyebben hozzáférhetnek az adatokhoz.

Az elemzők a vállalati információk fő fogyasztói. Az elemző feladata, hogy nagy mennyiségű adatban mintákat találjon. Ezért az elemző nem fog figyelni arra az egyedi tényre, hogy egy adott napon egy tétel golyóstollat ​​eladtak Ivanov vevőnek - több száz és több ezer hasonló eseményről van szüksége információra. Az adattárházban található egyedi tények érdekesek lehetnek például egy könyvelőnek vagy az értékesítési osztály vezetőjének, akinek a kompetenciája egy bizonyos szerződés támogatása. Egy elemző számára egy rekord nem elég - például információra van szüksége egy értékesítési pont összes szerződéséről egy hónapra, negyedévre vagy évre. Előfordulhat, hogy az elemzőt nem érdekli a vevő TIN-je vagy telefonszáma - konkrét számadatokkal dolgozik, ami szakmai tevékenységének lényege.

A központosítás és a kényelmes strukturálás nem minden, amire egy elemzőnek szüksége van. Szüksége van egy eszközre az információk megtekintéséhez és megjelenítéséhez. A hagyományos riportok, még az egyetlen adattárházra épülő riportok is, hiányoznak azonban bizonyos rugalmasságból. Nem lehet őket „csavarni”, „kibontani” vagy „összecsukni”, hogy az adatok kívánt nézetét kapják. Minél több adat „szeletét” és „szeletét” tud feltárni egy elemző, annál több ötlete van, amelyek viszont egyre több „szeletet” igényelnek az ellenőrzéshez. Az OLAP ilyen eszközként szolgál az elemzők által végzett adatelemzéshez.

Bár az OLAP nem egy adattárház szükséges attribútuma, egyre gyakrabban használják az adattárházban felhalmozott információk elemzésére.

Az üzemi adatokat különféle forrásokból gyűjtik, tisztítják, integrálják és adattárházban tárolják. Sőt, már elérhetőek a különféle jelentéskészítő eszközökkel történő elemzéshez. Ezután az adatok (részben vagy egészben) előkészítésre kerülnek az OLAP elemzéshez. Betölthetők egy speciális OLAP adatbázisba, vagy hagyhatók egy relációs adatbázisban. Az OLAP használatának legfontosabb eleme a metaadatok, azaz a szerkezetre, elhelyezésre és az elhelyezésre vonatkozó információk adatátalakítás. Ezeknek köszönhetően a különböző tárolóelemek hatékony interakciója biztosított.

És így, Az OLAP az adattárházban felhalmozott többdimenziós adatelemzés eszközkészleteként határozható meg. Elméletileg az OLAP eszközök közvetlenül alkalmazhatók működési adatokra vagy azok adataira pontos másolatok. Fennáll azonban annak a veszélye, hogy az adatokat olyan elemzésnek vetik alá, amely nem alkalmas erre az elemzésre.

OLAP a kliensen és a szerveren

Az OLAP többdimenziós adatelemzésen alapul. Különféle eszközökkel állítható elő, amelyek kliens és szerver OLAP eszközökre oszthatók.

Az OLAP klienseszközök olyan alkalmazások, amelyek összesített adatokat (összegeket, átlagokat, maximális vagy minimális értékeket) számítanak ki és jelenítenek meg, míg magát az összesített adatokat egy gyorsítótárban tárolják az ilyen OLAP-eszközök címterében.

Ha a forrásadatokat egy asztali DBMS tartalmazza, akkor az összesített adatok kiszámítását maga az OLAP eszköz végzi el. Ha a kiindulási adatok forrása egy szerver DBMS, akkor sok ügyfél OLAP-eszköz GROUP BY operátort tartalmazó SQL-lekérdezéseket küld a szervernek, és ennek eredményeként a kiszolgálón kiszámított összesített adatokat kap.

Általános szabály, hogy az OLAP funkciókat eszközökben valósítják meg statisztikai feldolgozás adatok (ebbe az osztályba tartozó termékektől kezdve orosz piac a Stat Soft és az SPSS termékeit széles körben használják) és egyes táblázatokban. Különösen a Microsoft Excel 2000 rendelkezik jó többdimenziós elemző eszközökkel, ezzel a termékkel létrehozhat és fájlként menthet egy kis helyi többdimenziós OLAP-kockát, és megjelenítheti annak két- vagy háromdimenziós részeit.

Sok fejlesztő eszközök osztályok vagy összetevők könyvtárait tartalmazzák, amelyek lehetővé teszik egyszerű OLAP-funkciókat megvalósító alkalmazások létrehozását (például a Borland Delphi és a Borland C++Builder Decision Cube összetevőit). Ezen kívül sok cég kínál vezérlők ActiveX és más, hasonló funkciókat megvalósító könyvtárak.

Vegye figyelembe, hogy a kliens OLAP-eszközöket általában kis számú dimenzióval (általában hatnál nem több ajánlott) és ezeknek a paramétereknek kevés értékével használják - elvégre a kapott összesített adatoknak illeszkedniük kell a egy ilyen eszköz címterét, és számuk exponenciálisan nő a mérések számának növekedésével Ezért általában még a legprimitívebb kliens OLAP-eszközök is lehetővé teszik a szükséges mennyiség előzetes kiszámítását. véletlen hozzáférésű memória hogy többdimenziós kockát hozzunk létre benne.

Sok (de nem az összes) OLAP-kliens eszköz lehetővé teszi a gyorsítótár tartalmának összesített adatokkal történő fájlként történő elmentését, ami viszont lehetővé teszi azok újraszámításának elkerülését. Vegye figyelembe, hogy ezt a lehetőséget gyakran használják fel az összesített adatok elidegenítésére más szervezeteknek való továbbítás vagy közzététel céljából. Az ilyen elidegeníthető aggregált adatok tipikus példája a különböző régiókban és különböző korcsoportokban előforduló morbiditási statisztikák. nyílt információ, amelyet a különböző országok egészségügyi minisztériumai és az Egészségügyi Világszervezet tette közzé. Ugyanakkor maga az eredeti adat, amely konkrét megbetegedésekre vonatkozó információkat jelent, egészségügyi intézmények bizalmas adatai, és semmi esetre sem kerülhetnek biztosítótársaságok kezébe, még kevésbé válhatnak nyilvánossá.

Az aggregált adatokkal egy fájlban tárolt gyorsítótár mentésének gondolatát a szerver OLAP eszközökben fejlesztették tovább, amelyekben az összesített adatok mentése és módosítása, valamint az azokat tartalmazó tároló támogatása történik. külön alkalmazás vagy egy OLAP-kiszolgálónak nevezett folyamat. Az ügyfélalkalmazások kérhetnek ilyen többdimenziós tárolást, és válaszként kaphatnak bizonyos adatokat. Egyes ügyfélalkalmazások is létrehozhatnak ilyen tárolókat, vagy frissíthetik azokat a megváltozott forrásadatok alapján.

A szerver OLAP eszközök használatának előnyei a kliens OLAP eszközökhöz képest hasonlóak a szerver DBMS használatának előnyeihez az asztali eszközökhöz képest: kiszolgáló eszközök használata esetén az összesített adatok számítása és tárolása a szerveren, illetve a kliens alkalmazáson történik. csak az ellenük irányuló lekérdezések eredményeit kapja meg, ami általában lehetővé teszi a hálózati forgalom csökkentését, átfutási idő az ügyfélalkalmazás által felhasznált kérések és erőforrásigények. Vegye figyelembe, hogy a vállalati szintű adatelemző és -feldolgozó eszközök általában kiszolgálói OLAP-eszközökön alapulnak, például az Oracle Express Server, a Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services, a Hyperion Essbase, a Crystal Decisions, Business Objects, Cognos, SAS termékek. Intézet. Mivel a szerver DBMS-ek vezető gyártói gyártanak (vagy más cégektől licenceltek) egy-egy szerver OLAP eszközt, a választék meglehetősen széles, és szinte minden esetben ugyanattól a gyártótól vásárolhat OLAP szervert, mint maga az adatbázisszerver. .

Vegye figyelembe, hogy számos kliens OLAP-eszköz (különösen a Microsoft Excel 2003, a Seagate Analysis stb.) lehetővé teszi a szerver OLAP-tárolóinak elérését, amelyek ebben az esetben az ilyen lekérdezéseket végrehajtó ügyfélalkalmazásokként működnek. Ezenkívül számos olyan termék létezik, amely különféle gyártók OLAP-eszközök kliens alkalmazása.

A többdimenziós adattárolás technikai vonatkozásai

A többdimenziós adattárházak különböző részletességű aggregált adatokat tartalmaznak, például az értékesítési mennyiségeket nap, hónap, év, termékkategória szerint stb. Az összesített adatok tárolásának célja a csökkentése átfutási idő kéri, hiszen az elemzéshez, előrejelzéshez a legtöbb esetben nem részletező, hanem összefoglaló adatok az érdekesek. Ezért egy többdimenziós adatbázis létrehozásakor bizonyos összesített adatok mindig kiszámításra és tárolásra kerülnek.

Vegye figyelembe, hogy az összes összesített adat mentése nem mindig indokolt. A helyzet az, hogy új dimenziók hozzáadásával a kockát alkotó adatok mennyisége exponenciálisan növekszik (néha az adatmennyiség „robbanásszerű növekedéséről” beszélnek). Pontosabban, az összesített adatok mennyiségének növekedése a kocka dimenzióinak számától és a dimenziók tagjaitól függ e dimenziók hierarchiájának különböző szintjein. A „robbanásszerű növekedés” problémájának megoldására különféle sémákat használnak, amelyek lehetővé teszik a lekérdezés elfogadható sebességének elérését, amikor nem minden lehetséges összesített adatot számítanak ki.

A nyers és az összesített adatok egyaránt tárolhatók relációs vagy többdimenziós struktúrákban. Ezért jelenleg három adattárolási módot alkalmaznak.

• MOLAP(Többdimenziós OLAP) - a forrás és az összesített adatok egy többdimenziós adatbázisban tárolódnak. Az adatok többdimenziós struktúrákban való tárolása lehetővé teszi az adatok kezelését többdimenziós tömb, aminek köszönhetően az összesített értékek kiszámításának sebessége bármelyik méretnél azonos. Ebben az esetben azonban a többdimenziós adatbázis redundáns, mivel a többdimenziós adat teljes egészében tartalmazza az eredeti relációs adatokat.
• ROLAP(Relációs OLAP) - az eredeti adatok ugyanabban a relációs adatbázisban maradnak, ahol eredetileg voltak. Az összesített adatok speciálisan az azonos adatbázisban való tárolásra létrehozott szolgáltatási táblákban kerülnek elhelyezésre.
• HOLAP(Hibrid OLAP) - az eredeti adatok ugyanabban a relációs adatbázisban maradnak, ahol eredetileg voltak, és az összesített adatok egy többdimenziós adatbázisban tárolódnak.

Egyes OLAP eszközök csak relációs struktúrákban, mások csak többdimenziós struktúrákban támogatják az adatok tárolását. A legtöbb modern szerver OLAP-eszköz azonban támogatja mindhárom adattárolási módot. A tárolási mód megválasztása a forrásadatok mennyiségétől és szerkezetétől, a lekérdezés végrehajtásának sebességétől és az OLAP-kockák frissítésének gyakoriságától függ.

Vegye figyelembe azt is, hogy a modern OLAP-eszközök túlnyomó többsége nem tárol „üres” értékeket (az „üres” értékre példa lehet egy szezonális termék szezonon kívüli értékesítésének hiánya).

OLAP alapfogalmak

FAMSI teszt

A komplex többdimenziós adatelemzés technológiáját OLAP-nak (On-Line Analytical Processing) hívják. Az OLAP az adattárház-szervezet kulcsfontosságú összetevője. Az OLAP fogalmát Edgar Codd, a híres adatbázis-kutató és a relációs adatmodell szerzője írta le 1993-ban. 1995-ben a Codd által megfogalmazott követelmények alapján az ún FASMI teszt(Megosztott többdimenziós információk gyors elemzése) – a megosztott többdimenziós információk gyors elemzése, beleértve a többdimenziós elemzési alkalmazások alábbi követelményeit:

• Gyors(Gyors) - elfogadható időn belül (általában legfeljebb 5 s) a felhasználó rendelkezésére bocsátani az elemzési eredményeket, még kevésbé részletes elemzés árán is;
• Elemzés(Elemzés) - bármilyen logikai és Statisztikai analízis, jellemző ez az alkalmazás, és a végfelhasználó számára elérhető formában történő mentése;
• Megosztva(Megosztott) - többfelhasználós hozzáférés az adatokhoz megfelelő zárszerkezetek és engedélyezett hozzáférési eszközök támogatásával;
• Többdimenziós(Többdimenziós) - az adatok többdimenziós fogalmi megjelenítése, beleértve a hierarchiák és a többszörös hierarchiák teljes támogatását (ez az OLAP kulcskövetelménye);
• Információ(Információ) - az alkalmazásnak hozzá kell férnie minden szükséges információhoz, függetlenül annak mennyiségétől és tárolási helyétől.

Megjegyzendő, hogy az OLAP funkcionalitás sokféleképpen megvalósítható, az irodai alkalmazások legegyszerűbb adatelemző eszközeitől az elosztottig. elemző rendszerek szervertermékeken alapul.

Az információ többdimenziós reprezentációja

kockákra

Az OLAP kényelmes, gyors eszközt biztosít az üzleti információk elérésére, megtekintésére és elemzésére. A felhasználó természetes, intuitív adatmodell, többdimenziós kockák (Cubes) formájú rendszerezése. A többdimenziós koordinátarendszer tengelyei a vizsgált üzleti folyamat fő jellemzői. Például értékesítés esetén ez lehet termék, régió, vevő típusa. Az idő az egyik dimenzió. A mérési tengelyek metszéspontjain (Dimensions) a folyamatot mennyiségileg jellemző adatok - intézkedések (Measures) találhatók. Ez lehet darabos vagy pénzben kifejezett értékesítési mennyiség, készletegyenleg, költségek stb. Az információkat elemző felhasználó különböző irányokba „vághatja” a kockát, összefoglalót kaphat (például évenként), vagy fordítva, részletes (hetenkénti bontásban). ) információkat és egyéb manipulációkat hajt végre, amelyek az elemzési folyamat során eszébe jutnak.

ábrán látható háromdimenziós kockában mérve. 26.1, eladási mennyiségek, méretként pedig idő, termék és üzlet használatos. A mérések meghatározott csoportosítási szinteken jelennek meg: a termékek kategóriánként, az üzletek országonként, a tranzakciók időzítési adatai pedig hónaponként vannak csoportosítva. Kicsit később részletesebben megvizsgáljuk a csoportosítás (hierarchia) szintjeit.

Rizs. 26.1.

Kocka "vágása".

Még egy háromdimenziós kockát is nehéz megjeleníteni a számítógép képernyőjén, hogy a kívánt mértékek értékei láthatóak legyenek. Mit mondhatunk a háromnál több dimenziójú kockákról? A kockában tárolt adatok megjelenítéséhez általában ismerős kétdimenziós, azaz összetett hierarchikus sor- és oszlopfejlécekkel rendelkező táblázatnézeteket használnak.

A kocka kétdimenziós ábrázolása úgy érhető el, ha egy vagy több tengely (dimenzió) mentén keresztben „vágjuk”: kettő kivételével minden méret értékét rögzítjük, és egy szabályos kétdimenziós táblázatot kapunk. A táblázat vízszintes tengelye (oszlopfejlécek) az egyik dimenziót, a függőleges tengely (sorfejlécek) egy másikat, a táblázat cellái pedig a mértékek értékeit képviselik. Ebben az esetben egy mértékegységet tulajdonképpen az egyik dimenziónak tekintünk: vagy kiválasztunk egy mértéket a megjelenítésre (majd két dimenziót is elhelyezhetünk a sor- és oszlopfejlécekben), vagy több mértéket is megjelenítünk (majd az egyik a táblázat tengelyeit a mértékek nevei foglalják el, a másikat pedig az egyetlen "nem vágott" dimenzió értékei).

(szintek). Például az itt bemutatott címkéket nem támogatja minden OLAP-eszköz. Például a Microsoft Analysis Services 2000 mindkét típusú hierarchiát támogatja, de a Microsoft OLAP Services 7.0 csak a kiegyensúlyozottakat. A hierarchiaszintek száma, egy szint tagjainak maximális megengedett száma és maguk a dimenziók maximális száma eltérő lehet a különböző OLAP-eszközökben.

Az OLAP alkalmazások architektúrája

Minden, amit fentebb az OLAP-ról elmondtunk, alapvetően az adatok többdimenziós megjelenítésére vonatkozott. Az adatok tárolásának módja durván szólva nem érinti sem a végfelhasználót, sem az ügyfél által használt eszköz fejlesztőit.

Az OLAP alkalmazások többdimenzióssága három szintre osztható.

• Többdimenziós adatábrázolás - végfelhasználói eszközök, amelyek többdimenziós megjelenítést és adatkezelést biztosítanak; A többdimenziós reprezentációs réteg elvonatkoztat az adatok fizikai szerkezetétől, és többdimenziósként kezeli az adatokat.
• Többdimenziós feldolgozás - eszköz (nyelv) többdimenziós lekérdezések megfogalmazására (hagyományos relációs SQL nyelv itt alkalmatlannak bizonyul) és egy ilyen kérés feldolgozására és végrehajtására képes processzor.
• A többdimenziós tárolás az adatok fizikai rendszerezésének eszköze, amely biztosítja a többdimenziós lekérdezések hatékony végrehajtását.

Az első két szint minden OLAP-eszközben kötelező. A harmadik szint, bár széles körben elterjedt, nem szükséges, mivel a többdimenziós reprezentáció adatai a közönséges relációs struktúrákból kinyerhetők; A többdimenziós lekérdezésfeldolgozó ebben az esetben a többdimenziós lekérdezéseket SQL lekérdezésekké fordítja, amelyeket a relációs DBMS hajt végre.

Egyes OLAP-termékek általában egy többdimenziós adatmegjelenítő eszköz (OLAP-kliens - például Pivot Tables Excel 2000-ben a Microsofttól vagy ProClarity a Knosys-től), vagy egy többdimenziós szerver DBMS (OLAP-szerver - például Oracle Express Server vagy Microsoft OLAP szolgáltatások).

A többdimenziós feldolgozóréteg általában az OLAP-kliensbe és/vagy az OLAP-kiszolgálóba van beépítve, de tiszta formában is elkülöníthető, például a Microsoft Pivot Table Service összetevőjével.