,

Разработка

бизнес-аналитики

в Microsoft

SQL Server 2005

Лабораторные работы

Содержание:

1. Лабораторная работа №1 «Проектирование витрины данных производства для компании Maximum Miniatures» (102) 4

2. Лабораторная работа №2 «Cоздание витрины данных производства для компании Maximum Miniatures с помощью SQL Server Management Studio» стр 109 10

3. Лабораторная работа №3 «Создание витрины данных продаж для компании Maximum Miniatures с помощью Business Intelligence Development Studio» (121) 22

4. Лабораторная работа №4 «Заполнение измерениями витрины данных производства компании Maximum Miniatures с помощью служб интеграции» (143) 31

5. Лабораторная работа № 5 «Добавление второй таблицы фактов в витрину данных производства» (251) 38

6. Лабораторная работа №6 «Заполнение таблиц фактов для витрины данных производства» (254) 40

7. Лабораторная работа №7 «Создание OLAP-куба для витрины данных производства» (263) 48

8. Лабораторная работа №8 «Работа с мерами и группами мер» (278) 54

9. Лабораторная работа №9 «Связывание измерений в кубе Max Min Manufacturing DM» (283) 57

10. Лабораторная работа №10 «Развертывание проекта MaxMinManufacturingDM с использованием среды Business Intelligence Development Studio» (297) 60

11. Лабораторная работа №11 «Развертывание проекта MaxMinSalesDM с использованием мастера развертывания служб анализа» (308) 66

12. Лабораторная работа №12 «Создание КРI-показателя в кубе MaxMin Manufacturing DM (317) 68

13. Лабораторная работа №13 «Создание нескольких секций на основе одной таблицы» ⁽³²⁶⁾ 70

14. Лабораторная работа №14 «Установка параметров хранения секции куба» (333) 74

15. Лабораторная работа №15 « Элементы, подставляемые по умолчанию, названия уровней и свойство NameColumn» (356) 76

16. Лабораторная работа №16 «Настройка системы безопасности в OLAP-кубе» (369) 81

17. Лабораторная работа №17 «Временная аналитика» (380) 91

18. Лабораторная работа №18 «Определение модели интеллектуального анализа» (441) 95

19. Лабораторная работа №19 «Тестирование модели интеллектуального анализа» (472) 107

20. Лабораторная работа №20 «Создание одноэлементного запроса» (484) 111

21. Лабораторная работа №21 «Создание запроса с прогнозирующим соединением» (488) 116

22. Лабораторная работа №22 «Создание запроса в среде SQL Server Management Studio» (497) 121

23. Лабораторная работа №23 «Создание табличного отчета» (515) 124

24. Лабораторная работа №24 «Создание матричного отчета» (532) 139

25. Лабораторная работа №25 «Создание отчета в виде списка» (542) 148

26. Лабораторная работа №26 «Создание отчета в виде диаграммы» (554) 160

27. Лабораторная работа №27 «Создание табличного отчета» (595) 172

28. Лабораторная работа №28 «Создание сводной таблицы» (649) 174

29. Лабораторная работа №29 «Создание сводной диаграммы» (664) 191

1.Лабораторная работа №1 «Проектирование витрины данных производства для компании Maximum Miniatures» (102)

Содержание практики: проектирование витрины данных.

В этой лабораторной работе мы используем полученные ранее значения, чтобы создать проект витрины данных для компании Maximum Miniatures. В данном случае проектируется витрина данных производства, призванная хранить данные, изначально записываемых системой автоматизации производства в текстовых CSV-файлах.

Потребности бизнеса.

Заместитель руководителя компании Maximum Miniatures по производству хочет иметь возможность анализировать статистику, представляемую системой автоматизации производства. Для анализа ему нужны не печатные отчеты, а интерактивный аналитический инструмент. В соответствии с новой BI-стратегией Maximum Miniatures в качестве основы этого инструмента используются службы анализа Microsoft SQL Server 2005. Поскольку система автоматизации производства сбрасывает все данные в текстовые файлы, а не в базу данных, нам следует спроектировать и построить витрину данных, которая станет хранилищем этой информации.

В ходе производства изделий система автоматизации производства управляет всеми станками компании Maximum Miniatures. Каждый станок (машина) реализует полный цикл производства изделий. Сюда входит:

• заполнение формы сырьем (гипсом, оловом или алюминием);

• затвердевание материала;

• удаление изделия из формы после затвердевания;

• при необходимости автоматизированная раскраска изделий (оловянные фигурки не раскрашиваются);

• сушка после покраски (при необходимости).

Покраска и сушка могут производиться за несколько этапов в зависимости от сложности изделия. По мере готовности изделия проходят проверку, выполняемую оператором станка.

Оператор станка регистрируется в системе. В ходе этого процесса оператор сообщает системе автоматизации производства тип производимых изделий и объем загруженного в машину сырья. Оператор также делает в системе запись при отбраковке изделий.

В ходе беседы с заместителем руководителя по производству были выявлены следующие требования к данным, необходимые ему для эффективного принятия решений:

• число принятых изделий по объему сырья, видам изделий, машинам и дням;

• число отбракованных изделий по объему сырья, видам изделий, машинам и дням;

• время формовки и затвердевания по видам изделий, машинам и дням;

• время покраски и сушки по типам краски, видам изделий, машинам и дням;

• сворачивание по подтипам изделий, которые сворачиваются по типам;

• сворачивание по типам машин, которые сворачиваются по материалам (гипс, олово или алюминий);

• сворачивание машин по фабрикам, которые сворачиваются по странам;

• сворачивание дней по месяцам, месяцев – по кварталам, кварталов – по годам;

• возможность фильтрации информации по производителю и дате покупки машины.

В файле экспорта системы автоматизации производства есть по строке для каждого вида производимых изделий. В каждой строке присутствует следующая информация:

• тип изделия;

• объем сырья;

• номер машины;

• личный номер оператора;

• время и дата начала производства (когда серия начата);

• время и дата окончания производства (когда серия закончена);

• флаг отбраковки.

Примечание:

В данной лабораторной работе не нужно делать практически ничего – только следовать за ходом изложения и проверять, насколько вы понимаете каждый шаг. Эти шаги можно использовать и при проектировании собственной витрины данных. В последующих лабораторных работах вам придется работать с инструментами SQL Server 2005, создавая элементы работоспособного BI-решения.

Пошаговая процедура

1. Подготовьте список мер, необходимых заместителю руководителя по производству, - они показаны в столбце «Меры» на рис. 1.1.

Меры	OLTP-поля
Число принятых изделий	Флаг отбраковки
Число отбракованных изделий	Флаг отбраковки
Время формовки и отвердевания в минутах	НЕДОСТУПНО
Время окраски и сушки в минутах	НЕДОСТУПНО

Рисунок 1.1 Требования к мерам для витрины данных производства

2. Определите, какие поля источников OLTP-данных хранят данные этих мер (это показано в столбце «OLTP-поля» на рис. 1.1). Поле «Флаг отбраковки» говорит о том, что было изделие отбраковано оператором; его можно использовать для определения числа принятых и отбракованных изделий. Система не отслеживает время, потраченное на каждом этапе процесса производства, только дату и время начала и завершения производства, соответственно, эти два поля мы помечаем как недоступные.

3. Решить проблему нехватки сведений. В подобных случаях повторная беседа с вице-президентом поможет определить, будет ли ему достаточно знать общее время производства. Обновив информацию в нашем списке, мы получим картину, соответствующую рис. 1.2.

Меры	OLTP-поля	Тип данных	Формула
Число принятых изделий	Флаг отбраковки	Int	Считать при снятом флаге отбраковки
Число отбракованных изделий	Флаг отбраковки	Int	Считать при установленном флаге отбраковки
Время производства в минутах	Время и дата начала производства	Decimal(6,2)	DETEDIFF (разность времени и даты начала и окончания производства)
	Время и дата окончания производства
Время окраски и сушки в минутах

Рисунок 1.2 Требования к измерения витрины данных производства

4. Добавьте в список типы данных и формулы (см. столбцы «Тип данных» и «Формула» на рис. 1.2).

5. Подготовьте список измерений, необходимых заместителю по производству (см. столбец «Измерения» на рис. 1.3).

Меры	OLTP-поля
Изделие	Изделие
Тип изделия	НЕДОСТУПНО
Подтип изделия	НЕДОСТУПНО
Партия	Партия
Машина	Машина
Тип машины	НЕДОСТУПНО
Материал	НЕДОСТУПНО
Фабрика	НЕДОСТУПНО
Страна	НЕДОСТУПНО
День	Время и дата начала производства
Месяц	Время и дата начала производства
Квартал	Время и дата начала производства
Год	Время и дата начала производства
Тип краски	НЕДОСТУПНО

Рисунок 1.3 Требования к измерениям витрины данных процедуры

6. Решите, какие полня OLTP-источников данных хранят данные этих измерений (см. столбец «OLTP-поля» на рис. 1.3).

7. Разрешите проблемы, связанные с нехваткой информации. Система автоматизации производства не хранит иерархии компании Maximum Miniatures: чтобы включить эти иерархии в витрину данных, нам потребуется использовать данные другой системы. Выясняется, что нужные нам данные есть в системе бухгалтерского учета. Кроме того, мы удаляем измерение «Тип краски», поскольку эти данные не представляются в электронной форме. Обновив информацию в нашем списке, мы получим картину, соответствующую полям «Измерения» и «OLTP-поля» на рис. 1.4.

Меры	OLTP-поля	Тип данных	Родительское измерение
Изделие	Изделие	Int	Подтип изделия
Тип изделия	According System.ProductSubtype	Int	Тип изделия
Подтип изделия	According System.ProductType	Int	Отсутствует
Партия	Партия	Int	Отсутствует
Машина	Машина	Int	Машина
Тип машины	According System.MachineType	Varchar(30)	Материал
Материал	According System.Material	Varchar(30)	Отсутствует
Фабрика	According System.Plant	Int	Страна
Страна	According System.Country	Char(3)	Отсутствует
День	Время и дата начала производства	Int	Месяц
Месяц	Время и дата начала производства	Int	Квартал
Квартал	Время и дата начала производства	Int	Год
Год	Время и дата начала производства	Int	Отсутствует

Рисунок 1.4 Итоговый набор измерений витрины данных производства

8. Добавьте тип данных ключа измерения и имя родительского измерения (см. столбцы «Тип данных» и «Родительское измерение» на рис. 1.4).

9. Подготовьте список атрибутов, необходимых заместителю по производству (см. столбец «Атрибуты» на рис. 1.5).

Атрибут	OLTP-поля	Тип данных	Измерение
Производитель машины	Accounting.Equipment	Varchar (50)	Машина
Дата приобретения	Accounting.Equipment	Datetime	Машина

Рисунок 1.5 Итоговый набор атрибутов витрины данных производства

10. Решите, какие поля в источнике OLTP-данных будут служить основой для этих атрибутов. Помните, что некоторые данные придется получать из системы бухгалтерского учета (см. столбец «OLTP-поля» на рис. 1.5).

11. Разрешите проблемы, связанные с нехваткой информации. В данном случае проблемных атрибутов нет, так что изменений в списке не будет.

12. Добавьте тип данных атрибута вместе с именем измерения, с которым он связан (см. «Тип данных» и «Измерение» на рис. 1.5).

13. На базе списков с рис. 1.2, 1.4 и 1.5 сделайте по своему выбору схему звезды и снежинки (мы использовали схему снежинки). Разместите меры и их типы данных в таблице ManufacturingFact, как показано на рис. 1.6.

ManufacturingFact
Название поля	Тип данных
AcceptedProducts	Int
RejectedProducts	Int
ElapsedTimeForManufacture	Decimal (6,2)

Рисунок 1.6 Схема витрины данных с мерами в таблице фактов

14. Разместите каждое измерение в отдельной таблице измерений, как показано на рис. 1.6. Названия таблиц начинайте с префикса «Dim». Укажите также в них первичный ключ.

ManufacturingFact
Название поля	Тип данных
AcceptedProducts	Int
RejectedProducts	Int
ElapsedTimeForManufacture	Decimal(6,2)
DateOfManufacture	DateTime

DimMachine
Название поля	Тип данных
MachineNumber(PK)	Int
MachineName	Varchar(50)

DimProduct
Название поля	Тип данных
ProductCode(PK)	Int
ProductName	Varchar(50)

DimMachineType
Название поля	Тип данных
MachineType(PK)	Varchar(30)

DimProductSubtype
Название поля	Тип данных
ProductSubtypeCode(PK)	Int
ProductSubtypeName	Varchar(50)

DimMaterial
Название поля	Тип данных
Material(PK)	Varchar(30)

DimPlant
Название поля	Тип данных
PlantNumber(PK)	Int
PlantName	Varchar(30)

DimProductType
Название поля	Тип данных
ProductTypeCode(PK)	Int
ProductTypeName	Varchar(50)

DimBatch
Название поля	Тип данных
BatchNumber(PK)	Int
BatchName	Varchar(50)

DimCountry
Название поля	Тип данных
CountryCode(PK)	Char(3)
CountryName	Varchar(30)

Рисунок 1.7 Схема витрины данных производства с добавленными таблицами измерений