6. Пример анализа продаж по данным бд “Northwind” с помощью «Контур Стандарт».
Проиллюстрируем теорию примером. Создадим отчет для анализа продаж с помощью “Контур Стандарт”. Данные о продажах представим в разрезе товаров, покупателей и менеджеров. Учтем также географический и временной факторы. В качестве источника данных используем БД “Northwind”, предлагаемую в составе MS SQL Server и MS Access.
На первом этапе настройки OLAP-приложения определим путь к БД “Northwind” и в терминах предметной области опишем ее структуру (таблицы и отдельные поля этих таблиц). Описывая таблицы, выберем только те поля, которые нам необходимы для анализа. Для удобства российских пользователей при описании источников данных (таблиц и их полей) дадим им русскоязычные имена. Далее в отчетах пользователей будут фигурировать именно эти наименования.
Для анализа продаж воспользуемся таблицами:
Products (Товары): ProductID (Код товара), ProductName (Наименование товара), CategoryID (Группа товаров).
Categories (Группы товаров): CategoryID (Код группы товаров), CategoryName (Группа товаров).
Employees (Сотрудники): EmployeeID (Код сотрудника), LastName (Сотрудник).
Customers (Покупатели): CustomerID (Код покупателя), CompanyName (Компания), Region (Регион), Country (Страна), City (Город).
Orders (Договора): OrderID (Договор), OrderDate (Дата), EmployeeID (Сотрудник), CustomerID (Покупатель).
Order Details (Детали договора): OrderID (Договор), ProductID (Товар), Quantity (Количество), Discount (Скидка).
Далее создаем запрос – “выборку” в терминах “Контур Стандарт”. Здесь описываются отображаемые поля, связи таблиц по ключевым полям, условия фильтрации. Таким образом, запрос описывает алгоритмы генерации SQL-запросов к источникам данных.
Перечислим отображаемые в запросе поля таблиц: “Группа товаров”, “Наименование товара”, “Сотрудник”, “Регион”, “Страна”, “Город”, “Компания”, “Дата”, “Скидка” и “Количество”. В этот список входят все информативные поля, используемые при анализе. Поля-идентификаторы не включены в список, т.к. в отчетах они фигурировать не будут.
Запрос объединяет данные нескольких таблиц. Поэтому необходимо указать связи таблиц по ключевым полям, например (рис. 16).
Рисунок 16. Настройка выборки данных – добавление связей между таблицами
Соединим таблицы Покупатели и Договора по полю «Код покупателя», таблицы Договора и Сотрудники по полю «Код сотрудника», таблицы Товары и Детали договора по полю «Код товара», таблицы Договора и Детали договора по полю «Код договора», таблицы Товары и Группы товара по полю «Код группы товара».
Вместе с описанием источников данных запросы образуют семантический слой, скрывающий от пользователя реальную структуру БД. Этот семантический слой (метаданные) используется оптимизированным генератором SQL-запросов для создания первичной агрегированной плоской выборки записей. Если SQL-запрос будет выполняться сервером, то в запрос будет автоматически включено выражение GROUP BY, чтобы заставить сервер выполнить предварительную агрегацию. Если это запрос к локальным таблицам, то предварительная агрегация выполнится самой OLAP-машиной.
Далее на базе сформированной выборки создадим отчет. Он представляет собой пользовательский интерфейс, который позволяет интерактивно управлять структурой данных динамической таблицы, графической иллюстрацией и печатью отчетов.
В терминах "Контур Стандарт" отчет, содержащий динамическую таблицу, называется «срез». При настройке среза из списка полей выборки добавляем необходимые для отчета «факты» и «измерения». При добавлении поля «факта» пользователь выбирает один или несколько алгоритмов его агрегации: сумма, количество и т.д. При добавлении поля даты как «измерения» данные можно разложить на выбранные временные периоды. То есть «измерений» даты будет несколько: год, квартал, день и т.д.
В этом примере в отчете будут использоваться все поля выборки (рис. 17). Измерение «Дата» разложим на периоды: год, квартал, месяц, дата.
Результат настройки отчета можно увидеть в режиме «предварительный просмотр». На практике отчеты обычно оперируют меньшим количеством измерений. При анализе более 7-8 измерений человек с трудом воспринимает информацию. Поэтому, в режиме «предварительный просмотр» настроим внешний вид отчета, удобный для восприятия и оценки информации.
Например, перенесем в область «неактивных» измерений – вверху таблицы – измерения, которые будем использовать для фильтрации таблицы, а не для вычисления итогов продаж по ним (рис. 17): “Страна”, ”Регион”, ”Город”, ”Компания”, “Год”, ”Квартал”, ”Дата” и ”Группа товаров”.
Рисунок 17. Редактирование отчета в режиме «предварительный просмотр»
Таким образом, мы получили отчет о продажах товаров по месяцам в разрезе менеджеров. Для изменения ракурса анализа пользователь в процессе работы с отчетом может вернуть любое измерение в таблицу – «открыть» измерение.
На этом процесс создания приложения закончен. Все настройки сохраняются в файле OLAP-приложения.