Основная статья Взаимодействие DWH Oracle и MS SQL

Завершающим этапом для загрузки, обработки данных и наполнения данных куба, можно назвать автоматизацию выполнения задач по расписанию. Для реализации этого в MS SQL Server имеется SQL Agent.

Предварительно необходимо создать учетную запись (Credential) (см. Рис. 1), из-под которой
будет выполняться запуск заданий (Job). Эта учетная запись должна быть связана с доменной учетной записью, которой будет предоставлены привилегии. Этой учетной записи можно выдавать доступы, например, в каталогах для загрузки и выгрузки файлов, доступа к серверам и т.п. Если данную учетную запись не создавать, то необходимо выдавать доступы для учетной записи SQL Agent, что может не соответствовать с вашей политикой безопасности в организации.

Для запуска SQL Server Integration Services (SSIS) пакетов создаём так же Proxy (см. Рис. 2) и назначаем необходимые параметры (см. Рис. 3).

Основным для нашей цели автоматизации является создание задания для запуска SSIS пакетов и установка расписания этих запусков. В разделе создания шагов выполнения необходимо выбрать тип для запуска SSIS, указать Proxy из-под которого будет выполняться запуск, указать имя сервера и путь к пакету из каталога Integration server catalog (см. Рис. 4).

Для обработки куба есть 2 варианта:

Создать обработки в SSIS.
Выполнить обработку при помощи запроса.

При первом варианте создаем SSIS пакет, в котором будут использоваться инструменты Analysis Services Processing Task. В нем мы указываем измерения и меры, которые подлежат обработке (см. Рис. 5). И добавляем данный шаг в задание.

Рис. 5 Использование Analysis Services Processing Task

При втором варианте, если нам не нужно разделение, отбор на конкретные измерения и меры, то мы можем воспользоваться скриптом.

<Batch xmlns="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine">
  <Parallel>
    <Process xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ddl2="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine/2" xmlns:ddl2_2="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2003/engine/2/2" xmlns:ddl100_100="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2008/engine/100/100" xmlns:ddl200="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2010/engine/200" xmlns:ddl200_200="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2010/engine/200/200" xmlns:ddl300="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2011/engine/300" xmlns:ddl300_300="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2011/engine/300/300" xmlns:ddl400="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2012/engine/400" xmlns:ddl400_400="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2012/engine/400/400" xmlns:ddl500="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2013/engine/500" xmlns:ddl500_500="http://schemas.microsoft.com/analysisservices/2013/engine/500/500">
      <Object>
        <DatabaseID>Cube_name</DatabaseID>
        <CubeID>Cube_name</CubeID>
      </Object>
      <Type>ProcessFull</Type>
      <WriteBackTableCreation>UseExisting</WriteBackTableCreation>
    </Process>
  </Parallel>
</Batch>

И создать в задании шаг по запуску данного скрипта, в котором указать нужный тип (см. Рис. 6).

По желанию можно установить расписание, при котором будет выполняться запуск задания.

В MS SQL Server есть все необходимые инструменты для реализации задач аналитического
хранилища данных.

Автоматизация обработки данных