В ряде статей планирую рассказать о подготовке данных, основных этапах разработки и дальнейшего использования данных в Microsoft Analysis Services (SSAS), о процессе построения аналитического хранилища данных на Microsoft SQL Server (MS SQL), о взаимодействии с базами данным Oracle и другими источниками нашего банка Совкомбанк, а также рассказать о возможностях MS SQL которые мы используем.
Основной задачей для создания аналитического хранилища является автоматизация сбора информации с источников, ее трансформации и представления готовых данных бизнес – аналитикам, помощи в анализе данных в управленческом учете, что помогает и упрощает исследования деятельности организации, нахождения проблем в бизнесе и последующих решений выявленных проблем.
Чаще всего аналитики сталкиваются с проблемами оперативного изменения агрегированных данных и выявлении факторов влияющими на эти данные. Довольно часто аналитики получают и анализирую данных в плоском сгруппированном виде, не всегда есть возможность без подключения технических специалистов разложить составляющие на самый низкий уровень гранулярности, определить неточности в данных. И физически человек не способен воспринимать многомиллионные строки данных, например в excel. Для этого на помощь приходит SSAS. В него можно загрузить большой объем данных и при необходимости развернуть до основных составляющих данных.
Дополнительно поставлю вопросы как цели: как мы упрощаем жизнь для бизнес – аналитиков, как вовремя и качественно сдаем отчетность в ЦБ, как с легкостью обрабатываем терабайты данных для предоставления их пользователям?