3. SSAS Concept

3.1. Groupe de mesures

Une source de données contient des tables de faits et les tables de dimension du cube. Vous pouvez comparer la table de faits aux unités de mesure. Et les dimensions aux filtres. En règle générale, la table de faits corresponds à des valeurs numériques comme le chiffre d'affaire. Alors que les dimensions correspondent à un territoire, un secteur d'activité, une ligne de temps.

Mesures : une mesure corresponds à une valeur quantifiable. Ces données sont renvoyées à travers différentes hiérarchies pour aide dans les décisions.

Groupes de mesures : un groupe de mesures représente l'ensemble des mesures d'une table de faits dans un cube. Ces mesures représentent notre table de faits.

3.2. Dimension

Les dimensions permettent d'organiser l'information dans une cube. Dans une dimension, vous pouvez organiser vos attributs de dimension en hiérarchie. Les niveaux d'une hiérarchie sont déterminés quand la dimension est créée avec ses attributs relatifs.

Territoire Pays Région Ville

Gamme Produit Article

3.3. Cube

Un cube est la représentation des mesures, groupes de mesures organisées par des dimensions et de façon hiérarchique. Un cube est composé de cellules qui croissent exponentiellement en fonctions des dimensions choisies. Votre cube stockera les données et les agrégations dans des partitions.

En fonction de la taille de votre cube vous pourrez ajouter des partitions.

Pour minimiser l'espace de stockage vous pourrez choisir entre les différents de modèles de stockage. SSAS vous aide a diminuer cet espace en compressant les données et ne stockant pas les cellules vides.

3.4. UDM

Unified Dimensional Model réuni le monde relationnel et décisionnel. UDM offre aux utilisateurs finaux un modèle de données plus simple et plus lisible. Ce modèle de données provient généralement d'une base de données ERP ou CRM. UDM peut être présenté comme un pont entre les vues fournis aux utilisateurs finaux et les sources de données provenant de l'ERP de l'entreprise. UDM communique entre les données relationnelles et multidimensionnelles.

3.5. Business Intelligence Avancée

SSAS fournis d'autres outils pour une meilleur analyse :

- Pro-active caching : SSAS offre plusieurs options de configuration de la mise en cache proactive qui vous permettront de maximiser les performances, de minimiser la latence et de planifier le traitement. Caching Proactive fait frontale entre les cubes et la base de données relationnelle. Il est notifier des mise à jours de la base de données relationnelle.

- PKI : Indicateurs Clés de Performances, associe à une représentation graphique des valeurs.

- Données calculés : vous pouvez calculer vos propres expressions en créer un champ calculé.

- Multi langue : gestion de la localisation des métadonnées pour traduire à l'utilisateur les noms de dimensions et des unités de mesures dans sa langue.