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Microsoft SQL Analysis Services

Microsoft SQL Server Analysis Services (Abk. MSAS oder SSAS) ist Microsofts multidimensionales Online Analytical Processing (OLAP) und Data Mining Tool zur Analyse von Daten.

Auf Basis eines bestehenden Data Warehouses (DWH), welches bereits mithilfe von ETL-Prozessen mit Ausgangsdaten aus den Quellsystemen befüllt wurde (beispielsweise mittels Microsoft SQL Server Integration Services, SSIS), kann nun mithilfe von SSAS eine Analyse ebendieser Daten erfolgen. Dabei kann es sich zum Beispiel um die Erzeugung von OLAP-Cubes oder auch die Generierung von Reports handeln.
Die Daten im Data Warehouse können zudem in einem Zwischenschritt zuvor segmentiert werden, um extra für bestimmte Geschäftsbereiche oder Analysezwecke erzeugte Data Marts bereitzustellen.

In Unternehmen findet SSAS häufig als Lösung für Anwendungen im Bereich Decision Support Systeme (DSS) und Business Intelligence Anwendung. Zusätzlich ist es wichtig zu erwähnen, dass alternativ zum Betrieb mit multidimensionalem OLAP (MOLAP), bei dem sowohl die kompletten Faktentabellen als auch die Aggregationen in speziellen, für multidimensionale Daten optimierten, Formaten abgespeichert werden, auch relationales OLAP (ROLAP) als die Methode der Wahl genutzt werden kann, bei dem die Einträge der Faktentabelle und die Aggregationen in der relationalen Datenquelle verbleiben und somit spezielles Verarbeiten schlichtweg nicht nötig ist. Doch auch das als Mischform dessen bekannte Verfahren, bezeichnet als hybrides OLAP (HOLAP), kann angewandt werden was letztlich für eine Speicherung der Faktendaten in der relationalen Datenquelle als auch eine Vorberechnung der Aggregationswerte und Indexe gemäß dem multidimensionalen Ansatz sorgt.
Die hierbei stattfindenden Vorgänge lassen sich dabei durchaus als schrittweisen Aufstieg in der Wissenspyramide sehen, bei der die aus einzelnen Zeichen bestehenden Daten aus den anfänglichen Quellsystemen, zunächst im DWH zu Informationen werden und durch die Anwendung von, in diesem Fall, SSAS zu wertvollem Wissen werden, was nun als Grundlage qualifizierter Entscheidungen in einer Aktion seitens der Führung dienen kann oder gar sollte.
Um diese Schritte auch mithilfe einer Weiterverarbeitung in anderen Anwendungen gewährleisten zu können, lassen sich die gewonnenen Analysedaten auch exportieren, sodass einerseits eine Verwendung in Excel- und PowerPoint-Sheets, aber auch eine Datenmigration in etwaig vorhandene Tools von Drittanbietern, etwa zur Generierung von Geschäftsberichten oder BI-Software möglich ist.

Beim Designkonzept von Analysis Services hat sich der Hersteller Microsoft für ein eigenes Modell entschieden, welches sich von anderen OLAP-Servern unterscheidet und den Begriff des Cubes vermeidet: UDM, das Akronym steht für Unified Dimensional Model. Damit sollte Analysis Services als Bindeglied zwischen allen Arten von Datenquellen auf der einen und jeder Auswertungsmöglichkeit auf der anderen Seite stehen, wie bereits im Text erläutert. Die dann gemäß UDM-Vorgaben im Cache gespeicherten Informationen können dann nach individuellen Konfigurationen in Bezug auf die Datenstruktur ausgewertet werden, sodass es beispielsweise ermöglicht wird, ERP-Daten in ein Excel-Sheet zu laden. Es fand zwar eine Optimierung für die Verwendung einer solchen Datenbank statt, die aus vielen Tabellen ohne Redundanzen besteht sowie möglicherweise bereits in 3NF normalisiert wurde und mit vielen Joint-Befehlen operiert, doch natürlich lässt es sich auch mindestens genauso gut bei der Ausgangslage eines Sternschemas verwenden, wenn bei der Konzeption der Schwerpunkt eher auf die schnelle Durchsuchbarkeit gelegt wurde, was sich bei professioneller Anwendung mit großen Datenmengen empfiehlt.

Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass Microsoft mit SQL Server Analysis Services eine weitverbreitete Anwendung geschaffen hat, welche die Analyselücke und zwischen Datenbank(en) und Auswertungstool(s) geschaffen hat, welches mit flexiblen Anpassungsmöglichkeiten eine hohe Praxistauglichkeit aufweist.

Quellen:

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analyse/ssas.txt · Zuletzt geändert: 2016/04/14 23:30 von LarsJ