SharePoint2010商业智能解决方案.ppt

1、SharePoint 2010商业智能解决方案,Business Intelligence,SharePoint 2010 BI培训内容,商业智能(BI)的概念 SharePoint 平台的BI特色 BI基础知识介绍 Microsoft BI集成解决方案 Microsoft BI组件与开发工具 Microsoft BI开发流程 Microsoft BI报表部署与移置,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。 从技术上讲，商业智能的建设过程并不复杂，它只是多个工具的结合使用。 包括的内容有：数据仓库(Data Wavehouse)、联机分析处理(O

2、LAP，也称多维分析)、报表制作和终端用户查询、数据挖掘,商业智能的概念,4,少数人的BI,一、面向全员,全员BI,SharePoint 平台的BI特色,为各个角色的人员，提供相应的报表制作工具，使得 任意人员都可以从自己的视角去开发制作报表。,二、轻松实现灵活复杂的表格样式报表,集成Excel，使得Excel成为报表开发工具 现成的报表样式模版，轻松应用 面向终端用户(end user)，无需专业知识亦可开发报表 任意维度的行分组、列分组 任意维度的行合计、汇总、列合计、汇总 快速实现大数据量装载,三、直观、可视化的制作图形报表,Excel中的强大的交叉分析（slicing and dici

3、ng ） 工作簿可以作为报表的数据源 对大数据的快速处理 流畅地发布到SharePoint,整合多种来源的数据 支持各种标准，如：ATOM Feeds,基于共享组件的拖拽式报表设计 支持地理空间数据的丰富的图形化展示,丰富的图形展现方式,丰富的地理空间数据展示控件 在地图和平面上展示相关的业务数据,Report Builder 3.0中的地图控件:,四、更完善可视化体验,生产车间平面图,五、报表与SharePoint站点高度融合,重用报表组件 重用通用的报表元素以加快报表制作，降低成本和方便最终用户。SharePoint 作为共享和编辑报表组件的中心，可以自动同步发布的内容对象。,New Re

4、port,SourceReport,使用各个工具开发出的报表，可以任意组合， 分发、集成到SharePoint站点 客户端无需安装Excel软件，即可在IE里运行Excel报表 Excel报表元素分发功能，能够通过权限、URL参数的方式，在IE浏览器分发Excel报表中的任意对象,BI基础知识简介,立方体 在分析服务器存储的基本单元称为立方体(CUBE)。立方体是聚合好的数据的集合，使得可以快速查询数据。 维度 每一个立方体拥有一个或多个维度，一个维度代表业务分析数据的一个类别。 事实表 一个事实表包含您希望汇总的基本信息。它可能是订单明细信息，薪水信息或任何其他用于汇总和求平均的信息。,一、

5、概念理解,二、数据仓库的结构,星型结构 雪花型结构,数据仓库的星型结构,星型结构 使用关系型的数据库架构来表现多维度数据。 这是最简单的数据仓库架构的形式，它包含了一个或者多个维度表和事实表。因为维度表和事实表之间的实体-关系视图像一个星型（一个事实表连接到多个维度），所以被称为星型结构。 星型结构的中心由一个大的事实表和它指向的维度表组成 星型结构的优点是提高了性能和使数据易于理解。,数据仓库的雪花型结构,维度键,维度键,维度键,维度键,雪花型结构 当维度表又拥有父外键时，就变成了雪花型结构 在 OLAP时，这种雪花型结构增加了连接的次数和降低了获取数据时的性能。虽然维度表占用较少空间，但是

6、依然不推荐使用雪花型结构。 雪花型结构，通过冗余外键的方式，可以转化成星型结构,星型结构和雪花型结构重要的方面 在星型结构中，每一个维度表都有一个主键 在星型结构中， 一个维度表没有任何父表 在雪花型结构中， 一个维度表有一个或者多个任何父表 在星型结构中，维度的层次结构存储在维度表本身 在雪花型结构中，层次结构被分为单独的表,三、什么是ETL过程？,数据从数据源向目标数据仓库抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程 构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 ETL举例,合

7、并,业务系统源数据表,数据仓库目标数据表,Microsoft BI解决方案,一、BI解决方案整体架构,报表,分析,集成,Microsoft SQL Server 2008 Integration Service,Microsoft SQL Server 2008 Analysis Service,Microsoft SQL Server 2008 Reporting Service,SQL Server 2008 R2 三大服务组件,层次关系,强大的多维数据库引擎 (Analysis Services),强大的关系型数据库引擎 (SQL Server),数据仓库,Cube,二、BI 解决方案底

8、层,OLAP,三、BI 解决方案中层,报表 (Reporting Services) 协作和共享 (Excel Services) BI自助服务 BI (PowerPivot for Excel) 报表集成 (PerformancePoint Services),四、BI 解决方案前端,Web Browser Excel PowerPivot for Excel Excel Web App Report Manager,Microsoft BI组件与开发工具,SQL Server 数据库引擎 SQL Server 集成服务 SQL Server 分析服务 SQL Server 报表服务 Bus

9、iness Intelligence Development Studio Excel 2010 Performance Point Services Visio 2010 Report Builder,一、SQL Server 数据库引擎,为大规模数据提供了可伸缩且高性能的数据存储处理引擎，从而帮助企业将商业数据合并到用于分析和生成报表中的中央数据仓库中。,二、SQL Server 集成服务,SQL Server Integration Services(SSIS)提供了一个全面的平台，可以从不同的数据源系统中提取数据，并对数据或其结构、格式做任意修改，然后将转换后的数据加载到数据仓库中，S

10、SIS的重要功能包括： 使用 Visual C# 和 Visual Basic .NET 创建脚本； 将 ADO.NET 用于工作地、来源和目的地组件； 使用线程集区和增强型查阅转换来提高扩展性； 使用改良式汇入和导出向导来执行功能更强大且扩展性更高的数据传输； 适用于 SAP BW、Oracle 和 Teradata 的全新 SSIS 连接器。,三、SQL Server 分析服务,SQL Server Analysis Services提供了联机分析处理引擎，包括在多维度和关键业务指标(KPI)中实现商业量值聚集，并使用特定算法来辨别模式、趋势以及与商业数据相关的数据挖掘工作，从而帮助组织建

11、立企业规模的全面性分析解决方案，并通过熟悉的工具提供可执行的深入洞察能力。SQL Server 2008 R2 Analysis Services的重要功能包括： 使用全新流线型Cube设计器来快速开发解决方案； 提供增强的维度 (Dimension)设计器和聚合 (Aggregation)设计器； 使用全新的属性关系设计器来轻松建立属性关系； 使用最佳实践来避免常见的设计问题，使用子空间计算来优化性能； 使用具有 MOLAP 功能的回写启用高性能的假设情况案例； 提供增强的数据挖掘结构及改良式时间序列支持； 使用分析服务来监视、分析和优化解决方案。,四、SQL Server 报表服务,SQL

12、 Server Reporting Services提供了一个基于Web服务器的完整报表平台，设计用于支持广泛的企业报表需求，从而使组织能够提供整个企业所需的相关信息。 SQL Server 报表服务的重要功能包括： 使用灵活报表配置的全新独特配置功能，设计任何架构的报表； 将报表以Microsoft Office等丰富格式文本呈现； 整合报表与Office SharePoint Services，以便集中传递及管理商业洞察力； 以增强型视觉功能显示图形化数据。 复杂报表处理,五、SQL Server Report集成开发环境,集成服务项目，用于ETL过程。,分析服务项目，用于Cube处理。,

13、报表服务器项目，用于报表页面开发。,BI核心开发工具，面向IT人员 数据ETL、CUBE处理、报表开发 报表管理、部署、发布,六、Excel 2010 报表,随心所欲的数据透视表和数据透视图 多数据源支持 面向终端用户 非专业级开发 直接在IE运行,七、Performance Point Service报表,基于SharePoint快速开发部署 集成各种报表到SharePoint站点 只能以Cube为数据源 面向企业的业务分析仪表盘报表 支持多维数据的随意钻入和交互性,Microsoft BI开发流程,业务数据分析,数据仓库设计,ETL开发,Cube建设,发布报表,部署、集成到SharePoi

14、nt站点,一、数据仓库设计,分析业务数据库，建立维度表与事实表 如维度有父级结构，可在数据仓库维度表中冗余父级结构外键，尽最大可能遵循星型结构的原则 使用整形键列建立维度表与事实表之间的关系，达到最低存储占用、便于压缩、优化查询的效果 在事实表的时间列上创建聚集索引，提升在处理Cube、时间切片、以及对数据扫描的性能。 不要对维度表分区，对大的事实表进行分区,二、ETL开发,控制流：并行的工作流引擎，执行单位的“容器”与任务 数据流：高性能数据管道，图形化的数据转移流程设计，包括“源”，“目标”和“数据转换”等组件 以“Package”作为ETL调度的工作单元，一个Package是一个XML文

15、件,开发ETL包,ETL执行过程,三、Cube建设,创建一个分析服务项目 定义一个数据源 定义一个数据源视图 使用立方体（CUBE）向导,使用以下步骤创建分析服务项目: 从程序菜单选择 Microsoft SQL Server 2008 R2 ，然后选择 SQL Server Business Intelligence Development Studio,为新立方体定义数据源，使用以下步骤: 在解决方案资源管理器中右击数据源文件夹，选择新建数据源。,要创建一个新数据源视图，使用以下步骤: 解决方案资源管理器中右击数据源视图文件夹，选择新建数据源视图。,BIDS 会自动显示数据源视图的架构,为创建立方体，使用以下步骤: 在解决方案资源管理器右击立方体文件夹，然后选择新建立方体。,部署，处理和浏览立方体,Cube分区的存储方式,MOLAP(多维OLAP) 推荐的存储方式，数据存储在多维立方体，数据检索最快，且对时间切片切块操作进行了优化，缺点是在建立Cube时，因为有大量的计算，需要大量的时间来处理Cube。 ROLAP(关系OLAP) 数据存储在关系型数据仓库，数据检索较慢，很难执行复杂的计