SharePoint2010商业智能(BI)解决方案14729.pptx

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1、SharePoint 2010商业智能解决方案Business IntelligenceSharePoint 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(OLAP，也称多维分析)、

2、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BISharePoint 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。任意人员都可以从自己的视角去开发制作报表。面向业务分析师（面向业务分析师（DA）面向面向IT专业开发人员（专业开发人员（developer）面向终端用户（面向终端用户（End User），企业各层次人员），企业各层次人员二、轻松实现灵活复杂的表格样式报表二、轻松实现灵活复杂的表格样式报表l集成Excel，使得Excel成为报表开发工具l现成的报表样

3、式模版，轻松应用l面向终端用户(end user)，无需专业知识亦可开发报表l任意维度的行分组、列分组l任意维度的行合计、汇总、列合计、汇总l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 dicing）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直观的创作和发布丰富的可视化控件灵活的数据导入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

4、据Report Builder 3.0Report Builder 3.0中的地图控件中的地图控件中的地图控件中的地图控件:支持工业标准：地图,路径,自定义图形,支持SQL Server的空间数据与Bing Maps集成四、更完善可视化体验四、更完善可视化体验生产车间平面图五、报表与五、报表与SharePoint站点高度融合站点高度融合重用报表组件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。l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l客户端无需安装Exc

5、el软件，即可在IE里运行Excel报表lExcel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l立方体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。l维度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。l事实事实表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、概念理解一、概念理解二、数据仓库的结构二、数据仓库的结构l星型结构星型结构l雪花型结构雪花型结构Employee_DimEmplo

6、yee_DimEmployeeKeyEmployeeID.EmployeeKeyEmployeeKeyTime_DimTime_DimTimeKeyTheDate.TimeKeyTimeKeyProduct_DimProduct_DimProductKeyProductIDProduceNameProductBrandProductCategory.ProductKeyProductKeyCustomer_DimCustomer_DimCustomerKeyCustomerID.CustomerKeyCustomerKeyShipper_DimShipper_DimShipperKeyShip

7、perID.ShipperKeyShipperKeySales_FactSales_FactTimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKeyUnitsPrice.TimeKeyTimeKeyCustomerKeyCustomerKeyShipperKeyShipperKeyProductKeyProductKeyEmployeeKeyEmployeeKey多个外键多个外键事实事实维度键维度键数据仓库的星型结构l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

8、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Employee_DimEmployee_DimEmployeeKeyEmployeeID.EmployeeKeyEmployeeKeyTime_DimTime_DimTimeKeyTheDate.TimeKeyTimeKeyProduct_DimProduct_DimProductKeyProductIDProduceNameProductBrandProductCategory.Product

9、KeyProductKeyCustomer_DimCustomer_DimCustomerKeyCustomerID.CustomerKeyCustomerKeyShipper_DimShipper_DimShipperKeyShipperID.ShipperKeyShipperKeySales_FactSales_FactTimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKeyUnitsPrice.TimeKeyTimeKeyCustomerKeyCustomerKeyShipperKeyShipperKeyProductKeyProductKeyE

10、mployeeKeyEmployeeKey维度键维度键Product_CategoryProduct_CategoryProductKeyProductIDProduceNameProductBrandProductCategory.ProductKeyProductKey父类外键父类外键维度键维度键维度键维度键l雪花型雪花型结结构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l星型结构和雪花型结构重要的方面星型结构和雪花

11、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、什么是三、什么是ETL过程？过程？l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l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。lETL举例FNameLNameUnitPriceQtyBarrAdam.552ChaiSean1.13Emp

12、KeyName1Barr.Adam2Chai.SeanNameUnitPriceQtyBarr.Adam.552Chai.Sean1.13NameTotalSalesBarr.Adam1.1Chai.Sean3.3EmpKeyTotalSales11.123.3导入合并计算筛选业务系统源数据表数据仓库目标数据表从业务系统源到目标数据仓库的整个过程即ETL过程Microsoft BI解决方案一、BI解决方案整体架构数据整合数据清洗高性能数据移动快速建立数据仓库层次化业务分析消除IT架构与应用之间的隔阂实时商业智能深入数据挖掘自定义报表数据展现与门户集成即席报表报表 分析 集成MicrosoftM

13、icrosoftSQLSQL ServerServer 2008Integration ServiceMicrosoftMicrosoftSQLSQL ServerServer 2008Analysis ServiceMicrosoftMicrosoftSQLSQL ServerServer 2008Reporting ServiceSQL Server 2008 R2 三大服务组件层次关系SQLServer数据仓库多维数据集多维数据集多维数据集操作性数据存储业务数据层数据操作层（ETL）数据仓库层（DM）数据分析模型层（DA）数据展现层（DR）SQL Server集成服务SQL Server

14、数据库引擎SQL Server分析服务SharePoint 服务器SQL Server 报表服务业务分析层（BA）Excel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 BrowserExcelPowerPivot for Excel

15、Excel Web AppReport ManagerMicrosoft 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Business Intelligence Development StudioExcel 2010Performance Point ServicesVisio 2010Report 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

16、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，SSIS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 An

17、alysis 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 MOL

18、AP 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 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

19、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。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报报报报表开

20、表开表开表开发发发发工具工具工具工具uuReport servicesReport servicesuuExcel 2010Excel 2010uuPPSPPSuuReport BuilderReport BuilderuuVisioVisioMicrosoft BI开发流程业务业务业务业务数据数据数据数据分析分析分析分析数据数据数据数据仓库仓库仓库仓库设计设计设计设计ETLETLETLETL开开开开发发发发CubeCubeCubeCube建建建建设设设设发发发发布布布布报报报报表表表表部署、集成到部署、集成到部署、集成到部署、集成到SharePointSharePointSharePoint

21、SharePoint站点站点站点站点CubeCube多多维数据维数据集集源系统源系统客户端客户端数据仓库数据仓库一、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”

22、等组件以“Package”作为ETL调度的工作单元，一个Package是一个XML文件Control FlowLoopFTP TaskSend MailExecute SQLData Flow TaskData FlowFlat File SourceSQL Data SourceMergeMulti-castDerive ColumnSQL ServerFlat File开发开发ETLETL包包加载Package执行完成数据流任务数据流任务三、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 Microso

23、ft 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

24、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，很难执行复杂的计算，优点是可以存储和处理大量的数据。HOLAP(混合OLAP)MOLAP与ROLAP的结合，把最近一个分区的数据存储在Cube,较老的数据存储在数据仓库。Microsoft BI部署与移置数据仓库与Cube多维数据库：使用SQL Server的备份/还原功能，即可轻松实现部署和移置ETL包：拷贝在SSIS项目中的包文件，即可进行ETL的部署、调度、执行报表：直接拷贝Excel报表文件，或SQL Server Report报表文件即可进行任意地方的部署携手并进 共创未来谢谢！演讲完毕，谢谢观看！