Créer et modifier un cube OLAP

Concevoir un modèle dimensionnel unifié (UDM)

• Identifier les mesures et leur granularité appropriée
• Ajouter de nouveaux groupes de mesures et créer des mesures personnalisées

Créer les dimensions

• Mettre en œuvre les schémas en étoile et en flocon
• Identifier les dimensions à jeux de rôle
• Ajouter des attributs et propriétés dimensionnels

Étendre le cube avec des hiérarchies

Créer des hiérarchies

• Création de hiérarchies naturelles
• Relations de plusieurs à plusieurs
• Créer des relations d'attributs
• Distinguer les hiérarchies équilibrées des hiérarchies déséquilibrées
• Discrétiser les valeurs d'attributs avec les algorithmes Clusters et zones égales

Relations de type parent-enfant

• Définir le parent et les attributs clés
• Générer des niveaux de légende avec la fonctionnalité Modèle de nom
• Supprimer les entrées répétées avec la propriété MembersWithData

Exploiter des relationsdimensionnelles avancées

Stocker les données dimensionnellesdans des tables de faits

• Créer une dimension dégénérée
• Configurer des relations de faits

Économiser de l'espace avec les relations dimensionnelles référencées

• Identifier les candidats pour des relations référencées
• Utiliser l'onglet Dimension Usage pour configurer les relations référencées

Inclure des dimensions avec desrelations plusieurs à plusieurs

• Mettre en œuvre des groupes de mesures et des dimensions intermédiaires
• Faire un rapport sur les dimensions plusieurs à plusieurs sans double comptage

Concevoir des cubes optimaux

Assembler les composants des cubes

• Sélectionner les tables de faits appropriées
• Ajouter les dimensions des cubes
• Faire la différence entre les mesures additives, semi-additiveset non additives

Concevoir le stockage et les agrégations

• Choisir parmi les modes de stockage ROLAP, MOLAP et HOLAP
• Partitionnement du cube pour de meilleures performances
• Concevoir des agrégations avec l'assistant Conception d'agrégation
• Exploiter l'assistant Optimisation basée sur l'utilisation

Automatiser le traitement

• Exploiter les scripts XMLA et SSIS
• Réactualiser les cubes avec la mise en cache proactive

Réaliser une analyse avancée avec MDX

Récupérer des données avec MDX

• Définir les tuples, les ensembles et les membres calculés
• Exécuter des requêtes sur les cubes avec MDX
• Naviguer dans les hiérarchies avec MDX et utiliser les fonctions des ensembles

Surveiller les performances métier avec les KPI

• Créer un statut des objectifs et des expressions de tendance
• Utiliser PARALLEL PERIOD pour comparer avec les périodes passées

Créer des calculs avec MDX

• Ajouter des calculs d'exécution au cube
• Comparer les calculs MDX avec les colonnes calculées grâce à la vue de source de données

Sécuriser les données du cube

Sécuriser les données et simplifierl'interface utilisateur

• Distinguer les fonctions de perspective et la sécurité
• Créer des rôles pour les privilèges administratifs
• Sécuriser les données dimensionnelles
• Mettre en œuvre une sécurité de niveau cellule

Obtenir un avantage métier avec l'exploration de données (data mining)

Déterminer quel est le bon modèle

• Identifier les tâches métier pour l'exploration de données
• Apprentissage et test des algorithmes d'exploration de données
• Comparer les algorithmes au graphique de précision et à la matrice de classification
• Optimiser les retours avec le graphique des bénéfices

Réaliser des prédictions réalistes

• Classement avec les arbres de décision, le réseau neuronal et l'algorithme MNB (Microsoft Naive Bayes)
• Prédiction avec l'algorithme MTS (Microsoft Time Series)

Déployer des modèles

• Prédire les nouveaux cas grâce aux algorithmes
• Utiliser DMX pour réaliser des prédictions singleton et par lot
• Explorer les résultats avec des visionneuses d'exploration de données