SQL Server Analysis Services (SSAS) 用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)的高級聚合視圖，允許用戶快速創(chuàng)建動態(tài)報告和儀表板以集中業(yè)務(wù)可衡量值，如關(guān)鍵績效指標(biāo) (KPI)。
在本文中，我們將介紹用戶在將 TB 級數(shù)據(jù)傳輸?shù)?Snowflake 數(shù)據(jù)倉庫后如何在 SSAS 中繼續(xù)他們的分析。
問題
在將 150 TB 的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)遷移到 Snowflake 后，一家大型全球零售商希望繼續(xù)使用 SSAS 進行分析處理和數(shù)據(jù)挖掘?；谒麄兊呐f數(shù)據(jù)模型，他們的業(yè)務(wù)團隊在 SSAS 中創(chuàng)建了一組 OLAP 多維數(shù)據(jù)集（見下文）。當(dāng)他們的團隊嘗試使用 Snowflake 制作相同的多維數(shù)據(jù)集時，他們發(fā)現(xiàn)本機連接和開源連接選項無法與 SQL Server 一起使用。
OLAP 多維數(shù)據(jù)集，也稱為多維多維數(shù)據(jù)集或超多維數(shù)據(jù)集，是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲聚合數(shù)據(jù)并允許由于預(yù)先計算的值集而進行近乎即時的數(shù)據(jù)分析。
解決方案
為了重新構(gòu)建他們的 OLAP 多維數(shù)據(jù)集，他們的團隊最終選擇了 CData 來將 Snowflake 與 SSAS 集成。CData 為 Snowflake 提供了一個直接的 SQL 接口，允許其工程師快速有效地將他們團隊之前構(gòu)建的多維數(shù)據(jù)集連接到他們的 Snowflake 數(shù)據(jù)。一旦安裝了多維數(shù)據(jù)集，他們的業(yè)務(wù)部門就能夠評估、分析和挖掘數(shù)據(jù)。
過程
在 SSAS 項目中創(chuàng)建數(shù)據(jù)源和視圖、從數(shù)據(jù)構(gòu)建和部署多維數(shù)據(jù)集都與安裝 CData ADO.NET 提供程序一樣簡單。
為Snowflake創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
在您的 SSAS 項目中，創(chuàng)建一個新數(shù)據(jù)源，選擇 CData ADO.NET 提供程序并輸入您的 Snowflake 憑據(jù)。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖
創(chuàng)建數(shù)據(jù)源后，創(chuàng)建一個新數(shù)據(jù)源視圖，選擇新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)源，選擇外鍵匹配模式，并選擇要添加的表。
為Snowflake創(chuàng)建立方體
最后，構(gòu)建一個新多維數(shù)據(jù)集，選擇您希望包含在多維數(shù)據(jù)集中的表和度量，以及要生成的維度。
此時，您有一個用于 Snowflake 的 OLAP 多維數(shù)據(jù)集，可以用于分析、報告、數(shù)據(jù)挖掘等。
從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中獲得可操作的洞察力
公司選擇使用 CData Snowflake Adapter 是因為它能夠與 SSAS 以及基于標(biāo)準(zhǔn)的連接進行實時集成，而不管數(shù)據(jù)保存在哪里。這樣，當(dāng)用戶將整個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)移動到新的數(shù)據(jù)倉庫時，他們可以繼續(xù)使用他們的 SSAS 數(shù)據(jù)立方體。
