Was bedeutet SSAS?
SQL Analysis Services – kurz: SSAS – ist neben SSIS und SSRS fester Bestandteil des Microsoft SQL Servers und somit bedeutende Komponente von modernen Business-Intelligence(BI)-Systemen. Dabei dient SSAS der Aufbereitung und hypothesengestützten Auswertung von Daten, die auf vielfältige Datenquellen und -tabellen verteilt sind. Die resultierenden Ergebnisse können für eine fundierte Entscheidungsfindung genutzt werden. Zu den typischen Einsatzszenarien zählen das Berichtswesen und die Planung in Bereichen wie Controlling, Finanzen, Vertrieb, Produktion, Personal und Unternehmenssteuerung.
Multidimensionale und tabulare Modelle
Technisch betrachtet handelt es sich bei SSAS um ein semantisches Modell innerhalb der relationalen Datenbanken eines Data Warehouse. Die betreffende Schicht definiert, wie Kennzahlen hochaggregiert oder Fakten- und Dimensionstabellen miteinander verknüpft werden. Die Business-Logik ist im jeweiligen Cube abgebildet. So vereinfacht sich das Reporting durch den Endnutzer. Gleichzeitig wird der „Single Point of Truth“ gewährleistet.
SSAS bietet in diesem Kontext zwei unterschiedliche Datenbank-Technologien:
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Multidimensional: die „klassische“ und bewährte Technologie. Multidimensionale Modelle sind immer noch die gängige Lösung bei großen Datenmengen, vielen Nutzern und hoher Komplexität. Sie verfügen über eine Vielzahl an Funktionalitäten, wie Berechtigungen, Mehrsprachigkeit, Actions, KPI’s (Key Performance Indicator), Perspektiven und Partitionen. Die hohe Komplexität macht das Modell aber auch weitestgehend untauglich für Self-Service BI.
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Tabular: eine noch verhältnismäßig junge Technologie. Tabulare Modelle bilden eine leistungsfähige Brücke zwischen Excel/Power Pivot und der modernen BI-Lösung im Rahmen einer Self-Service-Strategie. Der Einstieg in die Thematik ist wesentlich einfacher. Ebenso ist Aufwand bei der Entwicklung geringer. Prototypische Ansätze werden besser unterstützt. Jedoch sind im professionellen Analyseumfeld einige Funktionen gefragt, die nur durch eine komplizierte DAX-Codierung zugeführt werden können.
Generell wird im multidimensionalen Modell die Business-Logik mit MDX formuliert, während beim tabularen Cube DAX zum Einsatz kommt. Abfragen gegen beide Modelle können sowohl mit MDX als auch DAX durchgeführt werden.
SSAS umsetzen und anwenden
Multidimensionale und tabulare Modelle ergänzen sich bei SSAS sehr gut. Prinzipiell lassen sich auf dieser Basis alle relevanten Aufgabenstellungen bei der Strukturierung der Daten und dem Aufbau von Modellen im BI-Umfeld bewältigen. Als Vorteil erweist sich dabei auch das homogene Zusammenspiel mit den anderen Komponenten des SQL Servers. Daher ist SSAS bereits seit vielen Jahren ein fester Bestandteil in jedem BI-Projekt von ORAYLIS.
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