SSAS چیست و کاربردهای آن در پیاده سازی هوش تجاری

ابزارهای مختلف هوش تجاری تأثیر بسیار زیادی را در توسعه کسب‌وکارها در طول دو دهه گذشته داشته‌اند. زمانی که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار داریم، مرتب‌سازی و سپس تجزیه و تحلیل آنها از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است.

شرکت مایکروسافت در حوزه هوش تجاری همواره سعی کرده تا بهترین ابزارها را ارائه کرده و مسیر توسعه کسب‌وکارهای مختلف را هموار کند. در این مقاله قصد داریم تا شما را SSAS و کاربرد آن در پیاده‌سازی ابزارهای هوش تجاری آشنا کنیم. در این صورت اگر تمایل به کسب اطلاعات بیشتر در این حوزه دارید، ادامه این مقاله را از دست ندهید.

 SSASچیست؟

SSAS به‌عنوان سرویس تجزیه و تحلیل داده‌ها در SQL server شناخته می‌شود که امکان ایجاد پایگاه‌های داده پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP) و ساختارهای داده‌کاوی را فراهم می‌کند. SSAS ابزارهایی را برای مدل‌سازی، تجمیع و تجزیه و تحلیل داده‌ها فراهم می‌کند و کاربران را قادر می‌سازد تا حجم زیادی از گزارش‌دهی داده‌ها را در زمانی کوتاه انجام دهند.

همچنین از تجزیه و تحلیل داده‌های چندبعدی پشتیبانی می‌کند که امکان کاوش داده‌ها از ابعاد و دیدگاه‌های مختلف را فراهم می‌کند. SSAS معمولاً در برنامه‌های کاربردی هوش تجاری و انبار داده برای پشتیبانی از فرایندهای تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

تاریخچه SSAS

ابزار SSAS به‌عنوان یکی از ابزارهای هوش تجاری تاریخچه‌ای غنی دارد. این ابزار در اواخر دهه ۹۰ میلادی درست زمانی معرفی شد که شرکت مایکروسافت سهام شرکتی که ابزار OLAP را برای SQL server مایکروسافت طراحی کرده بود، خریداری کرد. اولین نسخه از این ابزار در سال ۲۰۰۰ به‌عنوان بخشی ازSQL server معرفی گردید. این نسخه، عملکرد پایه OLAP را ارائه می‌کرد. همچنین از زبان MDX برای کوئری‌ها و برخی تغییرات بر روی داده‌های مکعبی پشتیبانی می‌کرد.

این ابزار در تمامی نسخه‌های بعدی SQL server تغییراتی را تجربه کرد و به طور مداوم در حال به‌روزرسانی است. امروزه، SSAS با نسخه‌های جدید SQL Server وMicrosoft Azure  که از خدمات OLAP مبتنی بر ابر را پشتیبانی می‌کنند، ادغام شده و به تکامل خود ادامه می دهد.

مدل های داده SSAS: چند بعدی در مقابل جدولی

SSAS دو نوع مدل داده را ارائه می‌دهد: چندبعدی و جدولی. هر دو مدل به‌عنوان پایه‌ای برای ساخت برنامه‌های تحلیلی عمل می‌کنند، اما در طراحی و اجرا متفاوت هستند.

• مدل‌های داده چندبعدی: یک مدل داده چندبعدی بر اساس طرح‌واره ستاره‌ای تشکیل شده است که از یک جدول واقعیت و چندین جداول چندبعدی تشکیل شده است. جدول حقایق شامل داده‌های دقیق تجاری است، درحالی‌که جداول ابعاد اطلاعات زمینه‌ای مانند زمان، محصول، مشتری و مختصات مکانی را ارائه می‌دهند. مدل‌های داده چندبعدی برای عملکرد کوئری بهینه شده‌اند و از وظایف تحلیلی پیچیده مانند OLAP، داده‌کاوی و گزارش دهی پشتیبانی می‌کنند.
• مدل‌های داده جدولی: یک مدل داده جدولی بر اساس یک طراحی پایگاه‌داده رابطه‌ای پایه گذاری شده است که از جداول متعدد با روابط بین آنها تشکیل شده است. جداول در قالبی سازماندهی شده‌اند که به کاربران این امکان را می‌دهند که به‌راحتی داده‌ها را با استفاده از قابلیت (drag&drop) تجزیه و تحلیل کنند.

SSAS چگونه کار می کند؟

SSAS با پردازش حجم زیادی از داده‌ها و سازماندهی آن‌ها در ساختارهای چندبعدی به نام مکعب کار می‌کند. این مکعب‌ها برای پشتیبانی از تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی سریع و کارآمد داده‌ها طراحی شده‌اند و به کاربران اجازه می‌دهند تا کوئری‌های موقتی انجام دهند و داده‌ها را به طور دقیق بررسی کنند. در اینجا یک نمای کلی از نحوه عملکرد SSAS در چند سطح آورده شده است:

• منابع داده: SSAS به یک یا چند منبع داده؛ مانند پایگاه‌های داده SQL Server، صفحات گسترده اکسل یا فایل‌های مسطح متصل می‌شود تا داده‌های لازم را استخراج کند.
• مدل‌سازی داده‌ها: SSAS از یک زبان تخصصی به نام عبارات چندبعدی (MDX) برای تعریف ساختار مکعب، شامل ابعاد (مانند زمان، محصول و مکان)، معیارها (مانند درآمد و سود) و سلسله‌مراتب استفاده می‌کند.
• پردازش داده‌ها: SSAS داده‌ها را در همان محل منبع پردازش می‌کند و با استفاده از فرایندی به نام پردازش مکعب، آنها را در مکعب جمع می‌کند. این کار شامل محاسبه معیارهای از پیش تعریف شده، مانند مجموع و میانگین و ذخیره آنها در مکعب برای دسترسی سریع‌تر در طول کوئری است.
• کوئری نویسی: کاربران می‌توانند با استفاده از ابزارهایی مانند Excel PivotTables یا Power BI به ساختارهای مکعب متصل شوند تا کوئری‌های موقت را انجام دهند.

چرا باید از این ابزار استفاده شود؟

دلایل مختلفی وجود دارند که باید از ابزار SSAS در تجزیه و تحلیل‌های داده‌های تجاری استفاده کرد. این ابزار به دلیل قابلیت تجزیه و تحلیل و گزارش دهی قدرتمندی که دارد، برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌های بزرگ و پیچیده داده مناسب خواهد بود. همچنین به دلیل امکان ایجاد مکعب‌های پردازشی و تحلیلی چند بعدی و آنلاین OLAP کاربران قادر هستند تا داده‌ها را به طور دقیق بررسی کرده و با انجام سناریوهای (WHAT IF)، به تجزیه و تحلیل موقت داده‌ها بپردازند. همچنین این ابزار قادر است تا با نرم‌افزارهای مایکروسافت همچون اکسل و Power BI ادغام شده و ابزاری همه کاره را برای مدیریت داده‌های سازمان ایجاد کند.

محدودیت های SSAS:

باید در نظر داشته باشید که SSAS با تمام قابلیت‌ها و مشخصاتی که دارد، محدودیت‌ها و معایبی را نیز خواهد داشت. از جمله این معایب می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• نیازمندی به حجم زیادی از منابع. یکی از ایراداتی که به SSAS گرفته می‌شود، این است که ممکن است نیاز به منابع بسیار زیادی داشته باشد. در چنین شرایطی قدرت پردازش و حافظه‌های ذخیره‌سازی پر ظرفیتی برای رسیدگی به چنین حجم از داده‌های بزرگ نیاز خواهد بود.
• مشکل بودن یادگیری. SSAS ابزار ساده‌ای نیست. این ابزار پیچیدگی‌ها و نکات تخصصی دارد که به مهارت‌های متخصصین علم داده نیاز خواهد داشت. در چنین شرایطی یادگیری این ابزار ممکن است کمی وقت‌گیر و پیچیده باشد.
• نیازمندی به تهیه اشتراک. SSAS ابزار رایگانی نیست و سازمان‌های مختلف برای بهره‌مندی از مزایای این ابزار باید اشتراک آن را خریداری کنند. تهیه اشتراک این ابزار نیز ممکن است برای برخی سازمان‌های کوچک‌تر و یا با درآمد کمتر، مشکل باشد.
• وجود برخی چالش‌ها در یکپارچه‌سازی داده‌ها. یکی دیگر از معایبی که متوجه ابزار SSAS است، این است که نیاز به ادغام داده‌ها در قالب خاصی دارد. این امر نیز ممکن است باعث شود تا برای سازمان‌هایی که با منابع داده ناهمگن سروکار دارند، اندکی چالش‌برانگیز باشد.
• نیاز به تعمیر و نگهداری و پشتیبانی. SSAS به‌عنوان ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ یک سازمان تجاری، نیاز به نگهداری مداوم دارد. متخصصین و تکنسین‌های مربوط باید به طور مداوم نسبت به پردازش منظم مکعب‌های داده و همچنین بهینه‌سازی نرم‌افزاری و سخت‌افزاری اقدام کنند که هزینه‌های کلی استفاده از این ابزار را افزایش می‌دهند.

صنایعی که به SSAS متکی هستند:

سازمان‌ها و صنایع مختلفی وجود دارند که برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود، به SSAS متکی هستند. این ابزار معمولاً در سازمان‌های مختلف با هدف پشتیبانی از مدیران برای تصمیم‌گیری‌های صحیح استفاده می‌شود. از جمله موارد کاربرد این ابزار می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• امور مالی و بانکی. یکی از موارد کاربرد ابزار تجزیه و تحلیل اطلاعات SSAS را باید در حوزه بانکی و مالی دانست. صنایع مالی و بانکی برای امور مربوط به مدیریت ریسک، سود و سرمایه و همچنین برای تولید گزارش‌ها مالی به این ابزار نیاز دارند. همچنین از این ابزار می‌توان برای تجزیه و تحلیل اطلاعات مشتریان، شناسایی روندها و تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد اعطای وام‌ها و سرمایه‌گذاری‌ها استفاده کرد.
• کسب‌وکارهای خرده‌فروشی. یکی دیگر از کسب‌وکارهایی که می‌توان از SSAS در آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده کرد، کسب‌وکار خرده‌فروشی است. این کسب‌وکارها برای تحلیل داده‌های فروش، میزان خرید مشتریان و همچنین بررسی سطح موجودی در راستای بهینه‌سازی عملیات و کاهش هزینه‌ها و بهبود رضایت مشتری از این ابزار استفاده می‌کنند. در ضمن، از این ابزار می توان برای تحلیل و پیش‌بینی میزان فروش محصولات و بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری استفاده کرد.
• کسب‌وکارهای بهداشت و درمان. یکی دیگر از حوزه‌های کاربرد SSAS، مشاغل حوزه بهداشتی درمانی خواهد بود. کاربران می‌توانند از این ابزار برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیماران، احتمال شیوع برخی بیماری‌ها، مدیریت موجودی و هزینه‌ها استفاده کنند. همچنین از این ابزار برای مراقبت از بیمار، بررسی اقدامات انجام شده برای کنترل بیماری و عفونت و بهینه‌سازی مدیریت منابع استفاده کنند.
• حوزه‌های ساخت و تولید. از دیگر کسب‌وکارهایی که می‌توان در آنها از SSAS استفاده جامعی داشت، حوزه‌های ساخت و تولید است. کارخانه‌ها و واحدهای تولیدی از این ابزار می‌توانند برای و تحلیل داده‌های مربوط به تولید محصولات، فعالیت ارتقای عملیات زنجیره تأمین و همچنین بهینه‌سازی و کارآمدتر کردن خطوط تولید محصولات استفاده کنند. SSAS به واحدهای تولیدی کمک می‌کند تا با پیش‌بینی تولید، شناسایی بهترین مناطق برای فروش کالا در جهت کاهش هزینه‌ها اقدام کنند.
• مخابرات. شرکت‌های مخابراتی از SSAS می توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به شبکه و همچنین بهینه‌سازی عملیات انجام شده در داخل شبکه استفاده کنند.
• ارگان‌های دولتی. از دیگر سازمان‌هایی که توصیه زیادی برای استفاده از ابزارهای هوش تجاری همچون SSAS به آنها می‌شود، سازمان‌ها و ارگان‌های دولتی هستند. ارگان‌های دولتی می‌توانند از این ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده‌های ارسال شده از حوزه‌های مختلف کشور استفاده کنند.

سخن پایانی

در این مقاله جامع شما را با ابزار SSAS و کاربرد آن در پیاده‌سازی ابزارهای هوش تجاری در یک سازمان آشنا کردیم. در پایان درصورتی‌که تمایل به کسب اطلاعات بیشتر در این حوزه دارید، به شما پیشنهاد می‌کنیم تا به مطالعه ادامه مقالات حوزه هوش تجاری وبلاگ ما بپردازید.