Résumé : ce livre blanc fournit une aide pratique aux professionnels et aux décideurs








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Fonctionnalités de modélisation supplémentaires


Outre les relations et les hiérarchies de données, des fonctionnalités de modélisation supplémentaires peuvent vous aider à choisir la meilleure expérience de modélisation :

  • Les perspectives permettent de définir un sous-ensemble d'un modèle de données pour simplifier l'exploration par les utilisateurs finaux. Les perspectives sont disponibles dans les modèles multidimensionnels et tabulaires à la fois.

Dans les modèles multidimensionnels, les traductions permettent d'afficher
la dimension, l'attribut, la mesure, le membre calculé, ainsi que d'autres noms d'objets et valeurs de membres de dimension, dans la langue spécifiée par
les paramètres régionaux de l'ordinateur. Pour activer cette fonctionnalité,
le développeur du modèle doit fournir des noms d'objets traduits et référencer les colonnes dans les données sources contenant les valeurs de membre
de dimension traduites. Les modèles tabulaires ne fournissent pas cette fonctionnalité.

Les actions permettent aux utilisateurs finaux d'exécuter un rapport Reporting Services, d'accéder à une URL, ou d'initier une opération externe en fonction
du contexte de la cellule où l'action se produit. Par exemple, au moyen d'une action, un utilisateur peut lancer une page Web qui affiche le catalogue des produits d'une société automatiquement filtrés en fonction du ou des produits qu'il consultait. Les actions sont prises en charge en mode natif dans les modèles multidimensionnels, et de nombreux outils clients (comme Excel et Reporting Services) permettent aux utilisateurs d'effectuer des actions. Dans SQL Server 2012, la capacité de créer des actions dans un modèle tabulaire à l'aide de SQL Server Data Tools n'est pas prise en charge.

L'extraction vous permet d'accéder aux données détaillées stockées dans votre modèle. Elle est disponible dans la modélisation multidimensionnelle et tabulaire. Les modèles multidimensionnels vous permettent également de créer des actions d'extraction, afin de personnaliser l'expérience d'extraction en spécifiant les colonnes qui sont retournées et l'espace du cube où l'action est activée.

L'écriture différée est une fonctionnalité généralement requise dans les applications de gestion budgétaire et prévisionnelle. Dans ce cas, les utilisateurs professionnels souhaitent généralement effectuer une analyse de scénario, en mettant à jour des valeurs dans le modèle, puis en publiant le résultat pour que d'autres puissent le consulter. Les modèles multidimensionnels fournissent la prise en charge native de l'écriture différée des données. Dans SQL Server 2012, les modèles tabulaires ne prennent pas en charge cette fonctionnalité.

Logique métier


La logique métier peut apporter une valeur ajoutée énorme à un modèle de données, sous la forme de calculs et de règles d'entreprise qui améliorent les données pour que l'utilisateur final puisse les analyser.

La modélisation tabulaire et la modélisation multidimensionnelle offrent des
langages de formule enrichis pour implémenter la logique métier. La modélisation multidimensionnelle repose sur MDX, et la modélisation tabulaire sur DAX. Avant de passer aux scénarios de logique métier avancés de chaque paradigme, il est important de présenter généralement la façon dont la logique métier peut être appliquée à l'aide des transformations au niveau des lignes, des valeurs agrégées, et des calculs dans la modélisation multidimensionnelle ou tabulaire.

Transformations au niveau des lignes


Vous pouvez avoir besoin d'effectuer des calculs et de transformer les données qui ne sont pas disponibles d'emblée dans les données sources. Par exemple, vos données sources peuvent contenir une colonne Montant des ventes et une colonne Taux de change monétaire, mais la conversion du montant des ventes dans la devise étrangère peut manquer, ou bien, vos données sources peuvent contenir le prénom et le nom
des employés mais ne pas fournir leur nom concaténé complet. Notez que dans ces exemples, le calcul ou la manipulation des données doit se produire au niveau de la ligne et des données non agrégées.

En modélisation multidimensionnelle, les transformations au niveau des lignes sur les données non agrégées doivent être réalisées avant le chargement des données dans
le modèle, ou lorsque le modèle est interrogé. Vous pouvez transformer des attributs de dimension, tels que les noms des employés, en appliquant la transformation dans
le système de source de données, ou en écrivant une expression SQL qui est appliquée lorsqu'Analysis Services interroge la base de données source. Les transformations au niveau des lignes contenant des données numériques peuvent être effectuées à l'aide d'une expression SQL avant le chargement des données dans Analysis Services, ou elles peuvent être appliquées au moyen d'une expression MDX dans une instruction Scope, afin que le calcul soit appliqué au niveau de la ligne. Si la transformation est appliquée avant le chargement des données, Analysis Services peut préagréger les valeurs numériques. Si la transformation est appliquée au moyen d'une instruction Scope, l'agrégation se produit au moment de la requête.

En modélisation tubulaire, les transformations au niveau des lignes sont créées à l'aide de colonnes calculées. Lorsque vous créez une colonne calculée, vous ajoutez la colonne à une table spécifique dans votre modèle, et vous utilisez des formules DAX pour définir les valeurs de la colonne. La formule est ensuite évaluée pour chaque enregistrement de cette table, et est chargée en mémoire tout comme n'importe quelle autre colonne du modèle. Cette souplesse vous permet d'améliorer vos données directement dans
le modèle tabulaire en fonction de vos besoins d'analyse spécifiques, et réduit les modifications des sources de données en amont, qui peuvent ne pas être en mesure d'appliquer vos modifications en temps voulu. Les colonnes calculées sont un moyen très pratique de créer et conserver des calculs qui doivent être effectués à un niveau détaillé dans vos données, avant d'être agrégés. Bien qu'il s'agisse d'une flexibilité puissante, notez que les colonnes calculées ne sont pas destinées à nettoyer les données brutes ou à transformer celles générées par des processus d'extraction, transformation et chargement (ETL).
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