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SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Analysis Services Cubes mit Excel auswerten

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Um bereits jetzt Lust auf das Endergebnis zu machen, gibt's hier eine kleine Demonstration, wie man mit Excel 2010 über eine Pivot-Tabelle auf einen OLAP-Cube des SQL Servers zugreifen kann.
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Transkript

Um schon einmal frühzeitig Appetit auf das Endergebnis zu machen, will ich jetzt mal zeigen, wie das aussieht, wenn man einen solchen OLAP-Cube gebaut hat, und mit Excel, dem beliebtesten Client, ihn analysiert. In dieser Client-Demonstration verwende ich Excel 2016, aber die Funktionalität ist eigentlich seit Excel 2007 weitgehend unverändert geblieben. Wenn ich auf einen Cube zugreifen möchte, gehe ich unter "Daten", "Externe Daten abrufen", "Aus anderen Quellen", und schon die zweite andere Quelle sind unsere Analysis Services. Nur beim ersten Mal, wenn ich mich damit verbinde, muss ich hier ein paar Informationen angeben, zum Beispiel wie mein OLAP-Datenbankserver heißt. Und da er auf derselben Maschine ist, auf der ich jetzt gerade arbeite, reicht hier der Punkt. Sonst muss man einfach den Servernamen eingeben, dahinter vielleicht den Namen der Instanz. So, und auf diesem Server liegt auch schon die beliebteste Beispieldatenbank von Microsoft, "Adventure Works". Die will ich analysieren, also wunderbar. Und dann wird für mich eine solche Datenverbindungsdatei erstellt, eine ODC-Datei. Das tue ich jetzt selbst. Und damit kann ich beim nächsten Mal schneller und einfacher auf diesen Cube zugreifen. Vielleicht war sogar mein Administrator so nett und hat mir diese ODC-Datei unter "Meine Datenquellen" gelegt. Dann könnte ich beim nächsten Mal sie einfach nur verwenden. So, damit ist die Zugriffskonfiguration fertig. Jetzt kann ich mir auswählen, mit welchem Tool ich das auswerten möchte. Pivot-Tabelle ist sicherlich das beliebteste, und die Pivot-Tabelle soll direkt in mein Feld A1 oben links, wo ich gerade stehe, eingefügt werden. So, die Pivot-Tabelle sieht relativ normal aus, und hier auf der rechten Seite aber sind jetzt Felder, die direkt aus dem OLAP-Cube kommen. Weil es sehr sehr viele sind, der Beispiel-Cube ist ziemlich kompliziert, werden wir ihn einschränken auf alles, was mit Reseller Sales zu tun hat. Damit werden die Kennzahlen zu Reseller Sales nur noch angezeigt, und das ist wesentlich einfacher. Sie sind immer noch eine riesige Menge, aber zum Beispiel, da ist der spannende Reseller Sales Amount. Man kann sich den ansehen. 80 Millionen Dollar, das ist ja schon ziemlich ordentlich. Haben wir denn damit auch richtig Marge gemacht? Da gibt es auch hier die berechnete Marge von 0,58 Prozent. Okay, wir sind vielleicht nicht die cleversten Geschäftsleute überhaupt. Das ist natürlich noch eine Summe, oder ein Prozentwert, über alles, was in der Datenbank drin ist. Wenn ich da einen vernünftigen Wert herausholen will, muss ich das natürlich irgendwie sinnvoller Weise einschränken. Ich könnte zum Beispiel hier die Datumsdimension nehmen und könnte sie mir in den Filter packen und sagen: Zeig mir doch mal, wie das speziell im Jahr, beispielsweise, 2012 war. Und dann sehe ich: Au ja, gar nicht schlecht, da waren es eben 28 Millionen und 3,25 Prozent Marge. Da war immerhin noch ein bisschen was drin. Jetzt habe ich also das Ganze einmal gefiltert, die Slicing-Operation durchgeführt. Es gibt natürlich noch mehr Dimensionen, die man hier mit anwenden könnte. Zum Beispiel gibt es ja auch die Produkte. Ist sogar sehr wichtig, wenn man was verkauft hat. Wo sind sie? Hier müssten sie kommen, unter "P" wie "Products". Auch dafür gibt es aber eine schöne Hierarchie. Und wenn ich mir die ansehen möchte, Produktkategorien, ja, die besteht aus Kategorie, Unterkategorie und Produkt, und wenn ich mir die in die Zeilen packe, dann sieht man gleich: Okay, ich handle nicht nur mit Fahrrädern, das ist allerdings das, was den meisten Umsatz macht, sondern auch mit Zubehör, Bekleidung und so weiter. Und wir sehen aber gleich: Fahrräder, auweia, die haben die allerschlechteste Marge. Sollte ich vielleicht weniger mit machen. Wenn ich jetzt hier mehr drüber wissen möchte, kann ich auf dieses Pluszeichen klicken. Das ist die Drill-Down-Operation. Und jetzt sehe ich, dass ich eben drei verschiedene Typen von Fahrrädern habe, und ich sehe: Oh Gott, Touring Bikes sollte ich sofort mit aufhören, mit denen mache ich sogar 38 Prozent Verlust. Und mit Mountain Bikes mache ich noch neun Prozent Gewinn. Und auch da, wenn ich mehr sehen möchte, kann ich weiter hineinbohren. Jetzt sehe ich sogar die einzelnen Mountain-Bike-Typen mit ihrer Rahmengröße. Und wieviel Gewinn mache ich denn mit denen? Das macht also schonmal das Arbeiten sehr viel angenehmer. Und auch weitere Dimensionen, die ich hier mit drin habe, kann ich einfach mit hineinziehen und mit den anderen entsprechend kombinieren. Ich nehme erstmal diese Marge hier raus. Die ist vielleicht gar nicht mehr so interessant, nur der Sales Amount. Und dann packe ich noch ein paar geografische Informationen dazu, die ich habe. Ich habe zum Beispiel, hier, da das Sales Territory, das kann ich auf die Spalten tun, dann sehe ich: Das Ganze passiert in Europa, in Nordamerika, in der Pazifik-Region. Und wenn ich mir das jetzt einfach andersherum anschauen möchte, dann kann ich mit dem sogenannten Dicing, also dem Würfeln, diese Operation auch komplett andersherum aufbauen, indem wir hier das Sales Territory auf die Zeilen, Product Categories auf die Spalten, ich kann die auch nochmal mit in den Filter packen, oder entsprechend das Datum oben drüber. Man sieht also: Ich habe eine sehr sehr große Freiheit mit der Pivot-Tabelle, und deswegen wird sie beim Auswerten von OLAP-Cubes in Excel auch so gerne verwendet.

SQL Server Analysis Services im mehrdimensionalen Modus Grundkurs

Lernen Sie eigene OLAP-Cubes und -Lösungen mit dem multidimensionalem Modus der SQL Server Analysis Services zu erstellen.

3 Std. 57 min (54 Videos)
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Erscheinungsdatum:25.04.2017

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