Makale Özeti

SQL Server Analysis Service, uygulamalarımızda iş zekası oluşturmak ve kullanmak için tasarlanmış bir araçtır. İş zekası uygulamaları, genellikle bir veri ambarı kullanarak OLAP (Online Analytical Processing) özelliklerinden faydalanır. Genel bir veri ambarını iş zekası çözümleri için gerekli verileri tutacak olan yapı olarak tanımlayabiliriz.

Makale




OLAP ve Analysis Service Kavramları

SQL Server Analysis Service, uygulamalarımızda iş zekası oluşturmak ve kullanmak için tasarlanmış bir araçtır. İş zekası uygulamaları, genellikle bir veri ambarı kullanarak OLAP (Online Analytical Processing) özelliklerinden faydalanır. Genel bir veri ambarını iş zekası çözümleri için gerekli verileri tutacak olan yapı olarak tanımlayabiliriz.

Bu noktada, üzerinde sistemlerimizin canlı olarak çalıştığı OLTP (Online Transaction Processing) olarak adlandırdığımız sistemlerle OLAP sistemlerinin birbirlerinden farkları ve kullanım amaçları önemli bir soru olarak belirir. OLTP sistemler, genellikle sağlam bir ilişkisel veritabanı sistemi üzerine oturmuş olan ve üzerine sürekli işlemler gelen yoğun ve canlı sistemlerdir. Fakat gerek karar verici düzeydeki çalışanların almak isteyeceği raporlar gerekse geçmiş periyotlara yönelik analizler yapan kişilerin almak isteyecekleri raporlar noktasında OLTP sistemler bize hızlı ve birden fazla boyutta bakış açısı getirmekte zorlanacaktır. Tipik olarak bir OLAP sisteminin OLTP sistemine olan avantajlarını şu şekilde sayabiliriz:

1- Hızlı cevap verebilme
2- Metadata tanımlı sorgulama
3- Çalışma sayfası (spreadsheet) formül kullanımı

Şimdi bu avantajları daha detaylı değerlendirelim. İlk olarak bir OLAP sisteminin OLTP sisteme göre hızlı cevap verebilme avantajının kaynağını değerlendirmekte fayda var. OLAP sisteminin önemli ayırt edici özelliği kendi içinde önceden hesaplanmış değerleri tutmasıdır. Böylelikle sorgu anında bu sorguya cevap verebilmek için harcanacak süreyi önceden harcayarak, sorgu anındaki isteğe hemen yanıt dönebilir. Yani OLAP bir bakıma hesaplama zamanı maliyetini bizim için önceden öder. İstenebilecek verileri veya başka bir deyişle ölçümleri (measures) ve bu verilerin karşılaştırmalı olarak alınacağı boyutları (dimensions), küp (cube) adı verdiğimiz saklama modeli ile tutar.

Metadata tanımlı sorgulama kavramını açmadan önce “metadata” nın tanımını vermek daha doğru olur. Metadata, veri hakkındaki veri, bir bakıma veriyi tanımlayan veriler olarak nitelendirilir. Örnek olarak herhangibir veritabanı üzerindeki bir tablonun alan ve diğer özelliklerinin xml olarak gösterilmesini verebiliriz. Metadata tanımlı sorgulama ve spreadsheet formülleri için MDX (MultiDimensional eXpression) olarak adlandırdığımız özel sorgulama dilinden faydalanıldığını ve bu dil ile klasik T-SQL sorgularının üzerine birden fazla boyutta sorgulama ve bazı özel formüllerden faydalanma gibi fonksiyonalitelerin kullanılabildiğini belirtelim.

OLAP’ın iş zekası çözümlerinde kullanım avantajlarını ve kavramsal özelliklerini inceledikten sonra resmin büyük boyutuna geçelim. OLTP bir sistemden veri ambarı türetilerek OLAP küpleri oluşturulur. Oluşturulan bu küplere, Integration Services (SSIS) kullanılarak veri aktarımı yapılır. Küplerin son kullanıcıya rapor olarak sunulması için de Reporting Service kullanılır. Böylelikle canlı ve işlem yoğun OLTP sistemden türetilen veri ambarına canlı ortamdan seçilerek aktarılan verilerle küp verileri doldurulur ve son kullanıcıya da yönetimi ve kullanması kolay Reporting Service ile sunum yapılmış olur.

Bir sonraki yazımızda temel OLAP kavramları ve tanımlarına giriş yapıp, bir küp oluşturmanın temel adımlarından geçiyor olacağız.

Onur Kulabaş
Yazılım Danışmanı

Sorularınız için onurkulabas@yahoo.com