怎么用OLAP對數據倉庫進行高級分析和SSAS

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SQL Server Analysis Services (SSAS) 用于創建數據的高級聚合視圖，允許用戶快速創建動態報告和儀表板以集中業務可衡量值，如關鍵績效指標 (KPI)。

問題

在將 150 TB 的業務數據遷移到 Snowflake 后，一家大型全球零售商希望繼續使用 SSAS 進行分析處理和數據挖掘?；谒麄兊呐f數據模型，他們的業務團隊在 SSAS 中創建了一組 OLAP 多維數據集（見下文）。當他們的團隊嘗試使用 Snowflake 制作相同的多維數據集時，他們發現本機連接和開源連接選項無法與 SQL Server 一起使用。

OLAP 多維數據集，也稱為多維多維數據集或超多維數據集，是一種數據結構，用于存儲聚合數據并允許由于預先計算的值集而進行近乎即時的數據分析。

解決方案

為了重新構建他們的 OLAP 多維數據集，他們的團隊最終選擇了 CData 來將 Snowflake 與 SSAS 集成。CData 為 Snowflake 提供了一個直接的 SQL 接口，允許其工程師快速有效地將他們團隊之前構建的多維數據集連接到他們的 Snowflake 數據。一旦安裝了多維數據集，他們的業務部門就能夠評估、分析和挖掘數據。

過程

在 SSAS 項目中創建數據源和視圖、從數據構建和部署多維數據集都與安裝 CData ADO.NET 提供程序一樣簡單。

為Snowflake創建數據源

在您的 SSAS 項目中，創建一個新數據源，選擇 CData ADO.NET 提供程序并輸入您的 Snowflake 憑據。

創建數據源視圖

創建數據源后，創建一個新數據源視圖，選擇新創建的數據源，選擇外鍵匹配模式，并選擇要添加的表。

為Snowflake創建立方體

最后，構建一個新多維數據集，選擇您希望包含在多維數據集中的表和度量，以及要生成的維度。此時，您有一個用于 Snowflake 的 OLAP 多維數據集，可以用于分析、報告、數據挖掘等。

從業務數據中獲得可操作的洞察力 

公司選擇使用 CData Snowflake Adapter 是因為它能夠與 SSAS 以及基于標準的連接進行實時集成，而不管數據保存在哪里。這樣，當用戶將整個業務數據移動到新的數據倉庫時，他們可以繼續使用他們的 SSAS 數據立方體。

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