Cognos что это за программа

Современные Business Intelligence (BI) системы на примере IBM Cognos BI

В современном мире существуют определенные классы программного обеспечения, которое ориентированно в основном на корпоративный сегмент (крупный и средний бизнес) и соответственно не имеет широкого распространения. Но некоторые программные комплексы имеют достаточно интересные функции, которые можно применить не только в сфере мелкого бизнеса, но и в качестве персонального инструмента. Вот об одном из таких программных комплексов и пойдет речь в данной статье.

Примечание

Я являюсь техническим специалистом, соответственно статья имеет более технический уклон. Если есть желание почитать информацию по продукту, ориентированную на бизнес пользователей, то вам на офсайт IBM.

Основная цель этой статьи, показать вам как сделать свой первый «Hello World» (по аналогии с программированием) в IBM Cognos BI.

Также хочу отметить, что я имею большой опыт написания пошаговых инструкций со скриншотами каждого шага. Но эта статья не будет очередной пошаговой инструкцией, здесь я хочу показать концепцию работы с системой, а не сделать еще один мануал.

Что такое BI?

Возможность применения BI системы в качестве персонального инструмента

Сразу становится вопрос, как можно использовать эту систему в качестве персонального инструмента? Отвечу по личному примеру, я использую IBM Cognos BI в качестве инструмента по анализу статистики в своих проектах и инструмента по анализу статистики домашней бухгалтерии.

Тут конечно можно возразить, что-то в духе «я и обычным SQL запросами отлично анализирую статистику» или «встроенных функций Excel вполне достаточно чтобы проанализировать всю домашнюю бухгалтерию», но «все познается в сравнении». Как показывает практика, гораздо проще просто натаскать мышкой нужные элементы данных и получить результат в готовом виде, чем возится с написанием SQL запросов или перенастраиванием функций Excel.

Опять-таки, все написанное это лично мое мнение, с которым вы не обязаны соглашаться.

Архитектура IBM Cognos BI

Этапы работы с системой

Структура тестового источника данных

Перед тем как приступить к реализации вышеописанных этапов, я хочу сказать пару слов об тестовом источнике данных. С одной стороны, структура тестового источника данных относительно простая (как для промышленного хранилища данных) с другой стороны она несколько сложнее чем простой лист Excel. Все данные в источнике являются синтетическими (сгенерированы алгоритмами на основе случайных чисел), из-за этого агрегатные показатели выглядят весьма ровно.

Подключение к источнику данных

В IBM Cognos BI все необходимые параметры для подключения к источникам данных хранятся в специальных объектах системы, которые так и называются «Data Source Connections». Чтобы создать новое подключение, необходимо выполнить несколько простых шагов: зайти на портал IBM Cognos BI, перейти в раздел «Администрирование» («Administration»), открыть вкладку «Конфигурация» («Configuration»), выбрать подраздел «Подключения источника данных» («Data Source Connections») и нажать кнопку «Новый источник данных» («New Data Source») в панели инструментов. Далее появится серия диалоговых окон, в которых будет необходимо задать несколько параметров, таких как название подключения, тип соединения, сервер, логин, пароль и т. д.

Разработка метаданных

Разработка метаданных, это один из самых сложных и ответственных моментов. От качества метаданных зависит, как работоспособность системы (скорость формирования отчетов, корректность сформированных результатов и т. д.) так и удобство разработки отчетов. Но несмотря на вышесказанное, сложность разработки метаданных прямо пропорциональна сложности источника данных. Например, чтобы построить реляционное описание нашего тестового источника данных, достаточно запустить мастер построения метаданных, несколько раз кликнуть кнопку «Next», и метаданные готовы.

Итак, как я уже писал ранее, метаданные – это описание источника данных. В IBM Cognos BI. Фундаментом метаданных являются объекты «Query Subject» и связи между ними. Объект «Query Subject» это синоним «View» из реляционных СУБД. Т. е. в основе «Query Subject» стоит запрос к СУБД, определяющий структуру объекта источника, а связи между «Query Subject» это описание логического взаимодействия между этими запросами.

Для создания метаданных в IBM Cognos BI используется отдельное приложение IBM Cognos Framework Manager (единственное не Web приложение в комплексе IBM Cognos BI). После запуска Framework Manager будет предложено создать новый проект (необходимо будет ввести наименование проекта и его расположение в локальной файловой системе).

Следует понимать, что проект Framework Manager (также именуемый как модель Framework Manager) это набор локальных файлов, с которыми работает локальная программа, а пакет метаданных это результат, который располагается на IBM Cognos BI сервере (если проводить аналогию с программированием, то проект – это исходный код, а пакет – это скомпилированное приложение). На базе одного проекта Framework Manager можно создать несколько наборов пакетов.

Создание и публикация пакета метаданных

После того как метаданные созданы, необходимо сформировать метапакет и опубликовать его на IBM Cognos BI сервере. Как я упоминал ранее, метапакет – это некоторое подмножество метаданных, которое публикуется на сервере и с которым работают все Web приложения комплекса IBM Cognos BI. Настройки метапакета позволяют скрыть или не публиковать некоторые объекты метаданных. Например, в тестовых метаданных есть некоторый «Query Subject» [Country_RegDir], который влияет на логику обработки данных источника (является связующим звеном между страной и региональным директором), но не представляет ценности при разработке отчетов, вот такой объект метаданных имеет смысл скрыть на уровне пакета. Или, например, поля с идентификаторами, их тоже имеет смысл скрыть от пользователей метапакетов.

Создание отчетов (анализ данных)

Вот мы потихоньку и подобрались к самому интересному и регулярному процессу – это создание отчетов. Так сложилось что инструменты для создания регулярных отчетов и инструменты для быстрого анализа данных в IBM Cognos BI одни и те же (несмотря на то что в одних удобнее проводить быстрый анализ, а в других удобнее формировать регулярные отчеты, все они позволяют сохранять свои результаты в виде отчетов).

Лично я предпочитаю для всех BI задач использовать инструмент IBM Cognos Report Studio. Это наиболее универсальный инструмент, позволяющий строить отчеты фактически любой сложности и в тоже время предоставляет относительно удобные инструменты для быстрого анализа данных.

После запуска отчета на выполнение, получится примерно такой результат.

Глядя на получившийся отчет можно смело сказать, что оформлен он откровенно плохо, числа не отформатированы, экономический смысл откровенно сомнителен и т. д. Но все эти недостатки оформления можно убрать путем задания свойств соответствующих элементов настроек, а чтобы экономический смысл был более интересен, можно, например, сделать план/факт анализ.

Например, чтобы сделать отчет, показанный ниже (на готовых метаданных) я, как специалист с опытом, потратил где-то 20-30 минут.

А чтобы его полностью переоформить в темную цветовую схему, я потратил где-то еще 10 минут.

Заключение

Я надеюсь, что в этой статье читатель смог получить общие сведения о BI системах и принципе их работы. Конечно в рамках небольшой статьи невозможно рассмотреть относительно подробно ни один из затронутых аспектов (например, о том, как правильно сформировать метаданные, можно написать целую книгу), но я думаю, что если вы решите попробовать, то эта статья подскажет с чего начать и какого результата ожидать.

Также я совсем не затронул некоторые интересные механизмы и функции (например, механизм представления реляционного источника данных как многомерного), но это из-за того, что количество необходимого материала (минимум теории и минимум практики) потянет на отдельную статью.

Источник

Cognos — Краткое руководство

Хранилище данных состоит из данных из нескольких разнородных источников данных и используется для аналитической отчетности и принятия решений. Хранилище данных — это центральное место, где хранятся данные из разных источников данных и приложений.

Термин «Хранилище данных» был впервые изобретен Биллом Инмом в 1990 году. Хранилище данных всегда хранится отдельно от оперативной базы данных.

Данные в системе DW загружаются из операционных операционных систем, таких как —

Он может пройти через хранилище оперативных данных или другие преобразования, прежде чем он будет загружен в систему DW для обработки информации.

Хранилище данных используется для составления отчетов и анализа информации и хранит как исторические, так и текущие данные. Данные в системе DW используются для аналитической отчетности, которая впоследствии используется бизнес-аналитиками, менеджерами по продажам или сотрудниками отдела знаний для принятия решений.

На изображении выше видно, что данные поступают из нескольких разнородных источников данных в хранилище данных. Общие источники данных для хранилища данных включают в себя:

Доступ к данным в хранилище данных осуществляется пользователями BI (Business Intelligence) для аналитической отчетности, интеллектуального анализа данных и анализа. Это используется для принятия решений бизнес-пользователями, менеджером по продажам, аналитиками для определения будущей стратегии.

Особенности хранилища данных

Это центральное хранилище данных, в котором данные хранятся из одного или нескольких разнородных источников данных. Система DW хранит как текущие, так и исторические данные. Обычно система DW хранит 5-10 лет исторических данных. Система DW всегда хранится отдельно от операционной системы транзакций.

Данные в системе DW используются для различных типов аналитической отчетности в диапазоне от квартального до годового сравнения.

Хранилище данных и оперативная база данных

Различия между хранилищем данных и оперативной базой данных заключаются в следующем:

Операционная система предназначена для известных рабочих нагрузок и транзакций, таких как обновление записи пользователя, поиск записи и т. Д. Однако транзакции хранилища данных являются более сложными и представляют общую форму данных.

Операционная система содержит текущие данные организации, а хранилище данных обычно содержит исторические данные.

Операционная база данных поддерживает параллельную обработку нескольких транзакций. Механизмы контроля и восстановления параллелизма необходимы для поддержания согласованности базы данных.

Запрос Оперативной базы данных позволяет читать и изменять операции (вставка, удаление и обновление), в то время как для запроса OLAP требуется только доступ к хранимым данным только для чтения (оператор Select).

Операционная система предназначена для известных рабочих нагрузок и транзакций, таких как обновление записи пользователя, поиск записи и т. Д. Однако транзакции хранилища данных являются более сложными и представляют общую форму данных.

Операционная система содержит текущие данные организации, а хранилище данных обычно содержит исторические данные.

Операционная база данных поддерживает параллельную обработку нескольких транзакций. Механизмы контроля и восстановления параллелизма необходимы для поддержания согласованности базы данных.

Запрос Оперативной базы данных позволяет читать и изменять операции (вставка, удаление и обновление), в то время как для запроса OLAP требуется только доступ к хранимым данным только для чтения (оператор Select).

Архитектура хранилища данных

Хранилище данных включает в себя очистку данных, интеграцию данных и консолидацию данных. Хранилище данных имеет трехуровневую архитектуру —

Уровень источника данных

Он определяет, как данные поступают в хранилище данных. Он включает в себя различные источники данных и операционные системы транзакций, простые файлы, приложения и т. Д.

Интеграционный слой

Он состоит из оперативного хранилища данных и промежуточной области. Промежуточная область используется для очистки данных, преобразования данных и загрузки данных из разных источников в хранилище данных. Поскольку несколько источников данных доступны для извлечения в разных часовых поясах, промежуточная область используется для хранения данных, а затем для применения преобразований к данным.

Уровень представления

Это используется для выполнения отчетов BI конечными пользователями. Данные в системе DW доступны пользователям BI и используются для составления отчетов и анализа.

На следующем рисунке показана общая архитектура системы хранилища данных.

Характеристики хранилища данных

Ниже приведены ключевые характеристики хранилища данных:

Предметно-ориентированный. В системе DW данные классифицируются и хранятся по бизнес-субъекту, а не по приложениям, таким как планы участия в капитале, акции, кредиты и т. Д.

Интегрировано — данные из нескольких источников данных интегрированы в хранилище данных.

Энергонезависимый — данные в хранилище данных энергонезависимы. Это означает, что когда данные загружаются в систему DW, они не изменяются.

Вариант времени — система DW содержит исторические данные по сравнению с транзакционной системой, которая содержит только текущие данные. В хранилище данных вы можете увидеть данные за 3 месяца, 6 месяцев, 1 год, 5 лет и т. Д.

Предметно-ориентированный. В системе DW данные классифицируются и хранятся по бизнес-субъекту, а не по приложениям, таким как планы участия в капитале, акции, кредиты и т. Д.

Интегрировано — данные из нескольких источников данных интегрированы в хранилище данных.

Энергонезависимый — данные в хранилище данных энергонезависимы. Это означает, что когда данные загружаются в систему DW, они не изменяются.

Вариант времени — система DW содержит исторические данные по сравнению с транзакционной системой, которая содержит только текущие данные. В хранилище данных вы можете увидеть данные за 3 месяца, 6 месяцев, 1 год, 5 лет и т. Д.

OLTP против OLAP

В системе OLTP существует большое количество коротких онлайн-транзакций, таких как INSERT, UPDATE и DELETE.

Принимая во внимание, что в системе OLTP эффективной мерой является время обработки коротких транзакций, и оно очень мало. Он контролирует целостность данных в средах с множественным доступом. Для системы OLTP количество транзакций в секунду измеряет эффективность. Система хранилища данных OLTP содержит текущие и подробные данные и поддерживается в схемах в модели объекта (3NF).

Повседневная система транзакций в розничном магазине, где записи клиентов вставляются, обновляются и удаляются ежедневно. Это обеспечивает более быструю обработку запросов. Базы данных OLTP содержат подробные и актуальные данные. Схема, используемая для хранения базы данных OLTP, является моделью сущностей.

В системе OLAP количество транзакций меньше, чем в транзакционной системе. Выполненные запросы имеют сложный характер и включают в себя агрегацию данных.

Что такое агрегация?

Мы сохраняем таблицы с агрегированными данными, такими как годовой (1 строка), квартальный (4 строки), ежемесячный (12 строк) или около того. Если кто-то должен делать сравнение из года в год, будет обрабатываться только одна строка. Однако в неагрегированной таблице будут сравниваться все строки. Это называется агрегацией.

Существуют различные функции агрегирования, которые можно использовать в системе OLAP, такие как Sum, Avg, Max, Min и т. Д.

Ключевые отличия

Это основные различия между OLAP и системой OLTP.

Индексы. В системе OLTP имеется всего несколько индексов, в то время как в системе OLAP существует множество индексов для оптимизации производительности.

Объединения. В системе OLTP большое количество объединений и данных нормализуется. Однако в системе OLAP меньше соединений и они не нормализованы.

Агрегация. В системе OLTP данные не агрегируются, тогда как в базе данных OLAP используется больше агрегаций.

Нормализация — система OLTP содержит нормализованные данные, однако данные не нормализуются в системе OLAP.

Индексы. В системе OLTP имеется всего несколько индексов, в то время как в системе OLAP существует множество индексов для оптимизации производительности.

Объединения. В системе OLTP большое количество объединений и данных нормализуется. Однако в системе OLAP меньше соединений и они не нормализованы.

Агрегация. В системе OLTP данные не агрегируются, тогда как в базе данных OLAP используется больше агрегаций.

Нормализация — система OLTP содержит нормализованные данные, однако данные не нормализуются в системе OLAP.

Data Mart против хранилища данных

Data Mart представляет собой одну функциональную область и представляет собой простейшую форму хранилища данных. Рассмотрим хранилище данных, которое содержит данные для продаж, маркетинга, управления персоналом и финансов. Рынок данных фокусируется на одной функциональной области, такой как продажи или маркетинг.

На изображении выше вы можете увидеть разницу между хранилищем данных и витриной данных.

Факт против таблицы размеров

Таблица фактов представляет меры, по которым проводится анализ. Он также содержит внешние ключи для ключей измерений.

Например, каждая продажа — это факт.

Хранилище данных — схемы

Схема определяется как логическое описание базы данных, в которой таблицы фактов и измерений логически объединены. Хранилище данных поддерживается в форме схемы «Звезда», «Снежинки» и «Созвездие фактов».

Схема звезды

Схема Star содержит таблицу фактов и несколько таблиц измерений. Каждое измерение представлено только одномерной таблицей, и они не нормированы. Таблица измерений содержит набор атрибутов.

Характеристики

На следующем рисунке показаны данные о продажах компании по четырем измерениям, а именно: время, позиция, филиал и местоположение.

В центре находится таблица фактов. Он содержит ключи к каждому из четырех измерений. Таблица фактов также содержит атрибуты, а именно проданные доллары и проданные единицы.

Примечание. Каждое измерение имеет только таблицу с одним измерением, и каждая таблица содержит набор атрибутов. Например, таблица измерения местоположения содержит атрибут set . Это ограничение может привести к избыточности данных.

Например — «Ванкувер» и «Виктория» оба города находятся в канадской провинции Британская Колумбия. Записи для таких городов могут вызвать избыточность данных вдоль атрибутов провинция_или_стата и страна.

Схема снежинок

Некоторые таблицы измерений в схеме Snowflake нормализованы. Нормализация разбивает данные на дополнительные таблицы, как показано на следующем рисунке.

В отличие от схемы Star, таблица измерений в схеме снежинки нормализована.

Например — Таблица измерений элементов в схеме типа звезда нормализована и разделена на две таблицы измерений, а именно таблицу элементов и поставщиков. Теперь таблица измерений элемента содержит атрибуты item_key, item_name, type, brand и supplier-key.

Ключ поставщика связан с таблицей измерений поставщика. Таблица измерений поставщика содержит атрибуты supplier_key и supplier_type.

Примечание. Из-за нормализации в схеме «Снежинка» избыточность уменьшается и, следовательно, становится проще в обслуживании и экономит место для хранения.

Схема Созвездия Фактов (Галактическая Схема)

Созвездие фактов имеет несколько таблиц фактов. Это также известно как Схема Галактики.

На следующем рисунке показаны две таблицы фактов, а именно Продажи и Доставка —

Таблица фактов продаж такая же, как в схеме «звезда». Таблица фактов доставки имеет пять измерений: item_key, time_key, shipper_key, from_location, to_location. Таблица фактов отгрузки также содержит две меры: проданные доллары и проданные единицы. Также возможно разделить таблицы измерений между таблицами фактов.

Хранилище данных — ETL и инструменты отчетности

Инструмент ETL извлекает данные из всех этих разнородных источников данных, преобразует их (например, применяет вычисления, объединяет поля, ключи, удаляет неправильные поля данных и т. Д.) И загружает их в хранилище данных.

экстракция

Зона подготовки требуется во время загрузки ETL. Существуют различные причины, по которым требуется место для постановки. Исходные системы доступны только в течение определенного периода времени для извлечения данных. Этот период времени меньше, чем общее время загрузки данных. Следовательно, область подготовки позволяет извлекать данные из исходной системы и сохранять их в области подготовки до окончания временного интервала.

Промежуточная область необходима, когда вы хотите собрать данные из нескольких источников данных вместе или если вы хотите объединить две или более систем вместе.

Например, вы не сможете выполнить SQL-запрос, объединяющий две таблицы из двух физически разных баз данных.

Временной интервал извлечения данных для разных систем варьируется в зависимости от часового пояса и часов работы. Данные, извлеченные из исходных систем, могут использоваться в нескольких системах хранилищ данных, хранилищах рабочих данных и т. Д.

ETL позволяет выполнять сложные преобразования и требует дополнительной области для хранения данных.

преобразование

При преобразовании данных вы применяете набор функций к извлеченным данным, чтобы загрузить их в целевую систему. Данные, которые не требуют какого-либо преобразования, называются прямым перемещением или передачей данных.

Вы можете применять различные преобразования к извлеченным данным из исходной системы. Например, вы можете выполнять индивидуальные расчеты. Если вам нужен доход от суммы продаж, которого нет в базе данных, вы можете применить формулу SUM во время преобразования и загрузить данные.

Например — Если у вас есть имя и фамилия в таблице в разных столбцах, вы можете использовать сцепление перед загрузкой.

нагрузка

На этапе загрузки данные загружаются в конечную целевую систему, и это может быть простой файл или система хранилища данных.

Инструмент отчетности BI

На рынке представлено немало инструментов для создания отчетов, инструментальных панелей и визуализации данных. Некоторые из которых следующие:

Cognos — Введение

Cognos также предоставляет вам возможность экспортировать отчет в формате XML или PDF, или вы можете просматривать отчеты в формате XML. Вы также можете запланировать запуск отчета в фоновом режиме в определенный период времени, чтобы сэкономить время на просмотр ежедневного отчета, поскольку вам не нужно каждый раз запускать отчет.

Ключевые особенности IBM Cognos

Отчеты Cognos BI позволяют объединять данные из нескольких баз данных в единый набор отчетов. IBM Cognos предоставляет широкий спектр функций по сравнению с другими инструментами BI на рынке. Вы можете создавать и планировать отчеты, а сложные отчеты легко создавать в Cognos BI Reporting Tool.

Инструмент отчетов Cognos BI позволяет создавать отчеты для ряда пользователей, таких как: опытные пользователи, аналитики и руководители предприятий и т. Д. IBM Cognos может обрабатывать большой объем данных и подходит для средних и крупных предприятий для удовлетворения потребностей BI.

3-уровневая архитектура Cognos

Cognos BI считается трехуровневой архитектурой. Вверху находится веб-клиент или веб-сервер. Второй уровень состоит из сервера веб-приложений. В то время как нижний уровень состоит из слоя данных.

Эти уровни разделены межсетевыми экранами, и связь между этими уровнями происходит с использованием протоколов SOAP и HTTP.

Веб-клиенты первого уровня

Веб-клиент позволяет пользователям BI получать доступ к данным TM1 и взаимодействовать с данными в любом из поддерживаемых браузеров. Уровень 1 отвечает за управление шлюзом и используется для шифрования и дешифрования паролей, извлечения информации, необходимой для отправки запроса на BI-сервер, проверки подлинности сервера и передачи запроса диспетчеру Cognos BI для обработки.

Сервер веб-приложений уровня 2

На этом уровне размещается сервер Cognos BI и связанные с ним службы. Сервер приложений содержит компоненты уровня приложений, Content Manager и сервис Bootstrap.

Сервер веб-приложений Cognos TM1 работает на сервере Apache Tomcat на базе Java. С помощью этого уровня рабочие листы Microsoft Excel могут быть преобразованы в веб-листы TM1, а также позволяют экспортировать веб-листы обратно в формат Excel и PDF.

Данные уровня 3

Этот уровень содержит контент и источники данных. Он содержит сервер администрирования TM1 и хотя бы один сервер TM1.

Сервер администрирования TM1 можно установить на любом компьютере в локальной сети, и он должен находиться в той же сети, что и сервер TM1. Версия сервера TM1 должна быть равной или самой последней, чем версия Cognos TM1 web.

Версии Cognos

В этом разделе мы обсудим различные версии Cognos.

Cognos Query Version 7

Cognos 8 BI

Cognos TM1

А потом были разные под-версии — Cognos Business Intelligence 10, которые были —

Cognos против других инструментов отчетности BI

На рынке существуют различные другие инструменты отчетности BI, которые используются на средних и крупных предприятиях для аналитики и отчетности. Некоторые из них описаны здесь вместе с его основными функциями.

Cognos против Microsoft BI (Источник: www.trustradius.com)

Ниже приведены ключевые функции, которые поддерживаются обоими инструментами:

Cognos можно рассматривать как надежное решение, которое позволяет создавать различные отчеты, такие как кросс-таблицы, активные отчеты (последняя функция в Cognos 10) и другие структуры отчетов. Вы можете создавать пользовательские приглашения, планирование отчетов легко, и вы можете экспортировать и просматривать отчеты в различных форматах. Microsoft BI обеспечивает простую визуализацию бизнес-данных, а также простую интеграцию с Microsoft Excel.

IBM Cognos против SAP Business Objects

SAP BO поддерживает собственный инструмент ETL SAP Data Services. IBM Cognos не поддерживает собственный инструмент ETL. IBM Cognos 8 не предоставляет функции автономной отчетности, однако она есть в инструментах отчетности SAP Business Objects.

В Cognos вся функциональность разделена на несколько инструментов Query studio, Analysis studio, event studio и т. Д. Изучить все инструменты сложно. В SAP Business Objects у вас есть несколько инструментов, таких как Web Intelligence для отчетности, IDT для Universe Designer, Dashboard Designer, так что пользователи считают, что управлять всеми инструментами и изучать их сложно.

В IBM Cognos сгенерированные данные могут быть преобразованы в различные форматы (например, HTML, PDF и т. Д.), А также доступны из разных мест (электронная почта, мобильный телефон, офис и т. Д.). IBM предоставляет несколько возможностей планирования, таких как прогнозы, бюджеты, предварительное моделирование сценариев и т. Д. Выбор инструмента BI зависит от различных факторов, таких как потребность компании, версия программного обеспечения, поддерживаемые функции и стоимость лицензии.

Cognos — Компоненты и услуги

В Cognos существуют различные компоненты, которые взаимодействуют друг с другом с помощью BI Bus и известны как простой протокол доступа к объектам (SOAP) и поддерживают WSDL. BI Bus в архитектуре Cognos не является программным компонентом, а состоит из набора протоколов, которые обеспечивают связь между Cognos Services.

Процессы, включенные протоколом BI Bus, включают в себя:

Когда вы устанавливаете Cognos 8 с помощью мастера установки, вы указываете, где установить каждый из этих компонентов:

шлюзы

Уровень веб-сервера Cognos 8 содержит один или несколько шлюзов Cognos 8. Веб-связь в Cognos 8 обычно осуществляется через шлюзы, которые находятся на одном или нескольких веб-серверах. Шлюз — это расширение программы веб-сервера, которая передает информацию с веб-сервера на другой сервер. Веб-связь также может происходить напрямую с диспетчером Cognos 8, но эта опция встречается реже.

Cognos 8 поддерживает несколько типов веб-шлюзов, в том числе —

Компоненты уровня приложения

Этот компонент состоит из диспетчера, который отвечает за работу служб и маршрутизацию запросов. Диспетчер — это многопоточное приложение, которое использует один или несколько потоков на запрос. Изменения конфигурации обычно передаются всем работающим диспетчерам. Этот диспетчер включает в себя Cognos Application Firewall для обеспечения безопасности Cognos 8.

Диспетчер может направлять запросы в локальную службу, такую ​​как служба отчетов, служба презентаций, служба заданий или служба мониторинга. Диспетчер также может направить запросы конкретному диспетчеру для выполнения данного запроса. Эти запросы могут быть направлены конкретным диспетчерам на основе потребностей балансировки нагрузки или требований пакетов или групп пользователей.

Контент менеджер

Content Manager содержит Access Manager, основной компонент безопасности Cognos 8. Access Manager использует ваши существующие поставщики безопасности для использования с Cognos 8. Он предоставляет Cognos 8 согласованный набор функций безопасности и API, в том числе аутентификацию пользователей, авторизацию и шифрование. Он также обеспечивает поддержку пространства имен Cognos.

Cognos — Связи

Вы можете создавать интерактивные пользовательские отчеты в Cognos Studio поверх различных источников данных, создавая реляционные соединения и соединения OLAP в интерфейсе веб-администрирования, которые впоследствии используются для моделирования данных в Framework Manager, называемом пакетами. Все отчеты и панели мониторинга, созданные в Cognos Studio, публикуются в Cognos Connection и портале для распространения. Студия отчетов может использоваться для запуска сложного отчета и просмотра информации Business Intelligence, или к ней также можно обращаться с разных порталов, где они публикуются.

Cognos Connections используются для доступа к отчетам, запросам, анализу и пакетам. Их также можно использовать для создания ярлыков отчетов, URL-адресов и страниц, а также для организации записей, а также их можно настраивать для другого использования.

Подключение разных источников данных

Источник данных определяет физическое соединение с базой данных и различные параметры соединения, такие как время ожидания соединения, местоположение базы данных и т. Д. Соединение с источником данных содержит учетные данные и информацию для входа. Вы можете создать новое соединение с базой данных или также отредактировать существующее соединение с источником данных.

Вы также можете комбинировать одно или несколько соединений с источниками данных, создавать пакеты и публиковать их с помощью Framework Manager.

Режим динамического запроса

Режим динамического запроса используется для обеспечения связи с источником данных с использованием соединений XMLA / Java. Чтобы подключиться к базе данных Relation, вы можете использовать JDBC-соединение type4, которое преобразует вызовы JDBC в специфический формат поставщика. Он обеспечивает улучшенную производительность по сравнению с драйверами типа 2, поскольку нет необходимости преобразовывать вызовы в ODBC или API базы данных. Режим динамических запросов в соединении Cognos может поддерживать следующие типы реляционных баз данных:

Для поддержки источников данных OLAP подключение Java / XMLA обеспечивает оптимизированный и улучшенный MDX для различных версий и технологий OLAP. Режим динамических запросов в Cognos можно использовать со следующими источниками данных OLAP —

Источники данных DB2

Тип соединения DB2 используется для соединения с DB2 Windows, Unix и Linux, Db2 zOS и т. Д.

Общие параметры соединения, используемые в источнике данных DB2, включают:

Создание соединения с источником данных в IBM Cognos

Для создания моделей в IBM Cognos Framework Manager необходимо создать соединение с источником данных. При определении соединения с источником данных необходимо указать параметры соединения — местоположение базы данных, интервал ожидания, вход в систему и т. Д.

В IBM Cognos Connection → щелкните по Запустить администрирование IBM Cognos.

Введите уникальное имя соединения и описание.

Вы можете добавить описание, связанное с источником данных, чтобы однозначно идентифицировать соединение и нажать кнопку «Далее».

Выберите тип соединения из выпадающего списка и нажмите следующую кнопку, как показано на следующем снимке экрана.

На следующем появившемся экране введите сведения о соединении, как показано на следующем снимке экрана.

Вы можете использовать Тестовое соединение, чтобы проверить соединение с источником данных, используя параметры соединения, которые вы определили. Нажмите на кнопку «Готово», когда закончите.

Настройка безопасности источника данных

Безопасность источника данных может быть определена с использованием аутентификации IBM Cognos. Согласно источнику данных, в Cognos-соединении можно настроить разные типы аутентификации —

Без аутентификации — это позволяет войти в источник данных без использования учетных данных для входа. Этот тип соединения не обеспечивает безопасность источника данных в соединении.

Учетные данные службы программного обеспечения IBM Cognos — при входе такого типа вы входите в источник данных с использованием входа, указанного для службы IBM Cognos, и пользователю не требуется отдельный вход в базу данных. В реальной среде рекомендуется использовать отдельный вход в базу данных.

Внешнее пространство имен — для него требуются те же учетные данные для входа в BI, которые используются для аутентификации пространства имен внешней аутентификации. Пользователь должен войти в пространство имен перед входом в источник данных, и он должен быть активным.

Все источники данных также поддерживают вход в систему источника данных, определенный для всех в группе или для отдельных пользователей, групп или ролей. Если источник данных требует входа в источник данных, но у вас нет доступа к входу в этот источник данных, вам будет предложено войти в систему каждый раз, когда вы получаете доступ к источнику данных.

IBM Cognos также поддерживает безопасность на уровне куба. Если вы используете кубы, безопасность может быть установлена ​​на уровне куба. Для службы аналитики Microsoft безопасность определяется на ролях уровня куба.

Cognos — Пакеты

В этой главе мы обсудим, как создать пакет, используя COGNOS.

Как создать пакет?

В IBM Cognos вы можете создавать пакеты для источников данных SAP BW или Power Cube. Пакеты доступны в папке Public или в папке My, как показано на следующем снимке экрана.

После развертывания пакета к нему применяется конфигурация по умолчанию. Вы можете настроить пакет на использование других настроек или изменить настройки существующего пакета.

Для настройки пакета у вас должны быть права администратора.

Найдите пакет в общей папке, нажмите кнопку «Дополнительно» на вкладке «Действие», как показано на следующем снимке экрана.

Нажмите «Изменить конфигурацию пакета» и нажмите «Выбрать анализ». Выберите анализ по умолчанию, который будет использоваться для этого пакета при создании нового анализа. Нажмите OK и измените настройки пакета, как требуется, и нажмите Finish.

Создание нового пакета

На вкладке Пакет, Общая папка, вы также можете создать новый Пакет, используя соединение IBM Cognos.

Выберите источник данных, который вы хотите использовать в пакете, и нажмите OK.

Планирование отчетов в IBM Cognos

Вы также можете запланировать отчеты в IBM Cognos в соответствии с требованиями вашего бизнеса. Планирование отчета позволяет сэкономить время обновления. Вы можете определить различные свойства планирования, такие как частота, часовой пояс, дата начала и окончания и т. Д.

Чтобы запланировать отчет, выберите отчет и нажмите кнопку «Дополнительно», как показано на следующем снимке экрана.

У вас есть возможность добавить новое расписание. Нажмите кнопку New Schedule, как показано на следующем снимке экрана.

Вы можете выбрать следующие параметры на вкладке Расписание —

Когда свойства планирования определены, вы можете сохранить их, нажав кнопку OK внизу. Отключение параметров расписания позволяет отключить расписание, но расписание будет сохранено для отчета. Вы можете удалить эту опцию в любое время, чтобы снова включить расписание.

Чтобы редактировать существующее расписание, выберите отчет и перейдите к разделу «Дополнительно». Вы можете изменить существующее расписание или навсегда удалить расписание.

Cognos — Framework Manager

В этой главе мы обсудим, что такое Framework Manager и о его различных других компонентах.

Что такое Framework Manager?

IBM Cognos Framework Manager используется для создания бизнес-модели метаданных, полученных из одного или нескольких источников данных. Это инструмент на базе Windows, который используется для публикации бизнес-моделей в Cognos BI в форме пакетов, которые можно использовать для аналитической отчетности и анализа.

Перед началом нового проекта в Framework Manager необходимо ознакомиться с требованиями к отчетности BI, которые помогут вам определить стратегии данных, метаданные, доставку пакета отчетов и т. Д. Это поможет вам определить, какие источники данных требуются в Framework Manager. получить необходимые данные в отчете BI. Вы должны учитывать следующие факторы, прежде чем начинать новый проект в менеджере Framework.

Метаданные Моделирование

Модель метаданных определяется как коллекция объектов базы данных (таблиц, столбцов и отношений между объектами), импортированных из базы данных. При запуске отчета метаданные, опубликованные на портале BI Cognos, генерируют оператор SQL в соответствии с запросом.

Менеджер IBM Cognos Framework может скрыть сложность данных в источнике данных, а также изменить способ отображения данных пользователям. Это обеспечивает представление, которое легко для пользователей BI, чтобы понять и выполнить анализ и отчетность.

Пользовательский интерфейс IBM Cognos Framework Manager

На следующем снимке экрана показан пользовательский интерфейс IBM Cognos BI Framework Manager.

Ниже приведены различные компоненты приведенного выше снимка экрана, которые подробно описаны для лучшего понимания.

Project Viewer — эта панель слева позволяет вам получить доступ ко всем существующим проектам в древовидном формате.

Информация о проекте — это центральная панель, которая используется для управления объектами существующего проекта. Здесь есть три вкладки: Explorer, Diagram и Dimension.

Свойства — эта панель внизу используется для установки значения различных свойств объекта в проекте.

Инструменты — эта панель справа предоставляет вам различные важные полезные инструменты. Вы можете выполнить поиск или отобразить объект и его зависимые объекты, изменив язык проекта и т. Д.

Project Viewer — эта панель слева позволяет вам получить доступ ко всем существующим проектам в древовидном формате.

Информация о проекте — это центральная панель, которая используется для управления объектами существующего проекта. Здесь есть три вкладки: Explorer, Diagram и Dimension.

Свойства — эта панель внизу используется для установки значения различных свойств объекта в проекте.

Инструменты — эта панель справа предоставляет вам различные важные полезные инструменты. Вы можете выполнить поиск или отобразить объект и его зависимые объекты, изменив язык проекта и т. Д.

Импорт метаданных из реляционной базы данных

Для импорта метаданных из реляционной базы данных вы сопоставляете объекты базы данных с объектами менеджера Framework. В Framework Manager вы можете импортировать все объекты или выбрать отдельные объекты, такие как таблицы, столбцы, функции, хранимые процедуры, представления и т. Д.

Поддерживаются только определенные пользователем хранимые процедуры.

Чтобы создать модель метаданных, запустите мастер метаданных из меню «Действие». Выберите соединение с источником данных и нажмите кнопку «Далее». Установите флажки для объектов, которые вы хотите импортировать.

Укажите, как импорт должен обрабатывать дубликаты имен объектов. Выберите либо для импорта и создания уникального имени, либо не для импорта. Если вы решите создать уникальное имя, импортированный объект появится с номером.

Например — когда вы видите QuerySubject и QuerySubject1 в вашем проекте. Затем нажмите Импорт.

Статистика импорта, включая список объектов, которые не удалось импортировать, и количество импортированных объектов.

Следующим шагом является нажатие на кнопку Готово.

После импорта метаданных необходимо проверить импортированные метаданные для следующих областей:

Импорт метаданных из модели Cognos 8

Установите флажки для объектов, которые вы хотите импортировать, затем нажмите «Далее», а затем «Готово».

Моделирование реляционных метаданных

После того, как вы импортируете метаданные, следует проверить объекты на предмет требований к отчетам. Вы можете выбрать объекты, которые появляются в отчете, и протестировать их. Вы можете создать два представления модели метаданных —

В представлении «Импорт» отображаются метаданные, импортированные из источника данных. Чтобы проверить данные согласно отчетам BI, вы можете выполнить следующие шаги:

Убедитесь, что отношения отражают требования к отчетности.

Оптимизируйте и настраивайте данные, полученные субъектами запроса.

Оптимизируйте и настраивайте данные, полученные по измерениям. Вы можете сохранить размеры в отдельном окне измерений.

Обработка поддержки многоязычных метаданных.

Управляйте использованием и форматированием данных, проверяя свойства элемента запроса.

Убедитесь, что отношения отражают требования к отчетности.

Оптимизируйте и настраивайте данные, полученные субъектами запроса.

Оптимизируйте и настраивайте данные, полученные по измерениям. Вы можете сохранить размеры в отдельном окне измерений.

Обработка поддержки многоязычных метаданных.

Управляйте использованием и форматированием данных, проверяя свойства элемента запроса.

Бизнес-представление используется для предоставления информации в метаданных. Вы можете выполнять вычисления, агрегации и применять фильтры в бизнес-представлении и легко разрешать пользователям создавать отчеты. Вы можете добавить бизнес-правила, такие как пользовательские вычисления и фильтры, которые определяют информацию, которую могут получить пользователи.

Организуйте модель, создав отдельные представления для каждой группы пользователей, которые отражают бизнес-концепции, знакомые вашим пользователям.

Cognos — отношения в модели метаданных

Отношения используются для создания запросов к нескольким объектам в модели метаданных. Отношения могут быть двунаправленными, и без создания отношений объекты являются отдельными объектами, которые не используются в модели метаданных.

Каждый объект в модели метаданных связан с использованием первичного или внешнего ключа в источнике данных. Вы можете создавать или удалять отношения в модели метаданных для удовлетворения бизнес-требований.

Существуют различные отношения, которые возможны, некоторые из них —

Один к одному — когда экземпляр одного субъекта запроса связан с другим экземпляром. Например: у каждого клиента есть один идентификатор клиента.

Один ко многим — это отношение возникает, когда один экземпляр субъекта запроса относится к нескольким экземплярам. Например: у каждого доктора много пациентов.

Многие ко многим — это отношение возникает, когда множество экземпляров субъекта запроса относится к нескольким экземплярам. Например: у каждого пациента много врачей.

Один к одному — когда экземпляр одного субъекта запроса связан с другим экземпляром. Например: у каждого клиента есть один идентификатор клиента.

Один ко многим — это отношение возникает, когда один экземпляр субъекта запроса относится к нескольким экземплярам. Например: у каждого доктора много пациентов.

Многие ко многим — это отношение возникает, когда множество экземпляров субъекта запроса относится к нескольким экземплярам. Например: у каждого пациента много врачей.

Концепция кардинальности

Он определяется как количество связанных строк для каждой из двух тем запроса. Кардинальность используется следующими способами —

При использовании реляционной базы данных в качестве источника данных, кардинальность может быть определена с учетом следующих правил:

Наиболее распространенные способы определения кардинальности — использование первичного и внешнего ключей. Чтобы просмотреть ключевую информацию, которая была импортирована, щелкните правой кнопкой мыши тему запроса → Изменить определение. Вы можете импортировать множество связей, необязательных связей и внешних объединений из источника данных.

Нотация отношений в модели метаданных

Источник