Microsoft analysis services что это за программа
Microsoft Analysis Services — что это за программа можно ли удалить? (MAS)
Приветствую. Microsoft Analysis Services (MAS) — часть системы управления базами данных Microsoft SQL Server. Вроде является службой анализа.
Начинаем разбираться
Важно понимать, что программа SQL Server может быть на ПК даже в том случае, когда вы ее не устанавливали — ее могла установить другая программа, как вспомогательный компонент.
Пример программ, которые могут использовать данный компонент:
Как видим, используется в специфическом софте. Но если вы обычный пользователь, не программист, но при этом компонент у вас установлен — не спешите удалять, вероятно он необходим для работы какой-то программы.
На офф сайте Microsoft сказано — это проект служб, представляющие шаблоны и области проектирования для создания профессиональных моделей, размещенных в локальных службах SQL Server Analysis Services, службах Microsoft Azure Analysis Services и Microsoft Power BI. Только подтверждается — данный компонент является системным, самостоятельно вряд ли устанавливали, соответственно и удалять его также не стоит.
В некотором смысле, данный компонент даже не программа, а аналитическая служба.
Папка установки
C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\
Внутри может быть папка AS OLEDB, в которой — клиентская библиотека OLEDDB (MSOLAP) — файл msolap.dll. Походу данная библиотека играет важную роль. Свойства, вкладка Сведения (Details):
Старая версия программы имела название библиотеки msolap140.dll.
| Название | Краткое описание |
|---|---|
| Analysis Server | Собственно сервер OLAP |
| Analysis Manager | Компонент администратора управления/контроля базами данных и кубами OLAP. |
| Decision Support Objects(DSO) | Компоненты, предоставляющие API для управления кубами OLAP. |
| Client components | Компоненты, необходимые для Analysis Server и Analysis manager. |
| Sample applications | Демонстрационные приложения, работающие с Analysis Services. |
| Books online | Документация по Analysis Services, встраивающаяся в Books Online от Microsoft SQL Server. |
| Компонент | Дочерний компонент |
|---|---|
| Сервер Analysis Services | Analysis Server, Client components. |
| Сервер AOS | Client components, Decision Support Objects. |
| Клиент | Pivot Table Services (PTS). |
Компоненты приложения Microsoft SQL Server Management Studio:
Как уже было сказано — удалять не стоит. Но при большом желании — можно попробовать. Сперва создайте точку восстановления (Win + R > rstrui.exe). Потом удалите приложение (Win + R > appwiz.cpl). После перезагрузки смотрите как работает ПК — если будут глюки, лаги, ошибки, тогда восстановите комп обратно, когда приложение еще не было удалено.
Вывод
Интеллектуальный анализ данных (службы SSAS)
Область применения: 
SQL Server Analysis Services 
Azure Analysis Services Power BI Premium
интеллектуальный анализ данных является устаревшим в SQL Server Analysis Services 2017. Документация не обновлена для устаревших функций. Дополнительные сведения см. в статье Analysis Services обратная совместимость.
SQL Server занимал лидирующие позиции в области прогнозирующей аналитики с выпуска 2000, обеспечивая интеллектуальный анализ данных в Службы Analysis Services. Сочетание Службы Integration Services, Службы Reporting Servicesи интеллектуального анализа данных SQL Server формирует интегрированную платформу для прогнозной аналитики, которая охватывает решения по очистке и подготовке данных, машинному обучению и отчетности. SQL Server Интеллектуальный анализ данных включает в себя несколько стандартных алгоритмов, включая модели кластеризации EM и K-средние, нейронные сети, логистическую регрессию и линейную регрессию, деревья принятия решений и классификаторы упрощенного алгоритма Байеса. Все модели располагают интегрированными визуальными элементами для упрощения разработки, уточнения и оценки моделей. Интеграция интеллектуального анализа данных в решения бизнес-аналитики помогает принимать обоснованные решения по сложным вопросам.
Преимущества интеллектуального анализа данных
В интеллектуальном анализе данных (который также называется прогнозирующей аналитикой и машинным обучением) используются хорошо исследованные статистические принципы для выделения закономерностей в данных. Применив алгоритмы интеллектуального анализа данных Службы Analysis Services к своим данным, вы сможете прогнозировать тенденции, выделять закономерности, создавать правила и рекомендации, анализировать последовательность событий в сложных наборах данных и обнаруживать новые зависимости.
Средства интеллектуального анализа данных в SQL Server 2017имеют широкие возможности, легко доступны и интегрированы со средствами, которые многие пользователи предпочитают применять для анализа и составления отчетов.
Ключевые функции интеллектуального анализа данных
SQL Server Интеллектуальный анализ данных предоставляет следующие функции по поддержке встроенных решений интеллектуального анализа данных.
Несколько источников данных: можно использовать любой источник табличных данных для интеллектуального анализа данных, включая электронные таблицы и текстовые файлы. Также легко доступен интеллектуальный анализ кубов OLAP, созданных в службах Службы Analysis Services. При этом невозможно использовать данные из выполняющейся в памяти базы данных.
Встроенная очистка данных, управление данными и отчетность: в Службы Integration Services предусмотрены мощные средства для профилирования и очистки данных. Можно создавать процессы ETL для очистки данных в процессе подготовки к моделированию, а ssISnoversion упрощает повторное обучение и обновление моделей.
Несколько настраиваемых алгоритмов: в дополнение к кластеризации, нейронным сетям и деревьям принятия решений интеллектуальный анализ данных SQL Server поддерживает разработку собственных пользовательских подключаемых алгоритмов.
Инфраструктура проверки моделей: проверять модели и наборы данных теперь можно с помощью таких важных статистических средств, как перекрестная проверка, матрицы классификации, диаграммы точности прогнозов и точечные диаграммы. Простое создание проверочных и обучающих наборов и управление ими.
Запросы и детализация: интеллектуальный анализ данных SQL Server предоставляет язык DMX для интеграции прогнозирующих запросов в приложения. Вы можете получать подробные статистические данные и шаблоны из моделей и выполнять детализацию данных вариантов.
Клиентские средства: в дополнение к средам разработки и проектирования, входящим в состав SQL Server, появились надстройки интеллектуального анализа данных для Excel в решении таких задач, как создание и просмотр моделей, а также выполнение запросов к ним. Кроме того, можно создавать пользовательские клиенты, в том числе веб-службы.
Поддержка языка сценариев и управляемые API-интерфейсы: все объекты интеллектуального анализа данных являются полностью программируемыми. Сценарии через MDX, XMLA или расширения PowerShell для служб Службы Analysis Services. С помощью языка расширения интеллектуального анализа данных (DMX) можно быстро создавать запросы и сценарии.
Защита и развертывание: обеспечивает безопасность на основе ролей через Службы Analysis Services, в том числе раздельные разрешения для детализации на моделирование и структурирование данных. Простота развертывания моделей на других серверах, которая предоставляет пользователям доступ к закономерностям и прогнозированию
В этом разделе
В подразделах этого раздела описаны основные возможности интеллектуального анализа данных SQL Server и связанные с ним задачи.
Общие сведения об SQL Server Analysis Services
Область применения: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium
Analysis Services — это средство аналитических данных (VertiPaq), используемое в службе поддержки принятия решений и бизнес-аналитики. он предоставляет модели семантических данных корпоративного уровня для бизнес-отчетов и клиентских приложений, таких как Power BI, Excel, Reporting Services отчеты и другие средства визуализации данных.
установленный как локальный экземпляр сервера, SQL Server Analysis Services поддерживает табличные модели на всех уровнях совместимости (в зависимости от версии), многомерные модели, интеллектуальный анализ данных и Power Pivot для SharePoint.
SQL Server Рабочий процесс Analysis Services
типичный рабочий процесс реализации включает установку SQL Server Analysis Services экземпляра, создание табличной или многомерной модели данных, развертывание модели в качестве базы данных на экземпляре сервера, обработку базы данных для ее загрузки с данными, а затем предоставление разрешений на доступ к данным. Когда все будет готово к работе, модель данных может быть доступна любому клиентскому приложению, поддерживающему Analysis Services в качестве источника данных.
чтобы создать модель, используйте Visual Studio с расширением проектов Analysis Services, также известное как SQL Server Data Tools или просто SSDT, выбрав шаблон табличного или многомерного проекта. Шаблон проекта содержит папки для всех объектов, необходимых в модели. Для создания всех основных элементов, таких как источники данных, представления источников данных, измерения, кубы и роли, можно использовать мастеры. Visual Studio и DevOps поддерживают эффективные конвейеры CI/CD.
Модели заполняются данными из внешних систем обработки данных. Обычно это хранилища данных, размещенные в системе управления реляционными базами данных SQL Server или Oracle (табличные модели поддерживают дополнительные типы источников данных). Модели определяют объекты запроса, такие как кубы, указывают измерения, которые могут использоваться в нескольких кубах, вычисления и ключевые показатели эффективности, которые инкапсулируют бизнес-логику, а также такие режимы работы, как навигация и детализация.
чтобы использовать модель, она развертывается на экземпляре сервера, где выполняются базы данных в определенном режиме сервера, делая их доступными для полномочных пользователей, подключающихся через Excel или другие приложения.
Документация
Analysis Services документация находится в разных местах в docs.microsoft.com в зависимости от используемой платформы или версии. вся документация по SQL Server Analysis Services доступна с помощью оглавления слева. Чтобы просмотреть только те статьи, которые относятся к определенной версии, используйте селектор версий над оглавлением.
Документация, отображаемая в оглавлении слева, известна как основная Analysis Servicesная документация. основная документация может применяться только к одной платформе, например SQL Server Analysis Services или ко всем Analysis Servicesным платформам, включая Azure Analysis Services и Analysis Services в Power BI. Это обусловлено тем, что создание и развертывание табличной модели или управление определенными свойствами сервера или базами данных во многом одинаковы независимо от платформы.
В основной документации, расположенной в верхней части каждой статьи, к баннеру приводятся сведения о платформах и версиях, к которым относится статья. Помните, что изменения функций и функций выполняются на каждой платформе все время. Когда они делают, мы делаем все усилия по обновлению документации.
Общие сведения о Analysis Servicesной документации
Область применения: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium
если вы используете Azure Analysis Services, SQL Server Analysis Services или Power BI Premium наборов данных, эта статья поможет вам понять и найти документацию, которую вы ищете. Не забудьте прочитать это сейчас через несколько минут. Это может сэкономить массу бесполезностей.
Один модуль — три платформы
Analysis Services обеспечивает семантическое моделирование, управление жизненным циклом и управлением данными на трех различных платформах: в облаке в Azure, в локальной среде с SQL Server, а также во внутреннем механизме Analysis Services, Power BI Premium рабочих областей и наборов данных. Это уникальная проблема, из-за которой некоторые Analysis Services документация применима только к одной платформе, например Azure Analysis Services, или ко всем трем платформам, включая Power BI Premium. например, процедура предоставления Analysis Services ресурса в Azure сильно отличается от создания экземпляра сервера в SQL Server Analysis Services. с другой стороны, использование Visual Studio для создания и развертывания проекта табличной модели или использование SQL Server Profiler для записи данных о событиях процесса в подсистеме Analysis Services во многом одинаково независимо от платформы.
Все Analysis Services документация существует в документация Майкрософт (Docs.Microsoft.com). Чтобы сократить избыточность, где это возможно, статьи, относящиеся к более чем одной платформе, включены в общую документацию по Analysis Services. документация, относящаяся к Azure Analysis Services или Power BI Premium, находится в других местах Документация Майкрософт.
Службы Azure Analysis Services
Power BI Premium
если вы используете Power BI Premium, многие из этих средств, язык сценариев табличных моделей (TMSL) и табличная объектная модель (TOM), используемые для Azure Analysis Services и SQL Server Analysis Services теперь работают с Power BI Premium рабочими областями и наборами данных. Чтобы узнать больше, лучше начать с Analysis Services в Power BI Premium.
SQL Server Analysis Services
если вы используете SQL Server 2016 или более поздней версии Analysis Services для решения локальных табличных или многомерных моделей, вы уже должны быть. оглавление слева содержит всю документацию по SQL Server Analysis Services. используйте селектор версий над оглавлением, чтобы просмотреть только те статьи, которые применяют используемую версию SQL Server.
ищете SQL Server 2014 Analysis Services документацию? Документация для этой и более ранних версий хранится отдельно от документации для более поздних версий. это происходит из-за изменения моделей документации, используемых в docs.microsoft.com по сравнению с MSDN и TechNet, где была первоначально опубликована документация по SQL Server 2014 и более ранних версий SQL электронной документации. перейдите по адресу SQL Server 2014 Analysis Services документации. Нужно еще дальше? см. документацию по SQL Server предыдущих версий.
Общая документация
Документация по общим Analysis Services содержит общие сведения, примеры и справочные статьи. Как правило, эти статьи описывают моделирование данных, средства, API, скрипты или свойства, которые применяются к нескольким Analysis Servicesным платформам. эти статьи основаны или были добавлены в исходную документацию по SQL Server Analysis Services. Оглавление слева содержит все Analysis Services общей документации.
Можно отфильтровать общую документацию, чтобы отображались только те статьи, которые относятся к конкретной платформе или версии, используя селектор версий над оглавлением.
При выборе конкретной платформы или версии в оглавлении отображаются только те статьи, которые применяются. В некоторых статьях текст и изображения изменятся, чтобы отображались только сведения, относящиеся к выбранной платформе. В настоящее время фильтрация в статье применяется только к некоторым статьям. Мы рекомендуем реализовать это в других статьях с течением времени.
помните, что основная часть свыше 1000 общих статей изначально была создана для SQL Server Analysis Services. таким образом, некоторые текст и изображения могут ссылаться только на SQL Server Analysis Services.
Участие в доработке
Запомните MSDN и TechNet? Они были великолепно, но если вы хотите исправить опечатку или добавить некоторые сведения, которые были бы полезны для других, хорошо, Перемещение на Документация Майкрософт изменяется. Analysis Services документацию, как в этой статье и о других концептуальных понятиях и документации по Документация Майкрософт — Open-Source.
Несмотря на то, что группа Analysis Services работает над созданием документации по всем этапам решения Analysis Services, мы просто не можем получить все. Чтобы улучшить нашу документацию, сообщество бизнес-аналитики и группа Analysis Services действительно оценят вашу помощь. См. руководство для участников разработки документации.
Как Microsoft Analysis Services финансовым аналитикам жизнь упростил
Как мало пройдено дорог — как много сделано отчетов ©
Введение
— Что у вас запланировано на 1 января?
— Катание на санках
— А если снег не выпадет?
— Это нас огорчит, но не остановит.©
— Не грусти Вася, принимайся за работу, а мне пора спешить – утренняя планерка, эээ… Daily Standup Meeting точнее, всё никак не могу запомнить.
Вася садится за свой рабочий стол и с грустью смотрит в монитор. Да уж, красивые графики, только толку от них? В Excel не выгрузить, с формулами не сверить, хоть бери тетрадку с ручкой и делай всё на бумаге. Плюс ещё как-то KPI на основе этого надо посчитать. Зато в ИТ отдел, говорят, художника взяли, чтобы он красивые отчеты для руководства оформлял. Глядя на новый продукт, Вася загрустил. В голове у него крутились пару строк из стихотворения C.А. Есенина “Мне грустно на тебя смотреть”:
Так мало пройдено дорог,
Так много сделано ошибок.
Ну что ж, оставим Васю наедине со своей болью и посмотрим на проблему шире. Видя переделку строк C.А. Есенина, которая вынесена в цитату к этой статье, мне кажется, что он не одинок в своих мыслях. Сложно понять, как работают современные BI системы и для кого их пишут – то ли для аналитиков, то ли для руководителей. Очень много теории и информации, причём, в зависимости от источника, эта информация может противоречить самой себе. К этому стоит добавить обилие научных терминов и трудный для понимания язык описания. Сложно угадать с выбором, а цена ошибки велика, так как системы дорогие и работа с ними часто требует определенной квалификации. Понимая всё это, я решил поделиться своим опытом в BI сфере. Попытаюсь написать об этом простым языком и не вдаваться глубоко в теорию. Речь пойдет о Microsoft Analysis Services и о том, как он может решить часть проблем связанных с аналитической отчетностью. Другую часть этих проблем, я решил, написав специальную программу, которая позволяла формировать отчеты непосредственно в Excel, минуя HTML формы и минимизируя нагрузку на Web сервер, но о ней я уже писал тут https://habr.com/ru/post/281703/, а тут даже видео снял: https://youtu.be/_csGSw-xyzQ.
Приятного вам чтения.
Отчетность и её проблемы
Все началось с задачи, поставленной финансовым отделом крупного банка. Надо было создать систему отчетности, которая бы позволяла быстро и оперативно оценивать текущую ситуацию в организации. Для решения этой задачи мы взяли базу данных. Организовали в ней Хранилище (Data Warehouse), настроили процессы загрузки данных и установили систему отчетности. В качестве которой мы взяли SQL Server Reporting Services, так как этот продукт входил в MS Sharepoint, использовавшийся в тот момент в банке. В принципе всё работало, но у заказчика были претензии:
Выход из ситуации
К найденному решению подтолкнули PivotTable в Excel
Детально изучив эти решения вышли на MS Analysis Services и решили попробовать. Его можно использовать в Excel, и он может работать с Oracle, как с источником данных, что нас на тот момент устраивало. С точки зрения архитектуры, источником данных для него может служить что угодно, был бы нужный провайдер. Суть его в том, что он способен хранить в себе большие объемы данных со всеми их агрегациями и выдавать их клиенту максимально быстро. К Excel его можно легко подключить и манипулировать данными в Pivot Table.
В MS Analysis Services есть возможность партиционирования данных (хранение их в виде множества отдельных частей) и так же инкрементальное обновление данных. Это даёт ему возможность загружать данные из внешних систем небольшими кусочками и хранить их во множестве партиций. С точки зрения максимальных объемов, у него есть ограничения, но они довольно большие https://docs.microsoft.com/en-us/analysis-services/multidimensional-models/olap-physical/maximum-capacity-specifications-analysis-services?view=asallproducts-allversions.
MS Analysis Services является OLAP системой, которая использует отдельный сервер для хранения данных, либо части данных. Его плюсом является то, что он способен довольно быстро работать с миллионами записей, будучи установленным на обычный, современный компьютер. Так же он позволяет анализировать данные непосредственно в Excel и может заменить собой десятки отчетов на MS Reporting Services или ему подобных. Причем при работе с ним не надо писать и править различные запросы типа SQL, хотя при желании можно, только вместо SQL он использует MDX.
Правда есть тут и ложка дегтя. В Excel можно запросить разом очень большой объём данных и OLAP их вернет, но отобразить такой объем Excel не сможет, либо сможет, но работать при этом будет очень медленно. На первых порах это раздражало аналитиков, но поняв причину и настроив фильтры в Pivot Table эту проблему решили.
Секрет быстродействия MS Analysis Services, как и любой другой OLAP системы, кроется в архитектуре хранения данных. В нем все храниться в максимально подготовленном и оптимизированном для запросов виде. Такая подготовка требует времени и запись вновь пришедших данных в OLAP происходит не быстро, но, с другой стороны, чтение данных получается очень быстрым. Выходит — долго пишем быстро читаем.
Немного теории
Чаще всего, когда анализируют данные их объединяют в группы, а сами группы так же объединяют в иерархии. Для примера возьмём торговую точку. С точки зрения бизнеса, интерес представляют продажи. То есть сколько товара было продано за день (1-группа), за месяц (2-ая) и за год (3-я). Где день месяц и год — это разные уровни одной иерархии. Получается, что продажи за месяц — это сумма всех продаж за все дни в месяце, а продажи за год – это сумма продаж за все месяцы в этом году. Отсюда получается, что для получения максимального быстродействия, можно заранее собрать данные в группы и рассчитать агрегаты (в нашем примере суммы продаж) для каждого уровня иерархи. Вот на этом принципе и работают MS Analysis Services. Им достаточно сказать — что надо считать, по какой формуле и на какие группы это можно разбить. Остальную работу они сделают сами. Тут немного о том как они это делают: http://citforum.ru/consulting/BI/molap_overview/node7.shtml. Стоит отметить, что в современных OLAP системах все агрегаты, чаще всего, не рассчитываются заранее. Это всё делается «на лету», в момент запроса.
Теперь о терминах:
MS Analysis Services – это одна из OLAP систем, где OLAP это аббревиатура — online analytical processing. Дословно это означает – интерактивная (online) аналитическая обработка данных. Со временем данная формулировка утратила свой первоначальный смысл, так как появились системы, способные обрабатывать данные с большой скоростью и передавать их пользователю без использования подходов, декларируемых в OLAP. Поэтому, сейчас есть более полное описание требований к системам, которые могут называться OLAP, это:
Вкратце, OLAP – это система хранения, организованная таким образом, чтобы данные в ней:
Создание OLAP-куба в Microsoft Analysis Services
Построение OLAP кубов делается через проект в Visual Studio. По большей части там реализована технология визуального программирования – перетащить, кликнуть мышкой, настроить. Отсюда это проще показать, чем описать. Что я и сделал в моем видео: https://youtu.be/f5DgG51KMf8. Так же стоит отметить то, что Microsoft, в ознакомительных целях, предоставляет свои продукты бесплатно. Отсюда, посмотреть, как он работает можно на любом компьютере с ОС Windows 10, удовлетворяющем следующим требованиям: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/install/hardware-and-software-requirements-for-installing-sql-server-ver15?view=sql-server-ver15. Требования по ссылке к MS SQL Server, так как MS Analysis Services являются его частью.
Заключение
OLAP — это относительно простой способ повысить скорость и удобство работы с данными. В данный момент существует множество решений, основанных на этой технологии. Я работал с MS Analysis Services (SSAS) и вот что мне в нём понравилось: