ПРЕДИСЛОВИЕ
ГЛАВА 1. ОСНОВЫ OLAP
Что такое хранилище данных
Что такое OLAP
Многомерные кубы
Некоторые термины и понятия.
Заключение
ГЛАВА 2. ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ.
Типичная структура хранилищ данных
Таблица фактов
Таблицы измерений
OLAP на клиенте и на сервере
Технические аспекты многомерного хранения данных.
Заключение
ГЛАВА 3. АРХИТЕКТУРА MICROSOFT
ANALYSIS SERVICES
Что представляют собой аналитические службы.
Что хранится в многомерной базе данных
Службы преобразования данных
Репозитарий аналитических служб
Технологии доступа к аналитическим службам
из клиентских приложений
SQLDSO
PivotTable Service, OLE DB for OLAP и ADO MD.
Клиенты аналитических служб.
Analysis Manager
Приложения Microsoft Office
Заключение
ГЛАВА 4. СОЗДАНИЕ И ЗАПОЛНЕНИЕ ХРАНИЛИЩ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ DATA TRANSFORMATION SERVICES
Создание хранилищ данных
Заполнение хранилища данных с помощью Data
Transformation Services
Что представляют собой DTS
Описание источников данных
Описание потоков данных и последовательности
выполнения задач
Описание преобразования данных
Выполнение пакетов DTS
Заключение
ГЛАВА 5. СОЗДАНИЕ МНОГОМЕРНЫХ
БАЗ ДАННЫХ
Создание многомерных баз данных и описание источников
данных
Создание коллективных измерений
Создание измерения типа "дата-время"
Создание регулярного измерения
Создание измерения с несбалансированной иерархией
Создание измерения типа "родитель-потомок"
Создание О LAP -кубов
Создание описания куба
Создание вычисляемых выражений
Создание многомерного хранилища данных
Заключение
ГЛАВА 6. MICROSOFT EXCEL
КАК OLAP-КЛИЕНТ
Средства чтения OLAP-данных в Microsoft Office
Манипуляция OLAP-данными в Microsoft Excel
Сводные таблицы Excel
Создание сводной таблицы с данными OLAP-кубов
Манипуляция отображением данных в сводной таблице
Создание сводных диаграмм с данными OLAP-кубов
Создание локальных OLAP-кубов
Создание OLAP-клиентов с помощью Excel и Microsoft
PivotTable Services
Объекты, применяемые при работе с PivotTable Services
Применение PivotTable Services в приложениях
Создание сводной таблицы на основе запроса к реляционной
базе данных
Создание и просмотр локальных OLAP-кубов
Чтение локальных и серверных OLAP-кубов
Создание и сохранение сводных диаграмм
Заключение
ГЛАВА 7. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПОНЕНТА
PIVOTTABLE LIST ДЛЯ ОТОБРАЖЕНИЯ
OLAP-ДАННЫХ
Публикация сводных таблиц на Web-страницах
Возможности компонента PivotTable List
Создание Web-страниц со сводными диаграммами
Использование компонента PivotTable List в приложениях.
Класс TOLEContainer
Объектная модель компонента PivotTable List
Вычисление итоговых значений и применение формул
Изменение цветов различных частей сводной таблицы
Использование фильтров
Просмотр кубов OLAP
Получение данных из компонента PivotTable List
Экспорт итоговых таблиц и сохранение их в файлах
Печать сводных таблиц
Несколько слов о поставке приложений, использующих
Web-компоненты Microsoft Office . Заключение.
ГЛАВА 8. ОБЗОР MDX.
Язык MDX
Использование языка MDX.
MDX Sample Application.,
Синтаксис языка MDX
Функции языка MDX
ГЛАВА 9. СОЗДАНИЕ OLAP-КЛИЕНТОВ
С ПОМОЩЬЮ ADO И ADO MD
Применение ADO в OLAP-клиентах
Чтение метаданных
Выполнение MDX-запросов
Применение ADO MD в OLAP-клиентах
Объекты для доступа к метаданным
Объекты для доступа к данным
Чтение метаданных
Выполнение MDX-запросов
Применение других средств разработки для создания
OLAP-клиентов
Visual Basic for Applications
Visual Studio .NET
Delphi и C++Builder
Просмотр OLAP-кубов с помощью Delphi
Заключение
ГЛАВА 10. ПРИМЕНЕНИЕ PIVOTTABLE SERVICE
ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ OLAP-КУБОВ"
Microsoft PivotTable Service
Расширения DDL и DML для создания локальных кубов
Предложение CREATE CUBE
Предложение INSERT INTO
Свойства Source_DSN, Data Source и Provider
Пример создания локального OLAP-куба
Поставка приложений, использующих PivotTable Service.
ГЛАВА 11. ПРИМЕНЕНИЕ SQL DSO
ДЛЯ АДМИНИСТРИРОВАНИЯ СЕРВЕРНЫХ
OLAP-КУБОВ
Введение в объектную модель SQL DSO
Обновление ранее созданных кубов
Работа с коллективными объектами
Создание и удаление многомерных баз данных
Создание и удаление источников данных
Создание коллективных измерений
Создание кубов
Создание утилиты для администрирования OLAP-кубов.
Поставка приложений, использующих SQL DSO
Заключение
ГЛАВА 12. ПРИМЕНЕНИЕ MICROSOFT
DATA ANALYZER
Визуализация данных
Создание отображений
Средства анализа данных
Навигация
Фильтрация
Сортировка
Редактор вычисляемых измерений
Бизнес-центр
Поиск схожих значений
Средства публикации и создания отчетов
Архитектура Microsoft Data Analyzer
Создание решений на базе Microsoft Data Analyzer .
г
Загрузка существующих отображений
Создание новых отображений
Создание новых отображений на основе метаданных.
Заключение
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. OLE DB И ADO.
Microsoft Universal Data Access
OLEDB
Компоненты OLE DB
Объекты OLE DB
Объект DataSource
Объект Session
Объект Command
Объект Rowset
Объект Enumerator
Объект Transaction
Объект Error
Поставщики OLE DB-провайдеров
Microsoft ActiveX Data Objects
OLE DB и ADO
Расширения ADO
ADO Extensions for Data Definition and Security (ADOX).
ADO Multi-Dimensional Extensions (ADO MD)
Jet and Replication Objects (JRO)
Где найти MDAC
Заключение
1РИЛОЖЕНИЕ 2. СРЕДСТВА BUSINESS
ITELLIGENCE
)тчеты и средства их создания
Специализированные средства создания отчетов
Генераторы отчетов, встроенные в средства разработки.
"Нетрадиционные" средства создания отчетов
OLAP-средства
Клиентские OLAP-средства
Серверные OLAP-средства
Средства поиска закономерностей (Data Mining-средства)
BI-средства масштаба предприятия и средства разработки
BI-приложений
Заключение
Наиболее популярные средства Business Intelligence
Crystal Reports (Seagate Software)
Reports Developer (Oracle).
InfoMaker (Sybase)
Express Server, Express Objects и Express Analyser (Oracle)
Seagate Info (Seagate Software)
Hyperion Essbase (Hyperion Solutions)
WebFOCUS Business Intelligence Suite (Information Builders).
Platform for Enterprise Business Intelligence (Cognos)
BusinessObjects 2000 (BusinessObjects)
SQL Server Analysis Services (Microsoft)
SAS System (SAS Institute)
ПРИЛОЖЕНИЕ З. СПЕЦИФИКАЦИЯ XML
FOR ANALYSIS