...
| Align | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
Tipiskās datu kuba dimensijas ir Laiks, Klienti, Preces, Reģioni/Noliktavas, Projekti, Darbinieki un citas. Datu kubā informācia var tikt par katru noteiktā Katrai dimensijai iespējams detalizētais un hierarhiskais datu glabāšanas sadalījums par katru dimensijas biedru. Detalizētas informācijas uzglabāšanas gadījumā tā tiek saglabāta maksimāli detalizētā līmenī (par pamatu ņemot mazāko iespējamo dalījumu) par visiem dimensijas biedriem. Hierarhiskas datu glabāšanas gadījumā informācijas glabāšanai var noteikt vairāku līmeņu hierarhiju. Piemēram, Klienta dimensija var ietvert valsts, novada, pārdevēja un klienta nosaukuma līmeņus. |
| Align | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
Hierarhiskas informācijas glabāšanas gadījumā tiek veidoti arī starpsummu arpēķini (parasti starpsumma tiek glabāta par katru datu detalizācijas līmen). Tā, piemēram, skatoties uz preču pārdošanas skaita rādītāju valsts līmenī, bez papildu aprēķina nepieciešamības, tiks atspoguļoti dati par katru valsti. Šāda pieeja datu glabāšanai ļauj ievērojami paātrināt datu apstrādes ātrumu un piegādāt lietotājam nepieciešamo informāciju sekunžu laikā pat milzīga datu apjoma gadījumā.Visa hierarhiskā informācija vienmēr tiek apkopota augšējā arī kopējā līmenī (All ..). Arī gadījumā, ja dati šādu apvienojošu līmeni nesatur. When you upload source file with date (or date & time) column then automatically time hierarchy will be constructed for corresponding dimension. Time hierarchy will have Year, Quarter, Month and Day levels which can be used to get totals of measures at selected time period level. |
...
Augušupielādējot datumu vai laika informāciju kolonnas, atbilstošajām dimensijām tiek automātiski pielasīta laika hierarhija. Laika hierarhijā ietilpst Gada, Ceturkšņa, Mēneša un dienas līmeņi. |
Rādītāji (mērvienības)
| Align | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
Measures typically are integer or decimal values that can be accessed either at detailed dimension member level or can be aggregated at higher dimension levels. Typical measure examples could be Sales amount, Units sold, Cost amount, Transactions count etc. |
...
Rādītāji parasti ir veseli skaitļi vai daļskaitļi, kuros tiek glabāta katra dimensijas biedra informācija (vērtība). Ātrāku aprēķinu veikšanai, Standard-BI glabā arī katra dimensija līmeņa kopējo vērtību. Tipiski rādītāju piemēri ir
|
Aprēķināmie rādītāji (mērvienības)
| Align | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
Sometimes you want to calculate new measures from other existing cube measures - these are called calculated measures. For example, you could define Profit calculated measure as Sales amount measure minus Cost amount measure. And then you could also define Margin % calculated measure as Profit measure diveded by Sales amount measure (and display result as percentage). You can also define calculated members in other dimensions. For example, you could define in Customers dimension new calculated member North America as sum of USA and Canada members. Calculated member formulas are defined using MDX language. Basic arithmetic formulas can be created very easily but by learning other MDX functions you will be able to create any calculated members you need. Read more about creating calculated members. |
Analyze and create reports
| Align | ||||
|---|---|---|---|---|
| justified | justified | After importing data from source files or source applications you can go to Analyze tab and start to explore data in create cube. You can start creating table reports by dragging needed dimensions to columns, rows and pages and exploring your data at different dimension levels. After selecting needed data in table report you can switch to different chart reports to explore your data in more visual way. When you have created report layout that you want to use frequently you can save this report with given name. When later you will open saved report then you will get latest results drom data cube using saved report layout. Learn more about Analyze tab in Analyze and create reports and Creating charts help pages
Analizējot uzņēmuma biznesu, bez esošajiem rādītājiem bieži nepieciešams analizēt arī citus rādītājus, kas veidoti, balstoties uz esošajiem. Piemēram, budžeta izpilde (budžets - fakts), procentuālā budžeta izpilde, tīrā peļņa, utt. Tā kā šie rādītāji neeksistē, bet tiek aprēķināti, tos sauc par aprēķināmajiem rādītājiem. Tāpat aprēķināmos rādītājus var izmantot jebkurās citās dimensijās. Tā, piemēram, Klientu dimensijā var izveidot jaunu aprēķināmo rādītāju Ziemeļamerika, kurš tiks aprēķināts summējot Kanādas , ASV un Meksikas rādītājus. Aprēķināmo rādītāju formulas tiek definētas izmantojot MDX valodu. Vienkāršu aprēķināmo rādītāju izveidošana neizņems vairāk par pāris minūtēm, taču MDX valoda ļauj veidot arī ļoti sarežģītus aprēķināmos rādītājus. Vairāk par aprēķināmajiem rādītājiem varat lasīt te. |
Datu analīze un jaunu atskaišu veidoša
| Align | ||||
|---|---|---|---|---|
| ||||
Pēc datu importa jūs varat atvērt datu analīzes sadaļu Analyze un sākt noteiktā kuba datu analīzi. Jaunas atskaites datu tabulas izveidošanai vienkārši ievelciet jūs interesējošās dimensijas, rādītājus kolonnās, rindās un lapās un sākat datu izpēti dažādos šķērsgriezumos. Lai iegūtu iegūtā datu šķērsgriezuma grafisko reprezentāciju, pēc interesejošo datu atlases tabulā, pārslēdzieties starp pieejamajiem grafiku veidiem. Kad esat izveidojis atskaites formu, kuru vēlaties izmantot atkārtoti, varat to saglabāt, piešķirot tai noteiktu nosaukumu. Vēlāk atverot noteikto atskaites formu, jūs redzēsiet atskaiti, kas ir balstīta uz jaunākajiem datu kubā esošajiem datiem. Vairāk par datu analīzi un atskaišu veidošanas iespējām, kā arī par grafiku veidošanu varat uzzināt attiecīgajās Standard-BI apraksta lapās.
|