Data Analyzer на каждый персональный компьютер?

Третья статья рубрики посвящена продукту Microsoft - OLAP-клиенту для
Analysis Services - Data Analyzer 3.5. Мы решили предложить вашему вниманию эту
статью, поскольку после знакомства с ней становится понятно, как непросто
создать OLAP-систему, не подвергнувшись критике со стороны экспертов и
пользователей. В этой статье автор очень скептически оценивает новейший продукт
Microsoft, выход которого привел многих людей к мысли, что множество
поставщиков OLAP-клиентов для MS Analisys Services останутся без работы. Автор
приходит к довольно смелому выводу: пока другим поставщикам BI-инструментов не
о чем беспокоиться.

Несмотря на очевидную полезность, Data Analyzer3.5 может быть очевидно бесполезным

Любой поставщик инструментов BI в глубине души лелеет надежду на то, что именно его технология бизнес-анализа станет всеобще признанным стандартом, а сам продукт будет установлен на каждом персональном компьютере. Последняя версия Data Analyzer, предназначенная для Office XP suite, возможно и помогла корпорации Microsoft утереть нос многим другим.

Data Analyzer 3.5 базируется на технологии, которую Microsoft приобрела вместе с израильской компанией Maximal Innovative Intelligence, разработчиком OLAP-средств. Data Analyzer предназначен исключительно для бизнес-пользователей, и это первый выпуск продукта под логотипом Microsoft. Богатые графические возможности OLAP-аналитики достигаются за счет мощного Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services. Первое, что бросается в глаза, когда запускаешь этот инструмент, это то, что, чтобы начать работать с ним, вовсе не нужно быть экспертом в области баз данных или OLAP- средств - большинство диалогов управляются при помощи "мастера", который очень доходчиво объясняет каждый пункт меню.

Первый шаг в создании нового документа Data Analyzer - это установление связи с вашим источником данных. С помощью Data Analyzer вы можете связаться с SQL Server 2000 Analysis Services Server, используя локальный куб (.cub) или куб, находящийся на Web-сервере. После того, как вы установили связь с источником данных, вам потребуется отобрать измерения, которые вы хотите видеть в графическом окне, а также выбрать способ их отображения.

Data Analyzer отображает данные в табличной или графической форме, сопровождая их многочисленными информационными панелями (см. рис. 1). Графический интерфейс позволяет углубляться в данные и обобщать их (drill down и drill up), а также обеспечивать SQL-взаимодействие (drill-through) с базой данных (если вы разрабатывали свой куб с учетом этой функциональности). Нельзя также не упомянуть о возможности фильтрации -это крайне удобно, когда приходится работать с большими наборами данных - вы можете выбирать только те измерения и элементы, которые вас интересуют.

После того, как вы создали свою собственную аналитическую выборку (view), вы можете сохранить ее с помощью внутреннего формата (.max) Data Analyzer, распространить ее в виде других обычных форматов Microsoft Office. Для дальнейшего анализа выборку с кубом можно экспортировать в отчет Excel Pivot Table (или просто в книгу Excel), а для презентации - в PowerPoint. Вы можете также сохранить свою аналитическую выборку в виде HTML-документа, а затем просматривать ее в Web-браузере, опубликовывать на корпоративном сайте и так далее.

Но самая сильная сторона Data Analyzer - в использовании его вместе с Business Center. Вызвав последний, вы увидите список несложных вопросов (например, "Как валовая прибыль за отчетный период соотносится с тем же периодом в прошлом году?"), при выборе которых вам будут предложены ответы, полученные с использованием созданной вами аналитической выборки. Помимо этой опции, вы можете встроить в свою выборку ряд сложных формул, которые будут использоваться при вычислениях ответов на вопрос.

Data Analyzer поддерживает функцию "Cube Actions" ("Действия с кубом") - операции, определяемые при создании куба. В этой версии продукта единственно возможная операция - это включение и запуск URL из отдельного измерения. Тем не менее, это удобная функциональность, позволяющая "перепрыгнуть" на Web-страницу, если вам необходимо объяснить отдельную метрику или измерение.

Когда только желания недостаточно

Если посмотреть на описание функциональных характеристик продукта, то на первый взгляд покажется, что это именно тот инструмент анализа, о котором мечтали бизнес-пользователи. Однако, некоторые декларируемые возможности оказываются функционирующими только на бумаге.

С точки зрения генерации аналитических выборок OLAP-данных графика великолепна. Но иногда вам необходимо посмотреть на данные находящиеся вне этой модели. Табличное представление предоставляют такую функциональность, но она весьма примитивна и в ней отсутствуют характеристики, присутствующие в сходных BI-продуктах. Перестановки или изменения измерений, а также фильтров в пределах продукта затруднительны, а сами измерения не четко представлены. Переключиться со "столбцов" на "пирог" можно только, если вы отыщите таинственную пиктограмму в виде "глаза" в нижнем левом углу экрана, и это - все из чего вы можете выбирать, не говоря уже о том, что какая-либо настройка в пределах этого графического интерфейса отсутствует. (Если вам по душе желтые столбцы на бледно синем фоне, вам крупно повезло.)

При экспортировании в PowerPoint Data Analyzer повторно генерирует созданные вами аналитические выборки с помощью графики и выводит экспорт в виде WYSIWYG (What You See Is What You Get, что видишь, то и получаешь). Если вы сохраняете выборку в HTML, это "совершенно другая песня": Data Analyzer пытается повторно сгенерировать дизайн вашей выборки, используя HTML, и в результате вы получаете "кашу". Изменения, которые вы вносили в таблицу (например, размер столбцов) не отображаются в экспортируемом HTML-файле, и он повторно создает элементы графика типа "столбцы" с помощью таблиц и ячеек. Удивительно, но экспорт "пирогов" в HTML невозможен, так что, если вы использовали их в своей выборке, вам придется выбрать другой метод экспорта.

Экспортирование в Excel гораздо более удобное, а с экспортом в Pivot Table ничто не может сравниться. Выбор измерений и других атрибутов, которые должны присутствовать в таблице, осуществляется с помощью "мастера", а сам процесс экспорта протекает гладко даже для больших наборов данных.

Однако, когда я использовал прямой экспорт в Excel, результирующая широкоформатная таблица была представляла собой странное сочетание заголовков и цветов, а при ближайшем рассмотрении оказалось, что еще и данные неверны. Data Analyzer экспортировал величины, которые были помечена "N/A", как значение строки, которая должна быть удалена, а порядок колонок был перепутан. Так что, если вы собираетесь экспортировать из Data Analyzer в Excel, вам следует использовать экспорт Pivot Table, пока эти программные ошибки не будут исправлены.

Раньше своего времени

Складывается впечатление, что продукт был просто выброшен на рынок. Совершенно очевидно, что Microsoft следует поработать над ним. Некоторые функциональные особенности могли бы сделать этот инструмент действительно уникальным решением, однако, когда дело доходит до практики, они не оправдывают возлагаемых надежд. Я уверен, что после доработки Data Analyzer будет полностью функционален и может быть более органично интегрирован в Office suite. Но пока Microsoft не исправит свое детище, другим поставщикам средств BI особо не о чем беспокоиться.

Автор: Дэвид МакАмис (David McAmis)