Azure Analysis Service 介紹

概述

也許你知道Excel Power Pivot捞慌，也許你已經(jīng)開始使用Power BI搓劫，但你可能還不知道微軟的BI終極解決方案其實是：分析服務(wù)技肩。

業(yè)務(wù)人員

業(yè)務(wù)人員需要的是解決實際業(yè)務(wù)問題苫亦，這里對業(yè)務(wù)人員有兩個可能的假定：

1. 業(yè)務(wù)人員不完全具備且主觀上并不想自行構(gòu)建BI方案斋否；
2. 業(yè)務(wù)人員具備且主觀上愿意自行構(gòu)建BI方案叙赚。

對于第一種情況当凡，比較適合高層決策管理者人員，如若不是纠俭，或多或少都將面對自己做工作報告的情況沿量，工作報告在一定意義上就是把自己負責(zé)的業(yè)務(wù)建模分析出關(guān)鍵指標。

對于第二種情況冤荆，我們已經(jīng)知道他可以選擇：

• Excel Power Pivot
• Power BI 系列

來實現(xiàn)朴则。對于第二種情況，如果他專門走向BI分析方面钓简，而企業(yè)在這方面又有平臺和需求乌妒，那他將從懂業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)為業(yè)務(wù)驅(qū)動型的BI工作者。

BI人員

對于BI人員來說外邓，如果你所使用的 Excel Power Pivot或Power BI系列仍然在某些方面無法滿足專業(yè)的需要撤蚊，那你需要了解的便是微軟為企業(yè)提供的終極解決方案：分析服務(wù)。

分析服務(wù)损话，有兩種承載方式侦啸，一種是自己隨SQL Server安裝，另一種則是直接使用微軟的Azure丧枪。關(guān)于Azure的詳細說明超過本文范圍光涂，但使用Azure的一個顯著優(yōu)勢是：

與專注業(yè)務(wù)類似榔幸，BI專家的專注業(yè)務(wù)就是：將底層IT基礎(chǔ)設(shè)施的維護交給了微軟棱貌，使BI專家可以專注于構(gòu)建企業(yè)級商務(wù)智能解決方案。

了解 Azure Analysis Service

企業(yè)級數(shù)據(jù)繁雜

企業(yè)產(chǎn)生越來越多的數(shù)據(jù)酿炸，而且是在各種地方恋博，以各種形式齐佳，就像是這種感覺：

這些數(shù)據(jù)現(xiàn)在或是未來主要將以兩種形態(tài)存在，像是這樣：

這些數(shù)據(jù)將存儲在云端或是企業(yè)本地债沮，而企業(yè)對數(shù)據(jù)需要的核心任務(wù)是：釋放數(shù)據(jù)的價值炼吴。和以往不同的挑戰(zhàn)在于：必須整合云端數(shù)據(jù)與企業(yè)本地數(shù)據(jù)以形成一個一致化的整體。

釋放數(shù)據(jù)價值

為了釋放價值：

必須形成一致化的整體：

整體解決方案

而誰來承載這一切呢秦士，對于微軟系的解決方案缺厉，那就是：Azure Analysis Service，如下：

WOW，請仔細看看提针。如果您已經(jīng)學(xué)習(xí)了Power BI命爬，你會很熟悉這個表關(guān)系圖。對的辐脖，它正是你在Excel用vlookup經(jīng)常要查找的饲宛；也就是Power Pivot / Power BI中所稱的數(shù)據(jù)模型。對于企業(yè)來說嗜价，當把所有的數(shù)據(jù)都整合到一起的時候艇抠，這個數(shù)據(jù)模型將更加龐大和復(fù)雜。此時久锥，不管是使用Excel或Power BI家淤，在很大程度上都無法繼續(xù)勝任此工作了。所以瑟由，微軟幫助我們平滑地過渡到企業(yè)商務(wù)智能分析服務(wù)（理論上它應(yīng)該支持任意的復(fù)雜度及任意的規(guī)模）絮重。

BI專家，這時候不僅僅是針對某個主題設(shè)計一個基于Power BI的分析模型歹苦，而需要統(tǒng)籌整個企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯青伤，構(gòu)建統(tǒng)一且一致的企業(yè)級數(shù)據(jù)模型：

在企業(yè)統(tǒng)一且一致的數(shù)據(jù)模型下對外提供分析服務(wù)，以供各種業(yè)務(wù)端人員可以直接連接使用殴瘦，不需要自己再構(gòu)建數(shù)據(jù)模型狠角。如下所示：

也就是說，BI專家需要完成：

1. 整合企業(yè)涉及的各種數(shù)據(jù)蚪腋；
2. 構(gòu)建一致的數(shù)據(jù)模型丰歌；
3. 以各種可能的形式提供給終端用戶使用。

按需付費

我們使用Azure承載整個體系之外辣吃，一個很大的好處是可以按需付費动遭。它可以隨著我們需要的能力而靈活彈性地伸縮芬探，如果暫時不需要也可以關(guān)停便不再產(chǎn)生成本神得。如下：

更快獲得價值

作為終端用戶，也就可以直接訪問數(shù)據(jù)形成的價值偷仿，并直接進行可視化哩簿。

這個產(chǎn)生價值的過程不再需要一蹴而就，而是可以迭代完成酝静，如下：

我們計劃了想要什么节榜，然后立刻構(gòu)建并部署效果，接著再進行調(diào)整别智，我們每一輪的優(yōu)化都可以比以往更快宗苍，甚至縮短到日的級別。

BI專家們可以使用Visual Studio作為設(shè)計工具，在VS中設(shè)計的體驗甚至比使用Power BI或Excel Power Pivot更加帶勁讳窟。

而整個過程實際是沒有太多改變的：

BI專家建立模型让歼，發(fā)布。終端用戶甚至可以直接在Excel中打開并直接獲得可視化的價值丽啡。

這一切就在：Azure Analysis Service谋右。

AAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)說明

我們簡單了解了什么是AAS（Azure Analysis Service），接著我們來看看他有怎樣的結(jié)構(gòu)：

職能架構(gòu)

首先來看從職能來說补箍，有怎樣的表現(xiàn)：

AAS負責(zé)整合企業(yè)及云端數(shù)據(jù)改执，并提供存儲，安全坑雅，建模辈挂，生命周期管理，業(yè)務(wù)邏輯及指標等裹粤。然后提供各各種終端工具使用呢岗。

實現(xiàn)架構(gòu)

我們已經(jīng)看到了重點，那就是我們可以用熟悉的DAX來實現(xiàn)這一切蛹尝。

組件架構(gòu)

我們都涉及哪些相關(guān)的組件呢后豫，大致可以包括：

• 云端數(shù)據(jù)存儲
  • 云端數(shù)據(jù)庫
  • 云端數(shù)據(jù)倉庫
• 本地數(shù)據(jù)存儲
  • 本地數(shù)據(jù)庫
  • 本地其他數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)
• Azure Analysis Service
• Power BI
• 開發(fā)工具
  • Visual Studio
  • SSMS

值得一提的是，在SQL Server 2017的1400級模型中以及AAS都支持Power Query / M表達式的獲取數(shù)據(jù)方式突那，這就讓我們學(xué)習(xí)Excel BI（Power Query + Power Pivot）挫酿，Power BI并自動升級到企業(yè)級的商務(wù)智能分析服務(wù)可以直接遷移已經(jīng)具備的知識體系。

演示

我們給出一個使用AAS的演示來具體感受一下愕难。本演示需要Azure作為基礎(chǔ)早龟，合適已經(jīng)采用微軟Azure解決方案的企業(yè)或相關(guān)崗位人員參考。以及如果您正在考慮本企業(yè)如何實施企業(yè)級商務(wù)智能解決方案猫缭，那如果推薦您使用Azure Analysis Service您可以從以下內(nèi)容大致了解它的可用性和能力葱弟。

本文并非是使用SSAS或數(shù)據(jù)建模的step-by-step的教程，所以我們更多來感受我們可以做到什么以及大致可行性猜丹，以便于企業(yè)在解決方案選型方面得到參考芝加，感興趣的伙伴可以進一步交流。

準備

首選我們必須在Azure上擁有資源射窒，根據(jù)我們上述的架構(gòu)藏杖，我們假定：

1. 企業(yè)采用Azure托管了SQL Server，名為：excel120脉顿。
2. 企業(yè)在該SQL Server上擁有SQL數(shù)據(jù)庫蝌麸，名為：AdventureWorksLT。
3. 企業(yè)采用Azure托管了分析服務(wù)艾疟，名為：excel120来吩。

如圖：

現(xiàn)在我們要做的是：

1. 在本地設(shè)計基于AdventureWorksLT的數(shù)據(jù)模型敢辩；
2. 測試模型的可用性；
3. 部署該模型到Azure的分析服務(wù)上弟疆；
4. 演示終端用戶如何直接使用分析服務(wù)责鳍。

本地數(shù)據(jù)建模

我們使用SSDT（Visual Studio）來創(chuàng)建模型，打開VS兽间，并創(chuàng)建一個商業(yè)智能\Anlysis Services表格項目历葛，注意選擇1400級別：

我們起個名字：Excel120-Demo。

數(shù)據(jù)獲取

我們一開始有了一個空模型嘀略，然后我們來導(dǎo)入數(shù)據(jù)：

我會得到一個熟悉的導(dǎo)入數(shù)據(jù)環(huán)境：

沒錯恤溶，我們可以用我們屬性的Power Query / M的方式來導(dǎo)入數(shù)據(jù)，只要輸入我們Azure SQL Database的用戶名和密碼帜羊，如下：

我們就可以獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)來進行建模了咒程。我們選擇幾個我們需要的表，完成加載讼育，并修改下各個表的名字帐姻，如下：

數(shù)據(jù)建模

可以看出，我們補充了一個日期表奶段。然后我們像在Power BI中一樣建立關(guān)系饥瓷，非常容易，可以得到：

所有在Power BI中學(xué)到的本事都可以在這里發(fā)揮痹籍，我們再增加一些計算列和度量值呢铆，基本大功告成了。

在Excel中測試一下

這個功能很贊蹲缠，我們可以直接在Excel中來看看是不是按照我們的預(yù)期來進行計算的棺克，如下：

在Excel中分析

系統(tǒng)會幫我們打開一個Excel文件，該文件已經(jīng)內(nèi)置了和我們項目的關(guān)系线定，所以我們直接可以使用透視表來進行測試娜谊。如下：

在Excel中分析-效果

這太酷了，可以仔細觀察斤讥，會發(fā)現(xiàn)一些利潤率是負值的情況纱皆，然后我們需要知道具體的細節(jié)，我們雙擊查看細節(jié)周偎，不出意料抹剩，我們看到了細節(jié)數(shù)據(jù)，如下：

這很好蓉坎，我們在Excel中很多情況就是這樣做的，但是一個歷史性遺留問題是：我想看產(chǎn)生負利潤率涉及到的具體客戶是誰胡嘿？電話蛉艾？以及銷售人員是誰？，這樣我才能立即采取行動勿侯。

很遺憾地告訴你拓瞪，在Excel，Power BI助琐，傳統(tǒng)SSAS表格項目中都無法做到祭埂；
很高興地告訴你，在SQL Server 2017 / Azure Analysis Service也就是1400級別的表格模型是可以做到的兵钮。

我們在Visual Studio的模型設(shè)計器中可以看到一個選項：

想看到什么詳細信息蛆橡，我們可以在這里使用DAX來定義，例如：

在Power BI中學(xué)習(xí)了DAX掘譬，你可以在此時繼續(xù)發(fā)揮其作用泰演，我們選擇了真正關(guān)注的細節(jié)信息。再回到Excel測試下效果來看看：

WOW葱轩，這就是我們要的睦焕，然后可以立即來處理了。

通過類似的方式靴拱，我們可以快速構(gòu)建我們的模型垃喊，直到完成。

發(fā)布到云端

這里的發(fā)布袜炕，準確講是叫部署缔御，我們在本地完成了設(shè)計，我們需要把這個模型發(fā)布到云端妇蛀，以便企業(yè)所有的用戶都可以享用耕突。

我們只需要把目標服務(wù)器填入部署配置即可。我們將在Azure中啟用的分析服務(wù)器地址填入：

系統(tǒng)會提示我們登錄進入我們的Azure评架，這也很正常眷茁。

發(fā)布成功。此時我們在Azure中也可以看到我們發(fā)布的結(jié)果了纵诞。

云端配置

我們是可以在云端進一步完成的模型的配置和修改的上祈，Azure也給我們提供了相應(yīng)的能力，如下：

整個體驗還不錯浙芙，但目前這塊還是Preview階段登刺，有更多可以優(yōu)化的地方。更多關(guān)于云端配置內(nèi)容不再展開嗡呼。

在各終端使用

這才是演示的關(guān)鍵纸俭，作為領(lǐng)導(dǎo)可能不再關(guān)心如何實現(xiàn)的細節(jié)，但更關(guān)心的是南窗，我們在終端是如何用的揍很。

Azure Analysis Service官方給出的態(tài)度首先是：支持最新的客戶端工具郎楼，包括：

利用新式的數(shù)據(jù)瀏覽和可視化工具（例如 Power BI、Excel 和第三方工具）窒悔，用戶可以通過交互性強且視覺效果豐富的方式來了解模型數(shù)據(jù)呜袁。

因為我沒有安裝tableau，暫且演示Excel和Power BI作為終端的效果简珠。

在Excel中探索數(shù)據(jù)

在Excel中阶界，我們只要按照正常連接分析服務(wù)的方式來進行即可，效果自然也和我們在本地測試時是一樣的聋庵。

同樣地膘融，我們可以雙擊具體的一個問題單元來查看細節(jié)：

那么此時，作為一個業(yè)務(wù)人員珍策，您是可以快速采取行動的托启，而業(yè)務(wù)人員僅僅只需查看數(shù)據(jù)而無需自己再進行建模了。

在Power BI Desktop中探索數(shù)據(jù)

在Power BI Desktop中攘宙，我們在鏈接分析服務(wù)的時候可以采用實時模式屯耸，這樣我們將可以直接以可視化的方式來進行探索，如下：

這是我們可以使用的維度和度量值蹭劈，然后我們進行可視化即可：

可以觀察到此時Power BI Desktop是沒有數(shù)據(jù)和關(guān)系兩個標簽的疗绣，從這個意義上來看，我們并沒有在Power BI Desktop中來建模铺韧，而僅僅是進行了可視化展示多矮。當然，我們進一步把這個結(jié)果發(fā)布到Power BI云端哈打。

可以看到該視圖是實時的塔逃，其實時性取決于分析服務(wù)模型的實時性。

其他方面

Azure Analysis Service 給了我們更強大的企業(yè)級商務(wù)智能終極解決方案料仗。在這個企業(yè)級的層面我們可以完成更多任務(wù)湾盗，包括但不限于：

• 標準層的高級數(shù)據(jù)刷新功能有助于客戶實現(xiàn)幾乎實時的數(shù)據(jù)模型更新。支持內(nèi)存上限是400G立轧。（一個壓縮后達400G的模型）
• 可以使用表格模型腳本語言來維護元數(shù)據(jù)格粪。如下：

• 更靈活的權(quán)限控制（對象級別安全性）
• 分區(qū)增量刷新
• 不規(guī)則層次結(jié)構(gòu)

如：

• DAX 增強功能

更多信息參考微軟官方文檔：
https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/analysis-services/analysis-services

總結(jié)

Azure Analysis Service 給出了企業(yè)級商務(wù)智能的終極解決方案，至此：

• Excel Power Pivot - 個人型BI
• Power BI 體系 - 團隊協(xié)作型BI
• Analysis Service - 企業(yè)級BI

相信總有一款適合您或您的企業(yè)氛改。