SSRS birçok tipte veri kaynağından veri alıp, bu verilerden oluşturulan statik veya etkileşimli raporların, browser aracılığıyla sunulduğu server tabanlı bir raporlama sistemidir.

Raporlar SSDT de “Report Server Project” proje tipiyle oluşturulur. Raporlara özgü Veri kaynakları(Data Source) tanımlanabileceği gibi birden fazla raporda kullanılacak Ortak Veri Kaynakları (Shared Data Source) da kullanılabilir.

Ortak Veri Kaynakları (Shared Data Source) Oluşturulması

Eğer Ortak Veri Kaynağı kullanılacaksa “Solution Explorer” de “Shared Data Sources“ sağ Mouse ile tıklanıp “Add New Data Source” seçilerek oluşturulur. Bu durumda ekrana

Penceresi gelecektir. Burada veri kaynağına uygun bir ad verilip veri kaynağının tipi seçilir, daha sonra bağlantı cümlesi(Connection string) elle girilebilir veya Edit tıklanarak açılan pencereden ayarlanabilir.  Edit penceresinde bağlanılacak server in veya dosyanın adı seçilir ve gerekiyorsa o anda bağlanabilmek için bir kullanıcı adı veya şifre girilir.

Daha sonra “Credentials” tıklanarak rapor un her çalışmasında kullanılacak kullanıcıyı seçmek için gerekli pencere getirilir.

Seçenekler şöyledir:

“Use Windows Authentication(integrated security)”

Bu durumda raporun çalışması sırasında veriyi çekmek için rapor sitesine bağlanmış kullanıcının kullanıcı adı ve şifresi kullanılacaktır. Bu seçenek raporu/raporları kullanacak kullanıcıların hepsinin Sql serverde kullanıcı olarak tanımlanmış olmasını gerektirir. Unutulmamsı gereken burada sql server loginlerinin kullanılmaması gerektiğidir.

“Use this user name and password”

Raporun çalışması sırasında veriyi çekmek için belirlenen kullanıcı adı ve şifresi kullanılacaktır. En zahmetsiz yöntem budur.

“Prompt for credendials“

Bu seçenek ile raporun çalıştırılması sırasında ekranda girilen text kullanıcının karşısına çıkarak bir kullanıcı adı ve şifresi vermesi istenecektir.

“No credentials”

Bu seçenek veriyi çekmek için bir kullanıcı adı ve şifresi gerekmeyen durumlarda, örneğin bir dosyadan veri çekilecekse kullanılmalıdır. Eğer bu seçenek seçilmişse Reporting Services Configuration Tools ta belirlenen “Execution Account” kullanılacaktır.

Rapor Oluşturulması

Raporlar üç türlü oluşturulabilir:

Report Wizard ile

Bu seçenekte rapor oluşturamanın tüm aşamaları bir wizard aracılığıyla gerçekleşir. Bu şekilde bir çok rapor kolaylıkla oluşturulabilir. Ancak raporda istenen her şey bu şekilde oluşturulamamaktadır. Bu yüzden daha sonra rapor çift tıklanarak açılıp üzerinde istenen değişiklikler ve ekleme çıkarmalar yapılmalıdır. “Report Wizard” ı çalıştırmak için  “Solution Explorer” de “Reports” sağ Mouse ile tıklanıp “Add New Report” seçilir. İlk ekranda ya var olan bir ortak veri kaynağı seçilebilir veya yeni bir veri kaynağı tanımlanabilir. İstenirse de yeni tanımlanan veri kaynağı ortak veri kaynağı olarak da tanımlanabilir. Veri kaynağı tanımlanması yukarıda anlatılan ortak veri kaynağı tanımlamasıyla aynıdır

İkinci aşamada veri kaynağında çalıştırılacak sorgu(query) belirlenmelidir. Bunun için şu pencere gelir.

Burada sorgu istenirse doğrudan yazılabilir veya “Query Builder” düğmesi tıklanarak “Query Designer” ekranıyla da sorgu oluşturulabilir. Bu pencere standart “Query Builder” penceresidir. Boş alanda sağ Mouse tuşuyla “Add Table” ile tablolar eklenip, diğer ayarlamalar yapılarak sorgu oluşturulur, istenirse çalıştırılıp sonuçları da görülebilir. Her şey tamamsa “Ok” seçilerek sorgu “Query String” alanına doldurulur.

Sonraki pencerede Rapor tablo yapısında mı(Tabular) yoksa Matrix yapısında mı olacağı seçilir. Tabular raporlar bir Excel worksheetine benzer. Matrix raporlar ise Excel pivot table yapısına benzer. Matrix yapısında sadece özet bilgilere bakılır, Tabularda ise genellikle tüm veri gösterilir. Ancak istenirse bir takım gruplamalar yapılıp, öncelikle grup bazında özet bilgilere, istendiği takdirde ayrıntı verisine bakılabilir.

Buradan “Tabular” seçildiyse daha sonra gerekli gruplamalar(Page, Group, Details) yapılır. Aşağıda “Tabular” bir rapor için gruplama seçenekleri görülmektedir. Matrix için seçenekler (Page, Columns, Rows, Details seçenekleri vardır.

Daha sonra eğer bir önceki aşamada “Tabular” seçildiyse tablonun düzeni(layout) seçilir .Bir önce Matrix seçildiyse bu aşama atlanır. Bu penceredeki seçenekler şunlardır.

Stepped(Basamaklı) veya Block(Blok)

Bu seçenek -tablodaki veriler gruplanmışsa – nasıl görüneceğini belirler, grubun altındaki detay verisinin nasıl görüntüleneceğini belirler

“Include Subtotals” ile gruplar bazında alt toplamların alınması sağlanır.

“Enable Drilldown” ile grupların detayları gizlenir ve her bir grubun yanında bir “+” işareti görüntülenir. Bir grubun ayrıntısına bakılmak istendiğinde “+” işareti tıklandığında grubun ayrıntısı gözükecektir. Bu durumda “+” işareti “-” ye dönüşür. Ayrıntı tekrar kapatılmak istenirse “-” tıklanmalıdır.

Daha sonra Rapor için bir biçem(Style) seçilir. Biçem ile rapordaki bir takım alanların renkleri belirlenir.

Daha sonra rapora bir ad verilir ve işlem tamamlanır. Eğer burada “Preview Report” seçeneği seçilmişse rapor önizlemede görülecektir.

Wizard Kullanmaksızın Rapor Oluşturma

“Solution Explorer” de sağ Mouse tuşu “Add”, “New Item” , “Report“ seçilerek boş bir rapor yaratılır. Bu durumda ekran aşağıdaki şekildedir:

Burada öncelikle “Report Data” penceresinden “New”, “Dataset” tıklanarak bir Dataset eklenir. Bir dataset, bir veri kaynağı seçilip(yeniden de yaratılabilir) bir sorgu girilmesi ile oluşturulur.

Artık “Report Data” penceresinde Datasetin altında raporda kullanılacak kolonlar listelenir.

Daha sonra “Toolbox” tan bir rapor nesnesi sürüklenip rapor üzerine bırakılır. Örneğin bir “Table” bırakıldığında şöyle bir görüntü oluşur:

Sonra “Report Data” penceresinde Datasetin altında listelenen kolonlar mouse ile sürüklenerek Table da Data kısmındaki hücrelere bırakılır. BIDS otomatik olarak kolon ismini Header kısmına da Text olarak ekler. Bunlar isteğe göre değiştirilebilir

Önceden Oluşturulmuş Raporların Projeye Eklenmesi

“Solution Explorer” de sağ Mouse tuşu “Add”, “Existing Item” ile daha önceden oluşturulmuş bir rapor(rdl uzantılı dosya) seçilerek eklenebilir.

Rapor Sayfa Yapısı

1. Başlık(Header)
2. Gövde(Body)
3. AltBilgi(Footer)

Bir rapor ilk oluşturulduğunda sadece gövdeden oluşur. Gövdede genellikle bir textbox da rapor başlığı ve bir veri nesnesi(tablix) vardır.

Rapor başlığı raporda sadece ilk sayfada gösterilir Tüm sayfalarda tekrarlanacak bir başlık isteniyorsa rapora bir header eklenebilir. Bunun için rapor üzerinde gövde dışında bir yer sağ mouse tuşuyla tıklanarak veya Report menüzünden “Add Page Header” ile bir sayfa başlığı eklenebilir.

İstenirse aynı yöntemle bir sayfa alt bilgisi de eklenebilir. Sayfa başlıklarında ve alt bilgilerinde Textbox, Rectangle, Line veya Image nesneleri bulunabilir.

Sayfa başlığında raporun çalıştırma saati, alt bilgilerde de Sayfa numarası bulunduğu bir örnek şöyledir

Sayfa başlığına bir çizgi ve textbox konulmuştur.

Textbox üzerinde sağ mouse tuşu tıklanıp Expression(ifade) bilgisi seçilip Expression Editor de Çalıştırma zamanı Category de Built-in Fields seçilerek şu şekilde eklenebilir.

Yine Altbilgi kısmına bir Textbox ekleyip üzerinde sağ mouse tuşu tıklanıp Expression(ifade) bilgisi seçilip Expression Editor de Çalıştırma zamanı Category de Built-in Fields seçilerek şu şekilde eklenebilir.

Artık rapor şu şekilde görünecektir:

Raporda İfade(Expression) Kullanımı

Raporların herhangi yerindeki veri veya diğer ayarlar sabit girilebileceği gibi bir ifade(expression)den de gelebilir.

Örneğin Rapor başlığının textinin sabit olarak vermeyip bir ifadeden getirelim:

Textbaox sağ mouse tuşuyla tuıklanıp Expresions seçilerek aşağıdaki formül yazılmalı veya alttaki seçeneklerden tıklanarak oluşturulmalıdır.

=First(Fields!CustomerName.Value, “DataSet1″) & ” Siparişleri”

Başka bir expression örneği:

Amount kolonundaki veri 1000 ve üstüyse Arka plan rengini kırmızı değilse Mavi yapan expression şöyledir:

=iif(Fields!SalesAmountçValue >= 1000, “Red”, “Blue”)

Başka bir expression örneği:

Yine Müşterinin Yıllık gelirinin tüm müşterilerin yıllık gelirine oranını yüzde olarak göstermek için kulllanılan expression şöyledir:

=FormatPercent(Fields!YearlyIncome.Value / sum(Fields!YearlyIncome.Value, “DataSet2”))

Başka bir expression örneği:

Rapordaki “Order Quantity” kolonunu sadece “prog\Administrator” kullanıcısı görsün diğerleri görmesin isteniyorsa Kolon sağ Mouse tuşuyla tıklanıp “Column Visibility” seçilerek gelen ekranda aşağıdaki ifade yazılmalıdır.

=iif(User!UserID = “prog\Administrator”, true, false)

Raporlarda Parametre Kullanımı

Müşteri siparişlerini döndürecek bir rapor yapalım. Raporun üstünde bir combo box içinde müşteri adları görüntülenecektir. Müşteri adı seçilince rapor datasetindeki sorguya müşterinin no su geçecek ve bu müşterinin siparişleri dönecektir.

Müşteri siparişlerini döndüren sorgu şöyledir:

Select * from factInternetSales where CustomerKey = @MusteriNo

Bu sorguda parameter kullanıldığı için doğrudan Rapora da aynı isimde bir parameter eklenmiştir. Bu parameter “Report Data” sekmesinde Parameters in altında görünmektedir. Bu parametrede gösterilmek üzere rapora yeni bir dataset eklenmelidir. “Report Data” sekmesinde DataSets sağ mouse tuşuyla tıklanıp “Add New DataSet” seçilerek yeni bir dataset eklenmelidir. Bu dataset in sorgusu şöyledir:

Select CustomerKey, FirstName + ‘ ‘ + LastName as FullName from dimCustomer

2. dataset eklendikten sonra “Report Data” sekmesinde Parameters in altında @MusteriNo parametresi çift tıklandığında aşağıdaki ekran açılacaktır

Bu ekranda Prompt Kısmına “Müşteri Adı” yazılıp DataType I Integer olarak seçilmelidir. Sonrasında “Available Values” sekmesi seçildiğinde şu ekran gelir:

Burada “Get values from a query” seçilip ilgili dataset seçilmelidir ve “Label Filed” kısmında kullanıcıya gösterilecek kısım olarak FullName, sorguya gönderilecek veri olarak da “Value field” dan CustomerKey seçilmelidir.

Parametre verisi veritabanından gelebileceği gibi “Specify Values” seçeneği seçilerek “Add” düğmesi tıklanarak alta elle de eklenebilir. Örneğin Müşteriyi cinsiyetine göre seçeceksek Cinsiyet Parametresi ekleyip şu şekilde seçeneklerini belirtebiliriz:

Dataset Oluştururken SP(stored procedure) Kullanımı

Raporlarda kullanılacak veri için şimdiye kadar hep sorgu yazdık. Ancak stored procedure de kullanılabilir. Bunun için veritabanında gerekli sp oluşturulduktan sonra, raporda dataset tanımlanması aşamasında aşağıdaki şekilde sp seçilmelidir.

Veya “Query Designer” tıklanıp orada “Command Type” olarak “stored procedure” seçilip, eğer varsa parametreleri de yanında başında “@” işaretiyle verilmelidir.

Rapor Nesneleri (Report Items)

Rapor üzerinde bir kısmı sadece gövdede kullanılabilir, bir kısmı rapor üzerinde herhangi yerde kullanılanılabilen nesnelerdir. Bunlar:

TextBox

Raporda herhangi bir yerde kullanılabilir. Başlıkta ve altbilgide kullanımı yukarıda verilmiştir. Gövdede rapor başlığında ve veri nesnelerinde kullanılır. Textbox lara doğrudan yazı yazılabileceği gibi, rapor verisindeki kolonlar da Texboxlara atanarak görüntülenebilir. Rapor datasında kolonu seçip sürükleyip Tablix üzerine bırakıldığında hem gerekli textbox oluşturulup, hem de kolon verisi Textbox un değerine(value) atanacaktır.
Önceden eklenmiş Textbox da görüntülenecek verileri seçmek için birkaç yöntem vardır. Bunlardan ilki Textbox daki icona tıklayarak, kolonu seçmektir:

Veya Textbox daki yazı tıklanıp seçilir duruma getirildiğinde “Selected Text” in özelliklerinde(Properties) Değer(Value) görülüp değiştirilebilir.

Bir diğer yöntem de Textbox u sağ mouse tuşuyla tıklayıp “Expression” una istenen field ın Value sunu atamaktır.

Textbox üzerinde sağ mouse tuşuyla tıklanıp “Textbox Properties” e girilince aşağıdaki ekran gelir

Burada Number daTextbox daki verinin sayı formatı, Alignment te hizalanması, Font, Border ayarları yapılabilir. Fill ile bir arka plan resmi atanabilir.

Visibility de Rapor ilk çalıştığında textbox un görünüp görünmeyeceği ve sonrasında Textbox un bir ifade(expression) veya başka bir rapor nesnesine göre görüntülenip gizleneceği seçilir.

“Interactive Sorting” genellikle tablix lerdeki detaillerin üzerinde bulunan başlık bilgilerine konulur. Bu şekilde başlık tıklandığında detay veriler tıklanan başlığın verilerine göre sıralanır. Detayları Ürün Adına göre sıralamak için:

Actionda Textbox tıklandığında bir yönlendirme yapılması sağlanır. “Go to report” ile başka bir rapora gidilmesi, “Go to bookmark” ile aynı raporda raporun başka bir yerine gidilmesi, “Go to URL” ile herhangi bir url e yönlendirilmesi sağlanır. Action genellikle detaydaki bir kolona konur. Örneğin genel bir satış raporundan, istenen ürünün satışlarının detaylı olarak görülmesi için Ürün nosu(ItemNo) tıklandığında bu rapora göndermek için aşağıdak, şekilde önce rapor seçilir; ayrıca raporun parametreleri varsa bu parametrelere gönderilecek veriler seçilir

Line

Görsel düzenleme için kullanılan çizgi nesnesidir. Seçildikten sonra Properties penceresinden ayarları değiştirilebilir.

Tablix(Table, Matrix ve List)

Table, Matrix ve List nesneleri tablix kontrolünün değişik görünümleri değişik şekilde ayarlanmış halleridir. Table da rapor tablo yapısında, matrix te bir pivot tablo şeklinde dizayn edilmiştir. List de ise aslında her şey tek bir hücrelik bir tabloda bir Diktörtgen(rectangle) içerisinde serbest bir şekilde dizayn edilmiştir.

Rectangle

Görsel düzenleme için kullanılan diktörtgen nesnesidir. Properties penceresinden ve sağ mouse tuşu Rectanglae Properties den ayarları değiştirilebilir.

Ayrıca Veri gösterimi için List nesnesi kullanıldığında Detail kısmında tek kolonluk tablix in içinde bulunur.

Image

Raporda logo veya benzeri amaçlarla kullanılabilir veya Rapor verisi içinde resim varsa, rapor satırlarında veritabanındaki resimleri göstermek için kullanılır.

Örneğin firma logosu olan koala resmini raporun sol üst köşesinde gösterelim. Bunun için Toolbox’tan Image rapor üstüne sürüklenir ve sol üst köşeye bırakılır. Daha sonra sağ Mouse tuşuyla tıklanarak Resim daha önceden rapora eklenmişse “Select the Image source” seçenek kurusundan “Embedded” seçilip, “Use this Image” kısmından resim seçilir veya Import tıklanarak diskten istenen resim seçilerek eklenir.

Eğer gösterilmek istenen resim DataSet te ise “Select the Image source” seçenek kurusundan “Database” seçilip, , “Use this Image” kısmından resimin olduğu kolon seçilir ve resmin “Mime type” ı seçilerek resim eklenir.

Subreport

Rapor içinde başka bir raporun gösterilmesidir. Alt rapora parametreler geçirilebilir.

Bir satış bölgesinde ilk 3 satışı döndüren bir rapor yaptıktan sonra bu raporu Satış bölgeleri raporuna alt rapor olarak ekleyelim. Bunun için Satış bölgeleri raporda bir kolona Toolbox’tan  bir subreport ögesi sürükleyip bırakalım. Subreport u sağ Mouse tuşuyla tıklayıp raporu seçelim.

Parameters kısmında Alt rapora SalesTerritoryId sini göndererek o bölgenin ilk 3 satırının gelmesi sağlanmalıdır.

Chart

Raporda kullanılabilecek grafik öğesidir. Excel grafiklerine benzer.

Rapora eklendikten sonra tıklanıp, ardından bir daha tıklanınca sağda çıkan ekranda “Values” alanına “Report Data” dan ilgili DataSetteki gösterilmek istenen kolon sürüklenip bırakılmalıdır. X ekseninde görüntülenecek veriler “Category Groups” üzerine bırakılmalıdır. Eğer grafikte birden fazla veri gösterilecekse bu kolon da “Series Group” üzerine bırakılmalıdır. Veya bu seçim işlemleri ilgili grupların sağındaki aşağı yönlü üçgenlerden de yapılabilir. Yine sağda “+” tıklanarak yeni kolon da eklenebilir.

Grafik üzerindeki farklı bölgeler sağ Mouse tuşuyla tıklanıp ilgili ayarlar yapılabilir.

Raporda birden fazla DataSet varsa hangi DataSet in kullanılacağı Chart özelliklerinden seçilmelidir.

Gauge

KPI benzeri verileri Hız göstergesi şeklinde gösterir.

Rapora eklendikten sonra tıklanıp, ardından bir daha tıklanınca sağda çıkan ekranda “Values” alanına “Report Data” dan ilgili DataSetteki gösterilmek istenen kolon sürüklenip bırakılmalıdır. Veya grupların sağındaki aşağı yönlü üçgenlerden de yapılabilir. Yine sağda “+” tıklanarak yeni kolon da eklenebilir.

Grafik üzerindeki farklı bölgeler sağ Mouse tuşuyla tıklanıp ilgili ayarlar yapılabilir

Raporda birden fazla DataSet varsa hangi DataSet in kullanılacağı Gauge özelliklerinden seçilmelidir.

Rakamların bulunduğu kısım sağ Mouse tuşuyla tıklanarak ölçk ayarları yapılabilir.

Map

Coğrafi rapor verilerinin bir harita üzerinde gösterilmesine yarar

Data Bar

Genellikle rapor detaylarındaki bir sayısal veriyi bar şeklinde göstermek için kullanılır.

Rapora eklendikten sonra tıklanıp, ardından bir daha tıklanınca sağda çıkan ekranda “Values” alanına “Report Data” dan ilgili DataSetteki gösterilmek istenen kolon sürüklenip bırakılmalıdır. Veya grupların sağındaki aşağı yönlü üçgenlerden de yapılabilir. Yine sağda “+” tıklanarak yeni kolon da eklenebilir.

Grafik üzerindeki sağ Mouse tuşuyla tıklanıp ilgili ayarlar yapılabilir.

Raporda birden fazla DataSet varsa hangi DataSet in kullanılacağı sağ Mouse tuşu ile özelliklerinden seçilmelidir.

Sparkline

Genellikle rapor detaylarındaki birden fazla sayısal veriden oluşan satır verisini çizgi şeklinde göstermek için kullanılır.

Rapora eklendikten sonra tıklanıp, ardından bir daha tıklanınca sağda çıkan ekranda “Values” alanına “Report Data” dan ilgili DataSetteki gösterilmek istenen kolon sürüklenip bırakılmalıdır. X ekseninde görüntülenecek veriler “Category Groups” üzerine bırakılmalıdır. Eğer grafikte birden fazla veri gösterilecekse bu kolon da “Series Group” üzerine bırakılmalıdır. Veya bu seçim işlemleri ilgili grupların sağındaki aşağı yönlü üçgenlerden de yapılabilir. Yine sağda “+” tıklanarak yeni kolon da eklenebilir.

Grafik üzerindeki sağ Mouse tuşuyla tıklanıp ilgili ayarlar yapılabilir.

Raporda birden fazla DataSet varsa hangi DataSet in kullanılacağı sağ Mouse tuşu ile özelliklerinden seçilmelidir.

Indicator

KPI benzeri verileri Durum göstergesi şeklinde gösterir

Rapora eklendikten sonra tıklanıp, ardından bir daha tıklanınca sağda çıkan ekranda “Values” alanına “Report Data” dan ilgili DataSetteki gösterilmek istenen kolon sürüklenip bırakılmalıdır. Veya grupların sağındaki aşağı yönlü üçgenlerden de yapılabilir. Yine sağda “+” tıklanarak yeni kolon da eklenebilir.

Grafik üzerindeki farklı yerler sağ Mouse tuşuyla tıklanıp ilgili ayarlar yapılabilir.

Raporda birden fazla DataSet varsa hangi DataSet in kullanılacağı sağ Mouse tuşu ile özelliklerinden seçilmelidir.

Microsoft SQL Server Reporting Services (SSRS)
Tarık Akarsu

Hierarchy

Kullanıcılar küp üzerinde analiz yaparken daha hızlı ve kolay bir şekilde ayrıntıya inip(drill down) daha genele çıkabilmeleri(drill up) için dimensionlarda hiyerarşiler tanımlanmalıdır. Bu zorunlu olmamakla birlikte kullanıcının işini kolaylaştıracak ve hızlandıracaktır. Örneğin kullanıcı tarihe göre sorgu yaparken, yıl, çeyrek, ay, gün attribute lerini tek tek küp üzerine sürükleyip bırakacağına eğer böyle bir hiyerarşi varsa sadece onu sürükleyip bırakabilir. Ayrıca analiz servisi de aggregationları hesaplarken gün toplamlarını hesaplarken en alttaki verileri kullanır, günleri hesapladıktan sonra, ay toplamlarını hesaplarken en alttaki verileri değil de gün toplamlarını toplayarak hesaplamasını daha hızlı yapacaktır, aynı şekilde çeyrek hesaplamalarında ay ve yıl hesaplamalarında da çeyrek toplamlarını alacaktır.

Multidimensional Expression (MDX)

Multidimensional veriler(Cube, KPI vs) üzerinde sorgulama yapmak için kullanılır.

--Default measurenin toplam değeri
select 
from [Adventure Works DW]

--Tüm ürünlerin, tüm zamanlarda vs satış toplamı
select [Measures].[Sales Amount] on columns
from [Adventure Works DW]

--484 no lu ürünün satış toplamı
select ([Measures].[Sales Amount], 
[Dim Product].[Product Key].&[484]) on columns
from [Adventure Works DW]

--484 no lu ürünün 2003 yılındaki satış toplamı
select ([Measures].[Sales Amount], 
[Dim Product].[Product Key].&[484]) on columns,
[Due Date].[Year].&[2003] on rows
from [Adventure Works DW]


--484 no lu ürünün her bir yıldaki satış toplamı
select ([Measures].[Sales Amount], 
[Dim Product].[Product Key].&[484]) on columns,
[Due Date].[Year].members on rows
from [Adventure Works DW]


--Tüm yıllarda, tüm ürünlerin satış toplamları
select [Due Date].[Year].members on columns,
[Dim Product].[Product Key].Members on rows
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Sales Amount]

--Tüm yıllarda, tüm ürünlerin satış toplamları
--EKSEN ADI YERINE NUMARASI VERILEBILIR
select [Due Date].[Year].members on 0,
[Dim Product].[Product Key].Members on 1
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Sales Amount]

--Önce columns(0. eksen), sonra rows(1. eksen), sonra 2. eksen vs 
--verilmelidir. Ancak sorguda bunların yukarıda, aşağıda 
--yazılmasının önemi yoktur.

--All memberinin görünmesi istenmiyorsa sadece 'Children' alınabilir
--Tüm yıllarda, tüm ürünlerin satış toplamları
--Urun topmaları olsun; 
--Ancak yıl genel toplamları olmasın
select [Due Date].[Year].children on 0,
[Dim Product].[Product Key].Members on 1
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Sales Amount]


--Yıllara göre Nakliye toplamları
select [Due Date].[Year].children on 0
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Freight]

--Tüm yılların Nakliye toplamları
select [Measures].[Freight] on 0
from [Adventure Works DW]

--veya
select [Due Date].[Year].[All] on 0
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Freight]

--Müşteri ve Promosyon tipi bazında satış adetleri
select [Dim Customer].[Customer Name].members on 1,
[Dim Promotion].[Type].Members on 0
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Order Quantity]

--2003 yılı için
--Müşteri ve Promosyon tipi bazında satış adetleri
select ([Measures].[Order Quantity], 
[Dim Promotion].[Type].Members) on 0,
([Dim Customer].[Customer Name].members) on 1
from [Adventure Works DW]
where [Due Date].[Year].&[2003]

--2003 yılı için
--Müşteri ve Promosyon tipi bazında satış adetleri ve indirim tutarları
select {([Measures].[Order Quantity], 
[Dim Promotion].[Type].Members), 
([Measures].[Discount Amount], 
[Dim Promotion].[Type].Members)} on 0,
([Dim Customer].[Customer Name].members) on 1
from [Adventure Works DW]
where [Due Date].[Year].&[2003]

--Setlerde Dimensionlar aynı olmalı, farklı olamaz
select {([Measures].[Order Quantity], 
[Dim Promotion].[Type].Members), 
([Measures].[Discount Amount], 
[Dim Currency].[Currency Key].Members)} on 0,
([Dim Customer].[Customer Name].members) on 1
from [Adventure Works DW]
where [Due Date].[Year].&[2003]
--Hata 
--Two sets specified in the  function have different dimensionality.


--Tüm yıllarda, tüm ürünlerin satış adetleri ve toplamları
select {([Measures].[Sales Amount], [Due Date].[Year].members), 
([Measures].[Order Quantity], [Due Date].[Year].members)} on columns,
[Dim Product].[Product Key].Members on rows
from [Adventure Works DW]

--Müşterinin cinsiyeti, promosyon tipi ve yıllara göre
--satış adetleri, sadece Amerika için
--Kolonlarda müşteri cinsiyeti ve promosyon tipi,
--Satırlarda yıllar olacak,
--Filtre Sales Territory. Country. Amerika
select crossjoin([Dim Customer].[Gender].[Gender], 
[Dim Promotion].[Type].members) on 0,
[Due Date].[Year].[Year].Members on 1
from [Adventure Works DW]
where [Dim Sales Territory].[Country].&[United States]

--veya
select ([Dim Customer].[Gender].[Gender] *
[Dim Promotion].[Type].members) on 0,
[Due Date].[Year].[Year].Members on 1
from [Adventure Works DW]
where [Dim Sales Territory].[Country].&[United States]


--Yıllara ve yılların aylarına göre
--ülkeler bazında satış adetleri 
select ([Due Date].[Year].CHILDREN *
			 [Due Date].[Month Name].CHILDREN) on 0,
[Dim Sales Territory].[Country].CHILDREN on 1
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Order Quantity]

Calculations

Küplere çalışma zamanında eklenen öğelerdir. Öğeler MDX Expressionu olarak eklenir. Cube tanımında Calculations sekmesinde Script Organizer penceresinde sağ mouse tuşuyla ekleme yapılır.

Calculated Members

Küplere, çalışma zamanında hesaplanmış measure ve dimension memberleri eklenebilir. Bunlara Calculated Members denir. Kar için Calculated Member eklemek için

Kar oranı için Calculated Member eklemek için

Named Sets

Küp analiz edilirken veya MDX sorgularında sürekli kullanılacak bir takım setler küp tanımı içerisine kaydedilebilir.

Kontrol etmek için

select BayanAmerika2003 on 0,
[Dim Product].[Color].Members on 1
from [Adventure Works DW]
where [Measures].[Order Quantity]

Actions

Küp verilerini kullanarak ayrıntı göstermek ve dış sistemlerle işbirliği yapmak için bir takım işlemler eklenebilir. Cube Structure de Actions sekmesinden yapılır

Drillthrough action

Özet veriyi oluşturan alttaki ayrıntılı veriyi görüntülemek için kullanılır.

Reporting Action

İlişkili bir raporu açmak için kullanılır

URL Action

Seçilen öge ile ilgili bir URL açmak için kullanılabilir.

KPI(Key Performance Indicatior)(Temel Performans Göstergesi) oluşturmak

Kar oranınında %100 kar oranı hedeflenmektedir. Bu oran geçildiyse hedefe erişilmiş demektir. Bu oranın altında da çeşitli derecelerde başarısızlık söz konusudur. Bunu bir hız göstergesi(gauge) şeklinde gösteren bir KPI yapalım.

Aggregations

SSAS küpleri Aggregation dizaynı yapılana herhangi bir aggregation içermez; ancak yapı buna gore tasarlandığı için yine de performansta bir sıkıntı yaşanmaz. Ancak küp verisi bir kaç gigabyte boyutuna eriştikten sonra Aggregationlar eklenmelidir. Bunun için Aggregations sekmesinde gerekli partition sağ mouse tuşuyla tıklanarak aggregation ya “Design Aggregation” veya “Usage Based Optimization”seçilerek Aggregation Design Wizard çalıştırılmalı veya “Assign Aggregation Design” ile daha önce dizayn edilmiş bir aggregation dizaynı partitiona atanmalıdır.

Design Aggregation

Bu durumda dimension, dimension attribute ler ve satır sayılarına bakarak design otomatik olarak yapılacaktır.

Perspectives

Kullanıcıların küpe erişiminde kolaylık sağlamak için bazı kullanıcıların kullanmayacakları measure ve dimension/dimension attribute lerinin görünmemesi sağlanabilir. Perspektiflerin yetkilendirmeyle ilgisi yoktur.

Perspektifler kullanıcılara birer küpmüş gibi görünür.

Translations

Küp yapsının(Measure ve Dimension(Dimension attributeleri ) çeşitli dillere çevrilmesi için kullanılır.

Güvenlik ve Yetkilendirme

Oluşturulan tüm küpler ve küplerin içindeki nesneler ve boyutlar vs için kullanıcılara yetkiler verilmelidir. Yetkiler roller aracılığıyla verilir. Bunun için Solution Explorer ekranında Roles sağ mouse tuşuyle tıklanarak yeni rol eklenmelidir.

Daha sonra role yapılacak üyeler Membership sekmesinden eklenmelidir.

Artık veritabanındaki küplere ve küp yapısındaki nesnelere yetkiler verilebilir.

Datamining

Verinin içinde bulunan örüntüleri(patterns), ilişkileri, gruplamaları vs birtakım karmaşık matematiksel hesaplamalarla bulan OLAP yapılarıdır.

Mining işlemi için veri hazırlandıktan sonra mining yapısı hazırlamak için “Mining structures” sağ tıklanarak “Data Mining Wizard” başlatılmalıdır. İlk ekranda ming için veri kaynağı olarak var olan bir veri küpü mü, yoksa ilişkisel bir veritabanı veya veri ambarının mı kullanılacağı cevaplanır.

Bundan sonra istenen algoritma seçilmelidir.

İlgili veri kaynağı seçilip,

Mining için kullanılacak tablo veya görünüm case tablosu olarak seçilmelidir.

Ardından tablodaki PK kolonu Key olarak seçilip, hangi kolonların analiz için kullanılacağı Input olarak seçilmeli ve bu seçilen verilerden neyin tahmin edileceği Prediction olarak seçilmelidir.

Daha sonra bu seçilmiş kolonların içerik tipleri ve veri tipleri seçilmelidir. İçerik tipleri olarak Pk kolonu Key, Cinsiyet, Evlilik durumu, çocuk sayısı gibi tek tek ele alınabilecek veya seçenek şeklindeki veriler Discrete, Yıllık Gelir, Alım Tutarı vb gibi tek tek ele alınamayacak genellikle sayısal veriler Continuous olarak seçilmelidir.

Ardından tablodaki verilerin % kaçının training set ve testing set olarak kullanılacağı seçilmelidir. Training set verinin ne kadarının tahmin için kullanılacağını testing set te bu tahminlerin test edilmesi için kullanılır. Varsayılanı olduğu gibi bırakalım.

Artık modele(mining structure name) ve modelde kullanılan algoritmaya(mining model name) kullanılan bir isim vererek kaydedebiliriz. Daha sonra modele başka algoritmalar da eklenebilir. Bu ekranda istenirse model görüntülenirken sonucu oluşturan satırların görüntülenebilmesi de “Enable Drilldown” seçilerek kabul edilebilir.

Mining Model Viewer de kullanılan algoritmaya göre sonuçlar bize gösterilecektir. Biz “Microsoft Decision Tree” kullandığımız için bisiklet alımında en öncelikli desenleri bir karar ağacı yapısında döndürmektedir. Buradan görüldüğü kadarıyla en önemli etken Yaş(Age) olmaktadır. Daha sonra Çocuk Sayısı(Total Children) ve Araba Sayısı(NumberCars Owned) gelmektedir.

Mining Accuracy Chart ekranında eğer modele birden fazla algoritma eklendiyse bunların hangisinin daha doğru sonuç verdiğini görebiliriz.

Mining Model Prediction ekranından Mining modeled kullanılan veriye benzer bir verinin elimizde olması durumunda bu veri için tahminde bulunulmasını isteyebiliriz. Örneğin elimizde Prospective Buyer tablosunda olası Bisiklet alacak müşterilere ait bilgiler olsun. Yukarıdaki elde edilen veriye göre bu müşterilerin hangilerinin bisiklet alabileceğini tahmin edelim. Bu müşterilere ulaşıp bisiklet pazarlaması yapılabilecektir. Bunun için “Select case tables” tıklanarak “Prospective buyer” tablosunu ekleyelim.

Burada aynı isimlerdeki kolonlar arasında doğrudan ilişkiler oluşmuştur.

Adı aynı olmayan kolonlar arasındaki ilişkiyi kurmak için .herhangi yerdeykin sağ mouse tuşu “Modify Connections” u seçelim. Gelen ekranda model ile tahmin edilecek veri arasındaki ilişkileri kuralım “Bike Buyer” kolonunu Unknown yapalım.

Ok deyip kapattıktan sonra. Alttaki Source ekranındaki ilk satıra tıklayıp “Prediction Function” seçip yanında ”PredictProbability” I ve Criteria/Argument ten Modeldeki Bike Buyer is seçelim.

Yine Source den MOdeli ve BikeBuyer I seçip, Criteria/Argument “=1” seçelim ve alttaki 3 satırda da ProspectiveBuyer tablosundan ProspectiveBuyerKey, FirstName ve LastName I seçelim.

Artık herhangi yerdeykin sağ mouse tuşu “Query” I seçtiğimizde bize tahmini allıcıları gösterecektir.

SSAS TABULAR MODEL

Bu modelde Visual Studio ile SSAS Tabular projeler yapıp, projede veri excelde pivot tablolarla analiz edilmeye hazır hale getirilir. Oldukça basit bir yapıdır ve basit bir bilgi işlem ekibi ve altyapısı gerektirir. Hatta Excelde powerpivotta yapılmış veri yapısı buraya import edilebilir. Veri memory de tutulduğu için çok hızlı çalışır.

Multi Dimensional model çok yetenekli ancak karmaşıktır. İşi yapacak ve sürdürecek bir ekibe ihtiyaç duyar. Tabular model daha kolaydır ve ekibe ihtiyaç olmayabilir.

Visual Studio da Yeni proje açılırken “Analysis Services Tabular Project” projesi seçilir. Proje açılınca  “Solution Explorer” de “Model.bim” dosyası çift tıklanır. Bu durumda VS da menüye Model, Table ve Column menüleri de gelecektir. Çalışma öncelikle Model menüsünde “Imort from Data Source” seçilerek analiz edilecek verinin projeye alınmasıyla başlar.

Ardında Credential seçilir.

Daha sonra birden fazla tablodan veri alacağımız için ilk seçenek seçilir.

Ardından istenen tablolar seçilerek

İstenirse burada aktarılacak veriye filtreler de uygulanabilir. Kaynaktan veriler projeye aktarılmaya başlamak için Finish tıklanır.

Veri aktarımı bittikten sonra istenirse sol alt köşeden diyagram görünümü seçilerek tablolar arasında veritabanından alınan ilişkiler düzenlenebilir veya yoksa eklenebilir.

Ardından sol alt köşeden Grid görünümü seçilerek tablolar ve verileri görüntülenebilir. Genellikle fact tablosu seçilerek alttaki hesaplanmış veri alanına tıklanarak Measureler oluşturulur. Bunun için ilgili kolonun altına gidilerek araç çubuğundan aggregation işlemi seçilir.

Bu şekilde tüm measureler oluşturulur.

Ardından Model menüsünden Process edilir. Model menüsünde dimensional model de n aşina olduğumuz diğer bir takım kavramları da görebiliriz.

Ardından Projenin property lerine girilerek nereye deploy edileceği vs ayarlanır.

Ardından Proje adı üzerinde sağ mouse tuşu tıklanarak proje analiz servisine Deploy edilir. Artık Excel den veya başka bir araçtan bu veritabanına bağlanılarak pivot tablolar oluşturulabilir. Aslında bu yapı Powerpivot yapısına çok benzemektedir. Zaten altta kullanılan engine aynıdır ve kullanılan dil her ikisinde de DAX tır. İşlemler powerpivotta da büyük ölçüde aynı şekilde yapılmaktadır. Zaten Tabular model powerpivotta analiz edilebilir veya powerpivot yapısı da tabular model projesi olarak import edilebilir. Tabular model powerpivot un datasının server e konulmuş hali gibidir.

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) – 2
Tarık Akarsu

DW veya DM verisini (tabi online veriler üzerinden de yapılabilir) çok boyutlu olarak analiz edilmeye hazır hale getirmek için kullanılır. Bu işi yapabilmek için 3 seçenek vardır:

1. Çok boyutlu(multi dimensional) model. Bu modelde Visual Studio ile SSAS Multidimensional projeler yapıp, projede veri küpleri oluşturarak bu Analysis Services üzerine kullanıcılara sunulur Bu, özellikle küplerin üzerinde birçok kullanıcı analiz yapıyorsa ve küplere ilişkin gelişmiş özellikler isteniyorsa iyi bir yöntemdir. Ancak bu yöntem zahmetlidir ve bu işle uğraşacak profesyonel bir ekip gerektirir.
2. Sql server 2012 ile ikinci bir model daha gelmiştir. Bu model Semantic modeldir. Bu modelde Visual Studio ile SSAS Tabular projeer yapıp, projede veri excelde pivot tablolarla analiz edilmeye hazır hale getirilir. Oldukça basit bir yapıdır ve basit bir bilgi işlem ekibi ve altyapısı gerektirir. Hatta Excelde powerpivotta yapılmış veri yapısı buraya import edilebilir.
3. Doğrudan Excel ve powerpivot kullanmak. Birçok işletmede az sayıda(belki tek) kullanıcının kullanacağı bir yapı aslında yeterlidir, karmaşık küp üretme veya daha az karmaşık olan tabular model üretme sürecine gerek yoktur. Bu ihtiyacı karşılamak üzere bir excel eklentisi olarak powerpivot geliştirilmiştir. Aslında Excelde bir pivot bileşeni her zaman mevcuttu. Ancak standart pivot table işleyebileceği satır sayısı ve işlem hızı açısından ciddi bir veri analizi yapmak için eksik kalmaktadır. Bu ihtiyacı SelfService BI yaklaşımının bir parçası olarak powerpivot yerine getirmektedir.

Çok Boyutlu (Multi Dimensional) Model

Bunun için DW veya DM verileri üzerinden OLAP(Online Analytical Processing) veritabanı oluşturulur. OLAP veritabanlarında veri küpleri, mining modelleri ve KPI(Key Performance Indicator) lar bulunur.

OLAP(ONLINE ANALYTICAL PROCESSING)

DW veya DM verileri ilişkisel veritabanı yapısındadır. İlişkisel veritabanları OLTP işlemleri için çok elverişlidir ve çok yaygın olarak kullanılmaktadır. İlişkisel yapıda veriler tablolarda saklanılır. Verinin tutarlılığının bozulmasının önlenmesi için veri tekrarı yapılmaz. Bunun yerine tekrarlanacak veri ayrı bir tabloya konulur ve ilk tablodan bu tabloya ilişki kurulur. İlişki kurulmasının nedeni ilk tabloya, ikinci tabloda bulunmayan bir verinin eklenmesini engellemek içindir. Ancak İlişkisel veritabanları çok boyutlu analiz için uygun değillerdir. Sonuçların hızlı dönmesi için OLAP veritabanlarında veri tekrarı normaldir.

OLAP YAPILARI

OLAP verileri, analizi yapacak kullanıcının ihtiyaçlarına uygun şekilde sunulmalıdır. İşte bunun için bir takım yapılar kullanılır. Örneğin alt yönetim veri üzerinde ayrıntılı ve çok boyutlu analiz yapacaktır. Bu yüzden alt yönetime veriler veri küpleri şeklinde sunulur. Üst yönetim ise sadece genel gidişatla ilgilidir, bu yüzden üst yönetime KPI lar ile analiz imkanı sunulmalıdır.

DATA CUBE

Bir veya daha fazla ölçülecek değeri(measure), çeşitli kategorilerle(dimension) analiz etmek üzere oluşturulmuş OLAP yapılarıdır.

KPI(KEY PERFORMANCE INDICATOR)(TEMEL PERFORMANS GÖSTERGESİ)

Kurumların  iş durumlarına ilişkin temel bir takım göstergelerin, çok özetlenmiş olarak (genellikle) en tepe yöneticilere sunulmak üzere görsel bir şekilde(trafik lambası, hız göstergesi vs) sunulduğu OLAP yapısıdır.

DATAMINING

Verinin içinde bulunan örüntüleri(patterns), ilişkileri, gruplamaları vs birtakım karmaşık matematiksel hesaplamalarla bulan OLAP yapılarıdır.

VERİ KAYNAĞI (DATA SOURCE)

Bir projede bir veya daha fazla veri kaynağı tanımlanmalıdır. Veri kaynağında DW veya DM a bağlanılmak için gereken bilgiler girilir. “Solution Explorer”de “Data Source” üzerinde sağ mouse tuşunu tıklayıp “New Data Source” seçilerek eklenebilir.

Bu ayarlar o andaki bağlantı için geçerlidir. Ayrıca ileride Olap yapılarına veri doldurulması(Process) sırasında kullanılmak üzere gerekli bir kullanıcı adı(impersonation user) bildirilmelidir. Aslında ilk bağlantı sırasında bir Sql hesabı bildirildiyse bunun bir önemi yoktur. Ancak windows hesabı girildiyse alttaki ekranda uygun ayar seçilmelidir. Bir windows kullanıcı adı veya şifresi verilerek bu kullanıcının kullanması sağlanabilir, SSAS servisinin çalışırken kullandığı service account seçilebilir veya o anki kullanıcının hesabının kullanılması sağlanabilir.

Veri kaynağı bir isim verilerek kaydedilir.

VERİ KAYNAĞI GÖRÜNÜMÜ(DATA SOURCE VIEW)

OLAP yapılarımız için Veri kaynağındaki nesnelerin(tablo, görünüm) seçilmesi ve özelleştirilmesi için bir arabirim sağlar. “Solution Explorer”de “Data Source View” üzerinde sağ mouse tuşunu tıklayıp “New Data Source View” seçilerek eklenebilir. Bu durumda öncelikle hangi veri kaynağının kullanılacağı seçilir.

Sonra eğer veri kaynağında FK lar yoksa bunların otomatik olarak oluşturulması için bir ekran gelir.

Burada FK ilişkisinin kurulması için 2 tablodaki kolonların adlarına göre nasıl eşleştirileceği seçilir.

İlk seçenekte 2 tabloda kolon isimleri aynı ise ilişki kurulacağı seçilir.

İkincide fact tablosundaki kolon ismi dimension tablosunun adıyla aynı ise,

Üçüncüde fact tablosundaki kolon ismi dimension tablosunun ve dimension tablosunun PK kolonunun adıyla aynı ise ilişki kurulur.

Bir sonraki ekranda veri kaynağındaki nesneler listelenir.

Gerekli nesneler seçilip sağ tarafa eklenir. Sonrasında bir isim verilerek Data Source View kaydedilir.

Wizard sonuçlandığında tablolar ekranda görüntülenecektir. Artık bu tablolar üzerinde eksik olan PK lar ve ilişkiler tanımlanabilir. Bu işlemler tablo üzerinde sağ mouse tuşuyla ve sürükle bırak yöntemleriyle gercekleştirilir. Örneğin PK sı olamayan bir tabloya PK eklemek için tabloda ilgili kolon sağ mouse tuşuyla tıklanır ve “Set Logical Primary Key” seçilir. İlişki tanımlamak içinse önce fact tablosundan FK kolonu seçilip, sürüklenerek dimension tablosundaki PK nın üzerine bırakılır.

DSV da istenirse birtakım hesaplamalarla yeni kolonlar eklenebilir. Bunun için tablo sağ mouse tuşuyla tıklanıp “New Named Calculation” seçilmelidir.

Bu durumda gelecek ekranda eklenecek kolon adı ve bu kolonun hesaplamasında kullanılacak deyim(Expression) verilmelidir. Bu deyim veri doldurulması aşamasında veri kaynağına gönderileceği için veri kaynağının tipine göre yazılmış bir sql deyimi olmalıdır. Örneğin bir tarihten yıl hanesin döndürüp bunu “Yil” kolonu olarak DSV ye ekleyen ekran aşağıdadır. Burada DW un üzerinde bulunduğu DBMS(Database Management System) SQL Server olduğu için deyim Sql Serverin anlayabileceği bir sql deyimidir.

Bir Named calculation sağ mouse tuşuyla tıklanıp tanımı değiştirilebilir.

Named calculationlar dsv de yanında bir hesaplama ikonuyla bir kolon olarak gözükür.

Named Query

DW da var olan tablo ihtiyacımızı karşılamıyorsa ve DW de bir değişiklik yapma durumuz yoksa, DSV de DW daki tablo/tabloları kullanarak bir select cümlesi yazabiliriz. Bu bir tablo gibi işlev görecektir. Relational  db lerdeki görünümlere benzer.

ÖLÇÜM(MEASURE)

Fact tabloların ölçülmek istenen veridir. Örneğin satış tutarı, satış adedi vs.

BOYUT(DIMENSION)

Ölçümlerin ayrıntılarına inebilmek için kullanılan veridir. Örneğin Satış tutarına İl boyutunda ve/veya satış elamanı boyutunda ve/veya Yil, Ay, Gün boyutlarında bakılabilir.

ÖZETLEME(AGGREGATION)

Ölçüm(Measure) lerin  gösterilirken, olası tüm ayrıntılar için gruplandıklarında, grupları oluşturan verilerin toplanması(sum), ortalamasının alınması(avg), satırların sayılması(count) vb işlemlerdir. Kullanıcılar çeşitli boyutlarda veriyebakarken özetlemelerin çabuk dönmesi için, özetleme işlemi process sırasında yapılır ve bu veri veritabanında tutulur.

KÜPLERİN OLUŞTURULMASI

Solution Explorer de Cubes üzerinde sağ mouse tuşu ile “New Cube” ile yeni küp sihirabzı başlatılır. “Use existing tables” seçilir.

Measure lerin bulunduğu tablo/tablolar(fact tablosu/tabloları) seçilir.

Hesaplanacak measure ler seçilir. Bunlar fact tablosundaki nümerik kolonlardır. Tablodaki kolonlar dışında ayrıca satır sayısının döndürülmesi için bir “count” measure da otomatik olarak oluşturulur. Burada istenmeyen kolonların check boxları temizlenmelidir.

Daha sonra kullanılacak dimensionlar seçilir. Fact tablosundan da dimensionlar oluşturulabilir. Buradaki liste “data source view” daki tablolar arasındaki FK ilişkilerine bakılarak otomatik oluşturulur. İstenmeyen dimensionların check boxları temizlenmelidir.

Daha sonra küpe bir isim verilerek kaydedilir.

Ancak küpe henüz veri doldurulmamıştır.

PROCESS

Küplerin, KPI ve Mining modellerinin DW daki veriyle doldurulması işlemidir.  düğmesiyle veya ilgili nesne üzerinde sağ mouse tuşu ve “Process” seçilerek işlem başlatılabilir. Bu durumda önce projenin Analaysis Server e deploy edilmesi gerekir

Daha sonra çıkan ekranda Run seçilerek işlem gerçekleştirilir.

Eğer dimension datasında hatalar varsa bu hatalar Process işlemi sırasında çıkacak ve işlem sonuçlanmayacaktır. “Dimension key errors” sekmesinde “Ignore errors count” seçilerek hatalı kayıtların işlemi durdurması engellenebilir.

Daha sonra Ok ve Run seçilerek işlem gerçekleştirilir.

Process sonrası küp design ekranının en solundaki “Browser” sekmesi ile küp datası görüntülenebilir.

Dimension key hataları ignore edilerek geçilse de, DW daki bu hatalı kayıtları bulup düzeltilmesi uygun olacaktır. Bu hatalar ilki fact tablosunda olan bir verinin dimesion tablosunda bulunmaması “Key not foud” hatasıdır. Örneğin Fatura tablosunda geçen bir müşteri no sunun Musteri dimensionunda olmaması; diğeri de Dimension tablosunda aynı keyden birden fazla satırın olmasıdır.

Process sonrası küp design ekranının en solundaki “Browser” sekmesi ile küp datası görüntülenebilir.

Measure İşlemleri

Yeni bir measure eklemek için cube tanım ekranında Cube structure sekmesinde  Measures penceresinde herhangibir yer sağ tıklanarak New Measure seçilir. Bu durumda açılan ekranda gerekli fact tablosu, kolon ve uygulanacak aggregation fonksiyonu seçilerek  Measure eklenir. Measure nin adı default olarak kolon adı gelir, bu sağ mouse tuşu iletıklanarak değiştirilebilir.

Measure eklendikten sonra ismi uygun bir isimle değiştirilebilir.

Dimension İşlemleri

Wizard ile küp oluşturulduğunda dimensionlar sadece dimension keyi ile en basit halde oluşturulmuştur. Yani Müşteri tablosu bu şekilde dimension olarak eklendiğinde cube üzerinde analiz yapılırken sadece müşterinin no su kullanılabilir. Örneğin müşterinin adı, bulunduğu şehir vs diğer bilgiler ile(dimension attribute) analiz yapılacaksa bunlar dimensionun tanımına girilerek attribute olarak eklenmelidir.

Dimensionda kullanılacak diğer attributeler dimension çift tıklanıp açılarak “Dimension Structure” sekmesindeyken “Data Source View” bölümünden Attributes bölümüne sürüklenip bırakılarak eklenilmelidir.

Yeni Boyut(Dimension) Ekleme

Solution Explorer de Dimensions üzerinde sağ mouse tuşu ile “New Dimension” ile yeni boyut sihirabzı başlatılır.

“Use an existing table” seçilerek ilgili veri kaynağı görünümü ve tablo seçilişr. Tablodaki PK ve dimension kullanılırken Pk genelde kullanılmaz onun yerine görünecek isim seçilir.

Ama şimdilik böyle yapmayalım “Name column” u da PK seçelim.

Daha sonra hangi kolonların küp sorgulanırken kullanılacağı seçilir. Bunlara boyutun özellikleri(attribute) denir.

Ve boyuta bir isim verilerek kaydedilir.

Bu boyut daha sonra küp tanımına girilerek “Cube Structure” sekmesinde Dimensions üzerinde sağ mouse tuşuyla küpe eklenir.

Dimension ların genel ve attribute ayarları vardır. Bunlar ihtiyaca göre düzenlenebilir.

Dimesion Genel Ayarları

AttributeAllMemberName: Tüm dimension üyelerinin hangi ad altında gösterileceğini belirler. Bu ayar dimensiondaki tüm attribute ler için genel bir isimdir. Bu ayar değiştirlmediği müddetçe üyeler ‘All’ altında görünecektir. Örneğin Müşteri dimensionunda tüm müşterilerin ‘Tüm Müşteriler’ adı altında görünmesini isteyebiliriz.

UnknownMember: Dimensiona ilişkin Process sırasında Unknown(Bilinmeyen) olarak dönüştürülen hatalı veya boş kayıtların nasıl görüntüleneceğini belirler. ‘None’ görüntülenmemesini, ‘Visible’ ise görünmesini sağlar. Örneğin Satış küpünde bir satışın müşterisi null olarak gelmişse veya gelen müşteri no su Müşteri dimensionunda yoksa, yine de bu satışın küpte görünmesini istiyorsak ‘Visible’ yapmalıyız.

UnknownMemberName:  UnknownMember in ‘Visible’ yapıldığı durumlarda hangi isim altında görüneceğini belirler. Default ‘Unknown’ dur. Örneğin Müşteri dimensionu için ’Bilinmeyen Müşteri’ yapılabilir.

UnknownMember  konusu mümkünse DW ye veriyi alırken yoksa en azından DSV de halledilmeli; çünkü DW a aktarımda bir hata olsa aslında promosyonu olan satışlar da Promosyonsuz olarak gözükecektir.

Dimension Attributeleri ayarları

Cube Wizard ile küp oluşturulduğunda sadece dimension keyleri için attribute oluşmaktadır. Yeni attributeler eklemek için Dimension ayarlarına girilip DataSource View dan istenen kolonlar Attribute ekranına sürüklenip bırakılmalıdır. Daha sonra her bir attribute ün ayarları yapılabilir. Bu ayarlar şunlardır:

AttributeHierarchyDisplayFolder: Bir dimensionda çok fazla attribute varsa bunlar değişik folder name leri altında gösterilebilir. Attribute ün hangi kapsam altında görüneceği buradan belirlenir.

AttributeHierarchyEnabled : Default ‘true’ dur.  Attribute herhangi bir hiyerarşide kullanılmayacaksa ‘false’ yapılmalıdır.

AttributeHierarchyVisible : Attribute ün Kullanıcı uygulamalarında görünüp, görünmeyeceğini belirler. False yapılması durumunda Attribute sadece sorgularda kullanılabilir.

DefaultMember : Küp üstüne bir dimension sürüklenip bırakıldığında default olarak tüm üyeleri gelir. Örneğin Tarih dimensionunda yıl niteliği(attribute) sürüklenip bırakıldığında tüm yıllar için veri görüntülenecektir. Biz bunun yerine sadece 2012 yılının görünmesini istiyebiliriz. Bu veri sabit girilebileceği gibi bir mdx sorgusu da olabilir.

DiscretizationBucketCount : Ardışık veriler üzerinde analiz yapılacaksa kullanılır. Kaç değişik seçenek olacağını belirler. Örneğin ürün fiyat aralıklarına göre satış başarısını ölçmek istersek Ürün  dimension unda FiyatAralığı adında bu şekilde bir attribute yaratabiliriz ve bu seçeneği 10 vererek, 10 fiyat grubu için analiz yapmayı seçebiliriz.

DiscretizationMethod :  Discretization ın metodunu belirler:

None – Discretization yapılmaz

Automatic – Değerleri  otomatik olarak belirler

EqualArea – Değerleri eşit aralıklarla belirler

Cluster – Değerleri  K-Means algoritmasıyla belirler.

Orderby: Attribute ün neye göre sıralanacağını belirler. Seçenekler: Name, Key, AttributeName ve AttributeKey

Parent-Child Dimensionlarda Naming Template ile her bir level e isim verilebilir.

Cube ler istenildiğinde yeni dimensionlar eklenebilir. Yeni bir dimension eklemek için cube tanım ekranında Cube structure sekmesinde  Dimensions penceresinde herhangi bir yere sağ tıklanarak “Add cube dimension” seçilir.

Mavi ise Best Practices Analyzer (BPA) uyarıları

SSAS projelerinde yapılan bir takım işlemler sonrası örneğin yeni bir dimension eklendiğinde dimension adı üzerinde mavi veya kırmızı renkte tırtıllı bir çizgi görünür. Çizginin üzerine gelince bir açıklama görünecektir. Bu çizgi,

Mavi ise Best Practices Analyzer (BPA) uyarısıdır. Daha iyi bir sonuç için uyarı dikkate alınmalıdır.

Kırmızı ise hatadır, proje build edilirken hata verir, düzeltilmesi gerekir.

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)
Tarık Akarsu

OLE DB COMMAND

Bu transformasyon ile kendisine kaynak olarak gelen her satır için sql komutu oluşturulup İstenen bağlantıda çalıştırılır. Aşağıdaki 2 örnekte kullanımı vardır.

DW DOLDURLMASI İÇİN YÖNTEMLER

Çok küçük bir DW daki her gün güncellenen tablolar baştan silinip doldurulabilirler. Ancak bu bir çok durumda uygun olmayabilir. Örneğin veri sayısı çok fazla olabilir veya değişen verinin eski ve yeni hallerinin tutulması gerekli olabilir. Bu durumlarda sadece değişen verinin aktarılması gerekir. Bunu yaparken kaynakta eğer değişen veriyi tesbit edebileceğimiz bir SonGuncellemeTarihi benzeri bir kolon varsa sadece değişen veri, yoksa tüm tablo verisi DW da veya başka bir veritabanında bir ara alana(staging area) aktarılır. Daha sonra bu verinin satırları dw daki veriyle karşılaştırılarak, satırın yeni mi insert edildiği, yoksa var olan bir satırın update edilmesi sonucu mu buraya aktarıldığı tesbit edilir ve buna göre dw ya update veya insert edilir. Update veya Insert işlemini tek bir işlemle yapma işi içinde upsert deyimi uydurulmuştur. Bu işlemi yapmanın bir çok yöntemi vardır.

KAYNAKTA GÜNCELLEME KOLONU YOKSA

Örneğin Musteri tablosunu aktarırken kaynaktaki tabloda SonGuncellemeTarihi kolonu yoksa işlem şöyle yapılabilir:

İlk olarak DW da bir stgMusteri tabosu oluşturulur. Ve Müşteri doldurma işleminin ilk aşamasında kaynaktaki Musteri tablosunun tüm verisi DW daki stgMusteri tablosuna aktarılır. Daha sonra aşağıdaki şekildeki gibi bu stgMusteri tablosu OLE DB source olarak tanımlanıp, ardından bir Lookup işlemine tabi tutulur. Lookup da bu satır bulunamazsa demek ki bu satır tamamıyla yeni eklenmiş bir satırdır. Bu yüzden DW daki dimMusteri tablosu için bir OLE DB Destination tanımlanıp, Lookup daki eşleşmeyen satırlar buna yönlendirilir. Eğer eşleşme varsa demek ki bu satır önceden de vardı. Burada iki ihtimal olabilir. Bu satır hiç değişmemiş de olabilir değişmiş de olabilir. Bunu anlamak için DW daki müşteri için bir OLE DB Source tanımlanarak(aşağıdaki resimde “DW Musteri” olarak adlandırılmıştır) Lookup da eşleşen satırlarla birlikte bir Merge Join işlemine sokulur.

Bu şekilde join edilen tablolardan oluşan veri bir Conditional Split işlemine tabi tutularak, kaynaktaki her kolon verisi ile DW daki her kolon verisi karşılaştırılır, eğer bir değişiklik tesbit edilirse bunlar Değişenler çıkışına yönlendirilir. Değişenler çıkışına yönlendirilir.

Bu değişenler satırlar daha sonra bir OLE DB Command görevine yönlendirilir. Burada Connection Manager sekmesinden DW bağlantısı seçilir; çünkü oluşturulacak komut DW da çalışacaktır. Daha sonra éComponent Properties” sekmesinden “Sql Command” in karşısına aşağıdaki gibi update komutu girilir.

Ardından “Column Mappings” sekmesinden gelen verideki stgMusteri tablosundan gelen kolonlar update cümlesinin parametrelerine atanır.

Bu şekilde değişen her satır için update komutu oluştulup çalıştırılarak DW daki dimMusteri tablosu güncellenir.

KAYNAKTA GÜNCELLEME KOLONU VARSA SADECE DEĞİŞEN KAYITLARIN UPSERT EDİLMESİ

Bu durumda daha önceki örnekten farklı olarak kaynaktaki örneğin Fatura tablosunun sadece SonGuncellemeTarihi kolonu bizim çalıştırdığımız tarih aralığında olan veri DW daki stgFatura tablosuna aktarılır. Daha sonra aşağıdaki şekildeki gibi bu stgFatura tablosu OLE DB source olarak tanımlanıp, ardından bir Lookup işlemine tabi tutulur. Lookup da bu satır bulunamazsa demekki bu satır tamamıyla yeni eklenmiş bir satırdır. Bu yüzden DW daki factFatura tablosu için bir OLE DB Destination tanımlanıp, Lookup daki eşleşmeyen satırlar buna yönlendirilir. Eğer eşleşme varsa demek ki bu satır güncellenmiş satırdır. Bir önceki örnekteki gibi bir OLE DB Command ile her satır için update komutu oluştutulup DW da çalıştırılır.

EXECUTE SQL TASK İLE MERGE SQL KOMUTUNU KULLANARAK UPSERT

Aslında yukarıdaki iki şekilde yapılan işlemler merge sql komutunu kullanarak da yapılabilir. Veri stage tablosuna alındıktan sonra bir “Execute Sql Task” içinde aşağıdaki şekilde merge komutu kullanılmalıdır.

SLOWLY CHANGING DIMENSION

Türkçeye Yavaş Değişen Boyut olark çevirilebilir. Daha çok bir dimension verisinin süreç içerisinde değiştikçe, eski verisinin de boyut tablosunda saklanıp, analizlerde ilgili zaman diliminde doğru verinin getirilmesi olarak düşünülebilir .Örneğin bir müşterimiz bu yıla kadar İstanbulda yaşasın. Bu yıl İzmir’ e taşınmış olsun. Eğer dimMusteri dimension tablosunda, müşteri şehirini İzmir olarak güncellersek eski satışları da artık İzmir’de gözükecektir. Bu yanlıştır bu yıla kadar İstanbulda, bu yıl ve sonrası için İzmir’de görünmelidir. Bunu sağlayabilmenin yolu bu müşteri için dimMusteri tablosunda 2 kayıt tutulmasıdır. dimMusteri tablosuna BaslangicTarihi ve BitisTarihi adında iki Tarih kolonu eklenerek Hangi tarihler arasında hangi kaydın geçerli olduğu tutulabilir. SSIS de bir Data Flow Taskında bir kaynak eklenip, sonrasında Slowly Changing Dimension dönüşümü task a eklenip üstüne çift tıklandığında bir wizard çalışacaktır.

Burada istenen bağlantı ve dimension tablosu seçilir ve kaynak veritabanındaki PK sı Business Key kolon olarak seçilir.

Daha sonra tablodaki diğer kolonların tipi seçilir.

Bir kolon “Fixed Attribute” seçildiğinde o kolon verisinin hiçbir zaman değişmeyeceği belirtilmiş olur. Eğer bir aktarımda bu veri değişecek olursa hata verilip işlem yapılmayacaktır.

Bir kolon “Changing Attribute” seçildiğinde o kolon verisi değiştiğinde yeni bir satır açılmayacağı eski verinin yeni veriyle güncelleneceği belirtilmiş olur.

Bir kolon “Historical Attribute” seçildiğinde o kolon verisi değiştiğinde yeni bir satır oluşturulacağı ve eski satırın olduğu gibi kalcağı belirtilmiş olur.

Sonraki ekranda ilk seçenek fixed bir kolon değiştiğinde fail edilip edilmeyeceği seçilir. Diğer seçenekte bir changing attribute olarak işaretlenmiş kolon verisi değiştiğinde sadece geçerli satırın mı değişeceği, yoksa o kaydın eski satırlarının da mı değişeceği seçilir.

Daha sonra tabloda kayıtların geçerli olduğu tarih aralığını gösteren başlangıç ve bitiş tarih kolonları seçilmelidir. Ve değişen bir veri için yeni bir satır oluşturulduğunda eski kaydın bitiş ve yeni kaydın başlangıç değerlerinin hangi veriyle set edileceği seçilir. Bu genellikle “System:StartTime” seçilir.

Daha sonra fact tablosunda henüz dimension tablosunda olmayan kayıtlar(inferred members) geldiğinde ne yapılacağı belirlenir. Bu genelde seçilmez.

Sonra wizard tamamlanır.

Wizard tamamlandığında SCD nin hesaplanıp doldurulması için gerekli dönüşümler wizard tarafından oluşturulmuş olur.

TÜRETİLMİŞ KOLON(DERIVED COLUMN)

Veri kaynağındaki bir veya daha fazla kolondan, Deyimler(Expression) kullanarak yeni kolonlar türetmek için kullanılır.

Veri kaynağındaki Price kolonundan, Fiyatın %18 i tutarında Kdv ve %5 i tutarında da Nakliye ücreti kolonları türeten dönüşüm şöyledir:

MULTICAST

Kendisine gelen veriyi çoklayarak birden fazla hedefe dağıtır.

ERROR OUTPUT

Veri aktarım işlemlerinde bir hata oluştuğunda paketin çalışması durmaktadır, çünkü Error Output kısmında “fail component” seçilidir. Bu yapılmayıp o satırın atlanması için “ignore row” seçilebilir. Veya bu hatalı satırlar “redirect row” seçilerek başka bir işleme yönlendirilebilir. Örneğin Faturalar aktarılırken Hatalı faturaların yazılabileceği bir HataliFatura tablosu yapalım.

create table HataliFatura
(
FaturaNo int not null,
KaynakVeritabani varchar(100)
)

Artık aktarım kısmında Error Output u “redirect row” seçip,

Hedef bağlantıdan çıkan kırmızı ok ile HataliFatura hedefine yönlendirilebilir.

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) – 3
Tarık Akarsu

SCRIPT TASK

SSIS te hazır bulunan tasklar kullanılarak yapılamayan işler için “Script Task” kullanılabilir. C# veya VB.Net script dilleri kullanılabilir. “Script task” ta “Edit Script” çift tıklandığında Microsoft Visual Studio Tools for Applications (VSTA) ekranı açılır. Standart gerekli kod ekranda görüntülenir. “Main” fonksiyonu içerisine istenilen kod yazılabilir. Kod parçaları ayrı metodlarda yazılabilir. Debug için F9 tuşu ile istenen yere/yerlere breakpoint konulduktan sonra VSTA kapatılır. “Script Task” ekranı kapatılır. F5 ile paket çalıştırılır. “Script Task” çalışmaya başladığında sıra breakpoint konulan satıra geldiğinde VSTA açılarak kürsör satır üzerinde durur. F10 veya F11 ile adım adım ilerlenerek, Local, Watch, Immadiate pencereleri kullanılarak kod debug edilir.

Scriptte kullanılacak değişkenler kullanım amaçlarına göre ReadOnly veya ReadWrite variables kısmına eklenmelidir.

FOREACH LOOP CONTAINER

Bir grup veri üzerinde adım adım ilerlemeyi sağlar. Grup verisi farklı tipte olabilir. Örneğin bir klasördeki dosyaların adların ile işlem yapmak isteniyorsa çift tıklanıp özelliklerine girilip Collection ekranından Enumerator özelliği “Foreach File Enumerator” seçilmelidir.

Buradan dosya listesi getirilecek klasör ve döndürülecek dosya listesi için Files seçeneği vardır. Tüm dosyalar “*.*” ile örneğin txt dosyaları için “*.txt” yazılmalıdır. Retrieve file name grubunda, “Fullly qualified” seçilirse path + dosya adı ve uzantısı, diğerlerinde dosya adı ve uzantısı ve sadece dosya adı gelecektir. “Travers subfolders” işaretlenirse alt klasörlerdeki dosyalar da gelecektir.

“D:\Sql\BI\KaynakDosya\Aktarılmayan” klasöründeki tüm text dosyalardaki veriler bir foreach loop container içinde DW a aktarılacaktır.

“Variables Mappings” ekranında dönen dosya isimleri bir değişkene atanabilir.

Bu şekilde DosyaAdi değişkenine aktarılan dosya adlar her bir döngüde Dosya Aktar görevinde kullanılan “Musteri Text Connection” un ConnectionString parametresine Expression ile atanmalıdır.

Döngü içinde aktarılan her dosya bir “File System Task” ile “Aktarılanlar” klasörüne move edilmelidir.

ACTIVEX SCRIPT TASK

VB Script veya Jscript yazılarak istenilen işlemin yapılması sağlanır. Sql Server 2000 DTS lerinde script yazmanın tek yolu ActiveX Script Task kullanmaktı. Ancak SSIS ile çok daha gelişmiş “Script Task”  görevi sunulmuştur. Dolayısyla artık “ActiveX Script Task” ı yazmak anlamsız hale gelmiştir.  Ancak Sql 2000 den paket upgrade yapıldıysa oradaki scriptlerle ilgili işlemlerde kullanılabilir.

ANALYSIS SERVICES PROCESSING TASK

Bir Analiz servisindeki tüm OLAP nesnelerinin(Küpler, KPI lar, Mining modelleri) veya seçilen bazı nesnelerin process edilmeleri için kullanılır. Process etmek DW daki verilerin nesnelere doldurulması ve bu aşamada gereken hesaplamaların yapılmasına denir.

EXECUTE PACKAGE TASK

SQL Serverde veya File sistemde bulunan bir dtsx paketinin çalıştırılması için kullanılır.

Paketin bulunduğu yer(Location)(Sql Server veya File Sistem) seçilip, ilgili bağlantı yaratıldıktan sonra paketin adı ve varsa Password ü verilmelidir.

EXECUTE PROCESS TASK

Çalıştırılabilir bir dosyanın(.exe, .bat, .cmd)  uzantılı dosyalar) çalıştırılması için kullanılır.

FTP TASK

Bir ftp server e bağlanıp dosya alış verişi yapılmasını sağlar.

Özelliklerine girildiğinde General ekranında bir ftp bağlantısı seçilmesi istenir. Yeni bir bağlantı eklenmesi için şu ekran gelir:

Burada ftp serverin ip adresi veya dns adresi ve portu verilmelidir. Ayrıca kullanıcı adı şifresi vs verilebilir.

Bunun  dışında File Transfer ekranında Local ve Remote daki klasörler veya dosyalar belirtilmelidir. Bunlar değişkenlreden de gelebilir. Operation özelliğine yapılacak işlem verilmelidir. İşlem veri alma veya gönderme, klasör yaratma, silme veya dosya silme olabilir.

SEND SMS TASK

Mail göndermeye yarar.

Özelliklerine girildiğinde General ekranında bir smtp bağlantısı seçilmesi istenir. Yeni bir bağlantı eklenmesi için şu ekran gelir:

Burada Server adı veya dns adı girilir. Mail ekranında ise gönderilecek mailin kimden, kime gideceği, kime cc veya bcc leneceği ve konusu seçilir.  MessageSourceType de çalıştırılacak sql cümlesinin elle mi girileceği(Direct Input), bir değişkenden mi alınacağı(Variable) veya bir dosyadan mı alınacağı(File Connection) seçenekleri vardır. Seçime göre bir altındaki MessageSource seçeneğinde Direct input için bir Mesaj cümlesi istenecektir;  File Connection için Mesajın bulunduğu dosyanın bağlantısı, Variable için ise için ise gönderilecek mesajın bulunduğu değişkenin adı istenecektir.

WEB SERVICE TASK

Bir web servisinde istenen metodun çağırılarak, dönen sonucun bir dosyaya veya değişkene yazılması için kullanılır.

XML TASK

Bir xml dosyasının veya elle girilen veya değişkende bulunan XML in geçerlilik denetimini yapmak için veya iki xml in karşılaştırılması, birleştirilmesi(merge) vb. İşlemler için kullanılır.

DÖNÜŞÜMLER(TRANSFORMATIONS)

Data Flow Task içerisinde veri kaynağından(Data Source) veri alındıktan sonra bir hedefe((Data Destination) yazılmadan önce veri üzerinde çeşitli değişiklikler, eklemeler, dönüşümler vs. yapılması gerekebilir. Transformasyonlar bunun için kullanılır. Yapılmak istenen transformasyon işlemi sürüklenip Data Flow ekranın üzerine bırakılır. Daha sonra Data Source dan yeşil ok seçilip sürüklenerek transformasyon işlemi üzerine bırakılır. Seçilen transformasyon tipine göre gerekli işlemler yapılıp, transformasyon işleminin yeşil oku tıklanarak hedef üzerine bırakılır. Kaynak ve hedef veri arasında birden fazla transformasyon işlemi olabilir. Bunlar oklarla birbirlerine bağlanmalı ve tüm işlem kaynaktan hedefe kadar bağlanmış olmalıdır.

Bir text veri kaynağından veri alıp, birden fazla hedefe veri yazmak için veri üzerinde çoklama(multicast) yapan sonra çoklanan veriyi bir  OleDb hedefine ve üzerinde türetilmiş kolon(Derived Column) ve Özetleme(Aggregation) yaparak başka bir OleDb hedefine yazan Data Flow Taskı şöyledir:

AGGRERATE

Veri üzerinde gruplama ve özetleme işlemi yapar. Yapılabilecek işlemler şunlardır:

1. Gruplama(Group by)
2. Kayıt adedi sayma(Count)
3. Farklı Kayıtların adedini sayma(Distinct Count)
4. Minimum değeri bulma(Minimum)
5. Maximum değeri bulma(Maximum)

Gelen verideki Date isimli kolon üzerinde gruplama yapan ve bunu TarihGruplari olarak  üreten özetleme dönüşümü şöyledir:

DENETLEME(AUDIT)

Pakete veya Task a ilişkin bir takım verilerin oluşturulup bir veri kaynağına yazılmasını sağlar. Denetleme verisi, kaynak veriye ek bir bilgi olarak verinin aktarıldığı hedefe konulabileceği gibi tamamen farklı sadece denetleme amacıyla tutulan farklı bir hedefe de yazılabilir.

Paketin adını ve çalışma zamanını oluşturan bir denetleme dönüşümü şöyledir.

KOLON KOPYALAMA(COPY COLUMN)

Veri kaynağındaki bir veya daha fazla kolonun kopyasını çıkartır. Yeni kolon/kolonlar daha sonra üzerinde dönüşümler yapılarak veya doğrudan veri hedefine yazılırlar. Kaynaktaki bir kolon, hedefte sadece bir kolona yazılabilir. Örneğin Price kolonunu hedefte hem Fiyat hem de ToplamFiyat kolonlarına yazabilmek için kaynaktaki Price kolonundan, bir de ToplamFiyat olarak kolon oluşturmak için:

DATA CONVERSION

Kolonlar üzerinde veri tipi değişiklikleri yapar. Unicode veri tipindeki Eposta ve Adi kolonlarını Stringe çevirip EPostaYeni ve AdiYeni isminde bir kolonlar oluşturmak için:

LOOKUP

Bir veri seti içinde bir değeri bulup aynı satırdaki diğer bir veya daha fazla değeri döndürmek için kullanılır.

Müşterileri DW ya aktarırken farklı kaynaklardan aynı numaralı müşteriler geldiği için DW da müşterilere farklı bir MusteriNo verilmektedir. Orijinal MusteriNo su Original_PK, Kaynak veritabanı adı da Kaynak_DB kolonlarında tutulmaktadır. Müşterilerin faturaları aktarılırken kaynak veritabanlarındaki MusteriNo yu DW da verilen MusteriNo ile değiştirmek için Lookup dönüşümünü kullanalım. Bunun için DW daki dimMusteri tablosundaki veriler kullanılmalıdır. Veriyi tamamen cache e alıp daha hızlı sonuç döndürmesini sağlayalım. Partial Cache de sadece süreç içinde bulunan veriler cache içine alınacaktır.

Veri kaynağını Connection kısmından DW seçip kullanılacak sonuç setini fazlalık kolonları alıp memory harcamamak içinsorgu ile sadece gerekli kolonları alalım.

Columns kısmında eşleşecek kolonları birbirine bağlayıp, dönecek kolona da check işareti konulmalıdır. Biz burada Fatura daki MusteriNo kolonunu lookup verisindeki MusteriNo kolonuyla, Fatura daki KaynakVeritabanı kolonunu lookup verisindeki KaynakDB kolonuyla eşleştirip bulunan MusteriNo yu döndürüyoruz.

MERGE

Birden fazla sonuç setini birleştirip tek sonuç seti oluşturmak için kullanılır. Yani her iki kaynaktaki satırlar birleştirilecek, oluşacak sonuç setindeki satır sayısı iki kaynaktaki satır sayılarının toplamı olacaktır. Sonuç setleri sıralanmış olmalıdır. Bunun için sonuç setlerinin üzerinde sağ Mouse tuşuyla tıklayıp ‘Advanced Editor’ seçilmelidir. Burada “Inputand  Output Properties” seçilerek “OleDb Source Editor” tıklanarak “IsSorted” true yapılmalı,

Sonrasında “Output Columns” kısmında hangi kolona göre sıralanacağı seçilip “SortKey position” 1 yapılmalıdır. Bu kolndaki verilerin aynı olması durumunda 2. Sırlam kolonu seçilmeli ve “SortKey position” 2 yapılmalıdır, bu şekilde başka kolonlar da seçilebilir.

Bundan sonra Merge işlemi çift tıklanıp, iki kaynaktan kolonlar karşılıklı olarak seçilmelidir. Merge işleminden sadece bu kolonlar çıkacaktır.

MERGE JOIN

Birden fazla sonuç setindeki kolonları birleştirip tek sonuç seti oluşturmak için kullanılır. Yani her iki kaynaktaki kolonlar birleştirilecektir. Bu Sql dilindeki join gibidir. Veri aynı veri kaynağından geliyorsa orada join yapılarak döndürülebilir. Yani bu işleme gerek yoktur. Ancak farklı kaynaklardan geliyorsa çözüm merge joindir. Bu işlem için de sonuç setleri sıralanmış olmalıdır.

Örneğin Müşterilerimiz bir veritabanında, bu müşterilerin bizdeki ilgili personelleri ayrı bir veritabanında olsun. Bunları MusteriIlgiliPersonel adında aşağıdaki gibi bir tabloya aktarmamız gerekirse

create table MusteriIlgiliPersonel
(
MusteriNo int not null,
MusteriAdi varchar(100),
PersonelAdi varchar(100)
)

İki kaynak da Merge işlemindeki gibi sıralanıp Merge Join dönüşümüne eklenmelidir.

Daha sonra Merge Join çift tıklanarak Joinin tipi ve hangi kolon(lar) üzerinden join edileceği kolonları birbirine bağlayarak ve hangi kolonların döndürüleceği checkbox lar ile seçilmelidir. Aynı isimde kolonlar varsa “Output Alias”larında değişiklik otomatik olarak yapılır. İstenen takma ad(alias)lar değiştirilebilir.

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) – 2
Tarık Akarsu

Microsoft SQL Server Integration Services

Microsoft SQL Serverle gelen ETL aracıdır. Bir çok farklı veri kaynağı(SQL Server, Oracle DB2, Access, Excel, Text dosyalar, XML verisi, ODBC aracılığıyla neredeyse tüm veri kaynakları) arasında veri transferi yapılmasını sağlar. BI projelerine temel olacak DW veya DM oluşturmak için SSIS kullanılır.

Hangi kaynaklar arasında, hangi verilerin transfer edileceği ve transfer sırasında ne tür düzenlemelerin yapılacağı SSDT projesinde oluşturulacak paketlerle belirlenir. Bir projede bir veya daha fazla paket olabilir.

SQL SERVER DATA TOOLS (SSDT)

BI projelerini oluşturmak için SQL Server Data Tools-Business Intelligence(SSDT-BI) kullanılır. SSDT, Visual Studio’nun, içinde BI projeleri(SSIS, SSAS ve SSRS projeleri) geliştirmek için özelleştirilmiş kısıtlı bir versiyonudur SSDT-BI internetten indirilip kurulabilir. Eğer makinada daha önce Visual Studio var ise gerekli komponentler Visual Studioya yüklenecektir.

BI projelerimizde kullanacağımız bir data warehouse veritabanı oluşturalım ve gerekli tabloları oluşturalım.

drop database ButeDW
create database ButeDW
use ButeDW
CREATE TABLE dimUlke(
	UlkeKodu char(2) NOT NULL,
	UlkeAdi varchar(100) NOT NULL,
	CONSTRAINT PK_UlkeKodu PRIMARY KEY (UlkeKodu)
)
CREATE TABLE dimSehir(
	PlakaNo int NOT NULL  primary key,,
	SehirAdi varchar(100) NOT NULL,
	UlkeKodu char(2) NULL,
	CONSTRAINT PK_PlakaNo PRIMARY KEY (PlakaNo)
)

--Musteri tablosu
CREATE TABLE dimMusteri(
	MusteriNo int IDENTITY(1,1) NOT NULL,
	MusteriAdi varchar(100) NOT NULL,
	SehirNo int NULL,
	Cinsiyet char(1) NULL,
	EPosta varchar(50) NULL,
	DogumTarihi date NULL,
	KurumsalMi bit NOT NULL,
	Telefon char(10) NULL,
	TcNo char(11) NULL,
	Orijinal_PK int not null,
	Kaynak_DB varchar(32) not null,
	CONSTRAINT PK_MusteriNo PRIMARY KEY CLUSTERED (MusteriNo ASC)
)
CREATE TABLE factFatura(
	FaturaNo int IDENTITY(1,1) NOT NULL,
	Tarih date NOT NULL,
	MusteriNo int NOT NULL,
	Toplam decimal(10, 2) NOT NULL,
	Orijinal_PK int not null,
	Kaynak_DB varchar(32) not null,
CONSTRAINT PK_FaturaNo PRIMARY KEY (FaturaNo)
)

CREATE TABLE factFaturaDetay(
	FaturaDetayNo int IDENTITY(1,1) NOT NULL,
	FaturaNo int NOT NULL,
	UrunKodu char(10) NOT NULL,
	BirimFiyat decimal(10, 2) NOT NULL,
	Adet int NOT NULL,
	Satir_Toplami decimal (10, 2) NOT NULL,
	Orijinal_PK int not null,
	Kaynak_DB varchar(32) not null,
CONSTRAINT PK_FaturaDetayNo PRIMARY KEY (FaturaDetayNo)
)

--Tarih dimension tablosu
create table dimTarih
(
Tarih date not null constraint PK_Tarih primary key,
Yil int not null,
Ceyrek int not null,
Ay int not null,
AyAdi varchar(10) not null,
Gun int not null,
GunAdi varchar(10) not null
)


select datename(month, getdate())
--February
--oturumun(session) dilini Türkçe yapalım
set language Turkish
select datename(month, getdate())
--Şubat

declare @Tarih date = '20000101'
while @Tarih <= '20201231'
begin
	insert dimTarih
	values (@Tarih, year(@Tarih), datepart(QUARTER, @Tarih), month(@Tarih), 
	datename(month, @Tarih), day(@Tarih), datename(WEEKDAY, @Tarih))

	set @Tarih = dateadd(day, 1, @Tarih)
end

PACKAGE (PAKET)

SSIS te veri transferleri ve diğer işlemler proje içerisinde oluşturulan bir veya daha fazla paket içinde organize edilir. Bu paketler daha sonra Sql Serverde job olarak tanımlanıp, bir zamanlamayla(schedule) örneğin günlük olarak belli saatlerde çalıştırılması sağlanır. Paketler bağlantılardan(connections), görevlerden(tasks), değişkenlerden(variables), Eventler Handlerlerden, Öncelik kısıtları (precedence constraint) ndan oluşur. Paketlerde yapılacak işlemler “Control Flow” sekmesi üzerinde Tasklar eklemek suretiyle düzenlenir.

BAĞLANTI (CONNECTION)

Paketlerin içerisinde Connection Manager içerisinde kullanılacak veri kaynaklarına ilişkin bağlantılar tanımlanır. Bağlantılar Connection Manager penceresinde sağ mouse tuşuyla eklenebileceği gibi, Tasklar oluşturulurken eklenebilir. Bağlantı eklenirken önce bağlantı tipi(Connection Type) seçilir. Bağlantı tipleri OLEDB, Excel, ODBC, ADO.NET vs olabilir. Ardından bağlantı tipine göre gerekli ayarlar yapılır. Örneğin Excel veya Flat File için dosyanın disk üzerindeki yeri ve dosyanın adı seçilmelidir. OLEDB için ise önce erişilecek veri kaynağı için Provider seçilir. Örneğin Sql Server için OLEBDB for Sql Server, ORACLE için OLEDB for ORACLE seçilmelidir. Daha sonra seçilen providere göre bağlanılaca server ve/veya veritabanı adı, kullanıcı adı, şifresi vs seçilmelidir.

TASK (GÖREV)

Paket içinde belli bir işi yapmak üzere özelleştirilmiş bileşenlerdir. Her paketin içinde bir veya daha fazla task bulunabilir. TasklarVisual Studioiçerisinde Toolbox ta listelenir. Toolbox’tan bir task çift tıklanarak veya mouse ile sürüklenerek Paket penceresindeki “Control Flow” sekmesinde boş bir yere bırakılır. Daha sonra task çift tıklanarak veya sağ mouse tuşuyla tıklanıp Edit seçilerek, gerekli özellikleri(properties) yapılandırılmalıdır. Bu özellikler her task tipi için farklıdır. Bu özelliklerden bir kısmı elle yazılarak veya seçilerek sabit olarak verilebileceği gibi değişkenler aracılığıyla da verilebilir.

Örneğin bir Excel dosyasından veri alıp, bir veya daha fazla kolonundaki veri üzerinde değişikliklerin yapan ve veriyi bir Sql Server e yazan Data Flow Task şöyle görünür.

DEĞİŞKEN(VARIABLE)

Tasklardaki bazı özellikler çalışma zamanında dinamik olarak belirlenebilmektedir. Bunun için değişkenler kullanılmaktadır. Değişken ekranı “Control Flow” veya “Data Flow” ekranlarında sağ mouse tuşuyla veya View- Other Windows-Variables ile görüntülenebilir.

OLAYLAR(EVENT) VE EVENT HANDLERS

Paketler olay güdümlü(event driven) çalışırlar. Her yapılan işlem bir eventi tetikler(Paketin çalışmasının başlaması, bitmesi, bir hata oluşması vs). Bu eventler için çeşitli tasklar tanımlanabilir. Örneğin bir hata oluştuğunda ilgili kişiye mail gönderilmesi gibi.

ÖNCELİK KISITLARI (PRECEDENCE CONSTRAINTS)

Tasklar da birbiri ardına çalışmak için Öncelik kısıtları (precedence constraint) kullanılarak birbirine bağlanır. Öncelik kısıtları renkli oklar olarak görünür. Başarılı bir tasktan sonra başka bir task a geçilmesi için iki task yeşil renkli ok ile birbirine bağlanmalıdır. Yine DataFlow tasklarındaki işlemler de Öncelik kısıtları ile biribirine bağlanmalıdır. Öncelik kısıtları ile birbirine bağlanmayan “Control Flow” ve “Data Flow” işleri aynı anda çalışmaya başlarlar.

İFADELER(EXPRESSION)

Tasklarda, Connectionların çeşitli özelliklerini(property), Öncelik kısıtlarını çalışma zamanında düzenlemek için, ayrıca Türetilmiş kolonlarda, Koşula bağlı parçalama dönüşümlerde(Conditional Split Transformation) ve benzeri bir takım dönüştürme işlemlerinde işlemi tanımlamak için kullanılan basit bir kodlamadır.

Örneğin aşağıdaki ekranda:

(DT_STR,1,1254)(Cinsiyet == 1 ? "E" : "K")

İfadesiyle Cinsiyet 1 ise ‘E’, değilse ‘K’ döndürülmüş ve oluşan sonucun da unicode string den string e tür dönüştürmesi sağlanmıştır.

GÖREV TİPLERİ

Tüm görevlerin özellikleri gruplanmıştır. General ekranında temel ayarlar yapılır. Bu ekranda Görevin adı ve açıklaması verilebilir. Her göreve açıklayıcı bir ad verilmesi iyi bir pratiktir. Çünkü çalışma zamanında verilen hatalarda bu isimler kullanılır. Görev isimleri ayrıca “Control Flow” ekranında görev adının üzerine iki kere aralıklı tıklanarak da değiştirilebilir.

DATA FLOW TASK

Çeşitli veri kaynakları arasında verinin transferi için kullanılır. Data Flow Task en temel görevdir. Birçok farklı kaynak arasında veri aktarımı ve aktarılan veri üzerinde işlem yapılabilir. Dolayısıyla çok fazla seçenek ve özellikler barındırır. Bu yüzden bu task için ayrı bir sekme ayrılmıştır.

“Control Flow” ekranına bir Data Flow Task taskı bırakılıp çift tıklandığında Paket ekranında “Data Flow” sekmesine geçilir ve orada Task ın özellikleri ayarlanır. Data Flow Task için en azından bir veri kaynağı(Data Source) ve bir veri hedefi(Data Destination) a gerek vardır. Ayrıca arada veri üzerinde bir takım değişiklikler yapılacaksa bir veya daha fazla “Data Flow Transformation” eklenebilir.

Kaynak Bağlantı(Connection) eklemek için Source Assistant çift tıklanır veya sürüklenip ekrana bırakılır. Burada ya New denilerek yeni bağlantı eklenir veya var olan bağlantılardan istenen seçilir. New denildiğinde bağlantının nasıl ekleneceği daha önce Bağlantı konusunda gösterilmişti.

Sonra bağlantı tipi(Connection Type) seçilir. Bağlantı tipleri SQL Server, Excel, Flat File veya Oracle olabilir. Ardından yan pencereden bu tipte daha önce eklenen bağlantılar görünür, bunlardan biri veya New seçilerek OK seçilirbağlantı tipine göre gerekli ayarlar yapılır. Örneğin Excel veya Flat File için dosyanın disk üzerindeki yeri ve dosyanın adı seçilmelidir. SQL Server veya Oracle için ise önce erişilecek veri kaynağı için Provider seçilir. Örneğin Sql Server için OLEBDB for Sql Server, ORACLE için OLEDB for ORACLE seçilmelidir. Daha sonra seçilen providere göre bağlanılacak server ve/veya veritabanı adı, kullanıcı adı, şifresi vs seçilmelidir.

Bağlantı yapıldıktan sonra bağlantı çift tıklanarak

Burada önce Connection Managers bir önceki adımda ilgili bağlantı yapıldığı için bu bağlantı seçilidir. İstenirse başka bir bağlantı da seçilebilir. Ardından “Data Access Mode” ile verinin ne yöntemle alınacağı seçilir. Seçenekler “Table or view” veya “Sql Command” olabilir. Ayrıca bunlar değişkenden de alınabilir. “Table or view” seçildiğinde bir alttaki seçenekte veri alınacak tablo veya görünüm seçilir. SqlCommand da seçildi ise bir Sql sorgusu yazılacak bir ekran açılır. Transfer edilecek veri tablo veya view daki tüm satırlar veya sorgu sonucu dönecek sonuç setidir. Ardından Columns ekranından aktarılacak kolonlar seçilmelidir. Hedefe yazılmayacak kolonların seçilmesi hata vermez ama performansı düşürür. Hedef Bağlantı(Connection) eklemek için Destination Assistant çift tıklanır veya sürüklenip ekrana bırakılır. Burada ya New denilerek yeni bağlantı eklenir veya var olan bağlantılardan istenen seçilir. Hedef genellikle DW dur.

Ardından Data Sourcedaki yeşil ok sürüklenip hedef üzerine bırakılır, daha sonra hedef çift tıklanarak ayarlarına girilir, ilgili bağlantı seçilir. Ardından “Data Access Mode” ile verinin ne yöntemle alınacağı seçilir. Seçenekler “Table or view” veya “Sql Command” olabilir. Ayrıca bunlar değişkenden de alınabilir. Yine daha hızlı transfer için “Fast Load” seçenekleri de bulunur. “Table or view” seçildiğinde bir alttaki seçenekte veri alınacak tablo veya görünüm seçilir. SqlCommand da seçildi ise bir Sql sorgusu yazılacak bir ekran açılır.

“Table or view- Fast Load” seçildiğinde görüntülenen seçenekler şunlardır:

• Keep Identity: Hedef tabloda identity kolonu varsa; ancak bu aktarımda identity ile değer üretilmesi istenmiyorsa, identity kolonuna kaynakdaki veri yazdırılmak isteniyorsa seçilmelidir.
• Keep Nulls: Hedef tablodaki default değer tanımlanmış bir kolona veri aktarılırken kaynak kolonda veri null ise hedefe de null geçmesi için, hedef tablodaki default değerin kullanılmaması için seçilmelidir
• Table Lock: Hedef tabloya veri aktarırken tabloyu işlem yapılmaması için kilitler
• Check Constraints: Hedef tablodaki foreign key, check kısıtlarının kontrol edilmeyip, verinin kısıtlara uymasa da insert edilmesi için kullanılır.

Daha sonra Mappings ekranı seçilerek Kaynak ve Hedef kolonlar birbiriyle eşleştirilir. Eşlenen kolonların veri tipleri aynı olmalıdır.

EXECUTE SQL TASK

Bir veri kaynağında bir SQL cümlesinin çalıştırılmasını sağlar. Örneğin DW a her gün veri aktarırken, önce var olan verilerin temizlenmesi için bir “Execute SQL Task” kullanalım. Bunun için “Control Flow”a bir “Execute SQL Task” sürüklenir, çift tıklanarak özelliklerine girilir.

Öncelikle SQL cümlesinin hangi veri kaynağı üzerinde çalışacağı belirlenmelidir. Bunun için bir Connection Type ve Connection seçilir. SQLSourceType de çalıştırılacak sql cümlesinin elle mi girileceği(Direct Input), bir değişkenden mi alınacağı(Variable) veya bir dosyadan mı alınacağı(File Connection) seçenekleri vardır. Seçime göre bir altındaki seçenek değişecek ve Direct input için bir Sql cümlesi(Sql Statement) istenecektir; File Connection için Sql sorgusunun bulunduğu dosyanın bağlantısı, Variable için ise içinde çalıştırılacak sorgunun bulunduğu değişkenin adı istenecektir.

Örnek Proje

Projede DW deki tüm tablolar her gün silinip doldurulmayacaktır. Sadece günlük değişen veriler doldurulacaktır. Bunun için DW da bir çalıştırma logu tablosu oluşturalım.

create table DW_Calistirma_Log
(
Log_PK int identity not null primary key,
CalistirmaTarih date not null,
BaslangicTarihi date not null,
BitisTarihi date not null,
IslemYapildiMi bit not null
)

Bu log a her gün çalışan SSIS paketinin son adımında ertesi gün için CalistirmaTarihi, BaslangicTarihi ve BitisTarihi ertesi gün olmak üzere ve IslemYapildiMi 0 olacak şekilde kayıt atılacaktır. İlk gün çalışmak üzere kayıt yapalım.

insert DW_Calistirma_Log
values ('20150214', '20150214', '20150214', 0)

Projeye Baslangic ve Bitis adında 2 değişken tanımlayalım.

Projenin en başına bir “Execute SQL Task” ı ekleyerek orada aşağıdaki Sql cümlesini ekleyelim. Bu cümleyle her gün doldurulacak verinin başlangıç ve bitiş tarihleri döndürülecek ve Baslangic ve Bitis adındaki değişkenlere aktarılacaktır.

select convert(varchar, BaslangicTarihi, 112) BaslangicTarihi, 
convert(varchar, BitisTarihi , 112) BitisTarihi 
from DW_Calistirma_Log
where Tarih = cast(getdate() as date)
and IslemYapildiMi = 0

ResultSet kısmında “Single Row” seçtik; çünkü bu sorgudan tek satır dönmektedir. Bu satırda gelen BaslangicTarihi ve BitisTarihi verilerini Baslangic ve Bitis değişkenlerine aktarmak için “Parameter Mapping” sekmesini seçip atamaları yapalım.

Artık kaynaklardan DW ya veri aktaran “Data Flow Task” larda “Sql Command” seçilip burada GuncellemeTarihi iki parametre arasında olan veriler aktarılmalıdır.

Bunun için gerekli parametre mappingi yapılmalıdır.

Yine tüm adımlar çalıştıktan sonra ertesi günün kaydını yapan bir “Execute Sql Task” tanımlanmalıdır.

Buradaki Sql cümlesi şudur:

declare @BasTarih date, @BitTarih date
set @BasTarih = ?
set @BitTarih = ?

update DW_Calistirma_Log
set IslemYapildiMi = 1
where BaslangicTarihi = @BasTarih
and BitisTarihi = @BitTarih

declare @SonrakiBasTarih date, @SonrakiBitTarih date
set @SonrakiBasTarih = dateadd(day, 1, @BitTarih)
set @SonrakiBitTarih = dateadd(day, 1, getdate())
insert DW_Calistirma_Log
values (@SonrakiBitTarih, @SonrakiBasTarih, @SonrakiBitTarih, 0)

Sorgunun parametreleri de şu şekilde map edilmelidir:

Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
Tarık Akarsu

İş Zekası Nedir?

Kurumların kısa, orta ve uzun vadeli hedeflerine ulaşması için alınacak kararlarda kurum yöneticilerine yardımcı olmak amacıyla, farklı kaynaklarda bulunan doğru ve yararlı kurumsal bilginin toplanıp, temizlenip birbiriyle uyumlu hale getirilip, sonrasında analize uygun bir biçime dönüştürülüp her seviyede yöneticiye, zamanda ulaştırılması işlemine iş zekası denir.

Veri Ambarı (Data Warehouse)

Kurumun elektronik ortamda bulunan tüm verilerin toplandığı veritabanıdır.

Bunun için kurumun OLTP(Online Transactional Processing) verileri, yani günlük olarak yapılan satış, satın alma, stok yönetimi, banka işlemleri vs. bilgilerinin kaydedildiği veritabanı/veritabanları, şubeleri ve iş ortaklarının vs. sağladığı bilgi ve gerekli diğer veriler toplanarak bir Veri Ambarı(Data Warehouse) oluşturulur.

Bu işlem için kullanılan çeşitli yazılımlar vardır. Bu araçlara ETL(Extract Transform Load) yazılımları denir. Örnek olarak (SSIS)Microsoft SQL Server Integration Services, Oracle ODI, Business Objects Data Integrator (BODI), Informatica, Ab Initio vs. verilebilir.

Daha sonra DW daki veri üzerinden OLAP(Online Analytical Processing) veritabanı oluşturulur. OLAP veritabanlarında veri küpleri, mining modelleri ve KPI(Key Performance Indicator) lar bulunur. Bu yapılar DW verisini analiz edilmeye hazır hale getirir. Bunun için kullanılan araçlar SSAS( Microsoft SQL Server Analysis Services), SAS, Microstrategy, Cognos vs. verilebilir. Bu verileri karar vericiler bir takım programlar aracılığıyla analiz ederler. Yukarıda bahsedilen ürünlerin kullanıcı programları da kendi içindedir. Microsoft Excel birçok ürün için en çok kullanılan kullanıcı arayüzüdür. Bunlar dışında ayrıca 3. Parti birçok araç vardır. Analiz için OLAP veritabanlarının yanında standart raporlar da kullanılır. Bu raporlar için kullanılan yazılımlar SSRS(Microsoft SQL Server Integration Services), Business Objects ve Crystal Reports, Cognos, SAS, Microstrategy verilebilir.

DATA MART

DW tüm kurumsal bilginin toplamından oluşurken DM bu bilginin bir kısmından oluşur. Örneğin bir departmana ilişkin veya belli bir raporlama amacıyla oluşturulan tüm elektronik bilgilerdir.

İş Zekası Nedir? Business intelligence Ne İşe Yarar?
Tarık Akarsu

Power Map

Verinin bir harita üzerinde görüntülenmesine yarar. Microsoft un Bing servisini kullanır. Bu yüzden internete bağlı olunmalıdır. Veri istenirse 3 boyutlu istenirse 2 boyutlu harita üzerinde gösterilebilir. Bunun için Ekle menüsü seçilip Map seçilerek Launch Power Map tıklanır.

Karşımıza harita ekranı gelir. Burada IlceAdi nı seçelim, IlceAdi Geography And Map Label e eklenecektir. “Select One” yanındaki oku tıklayarak bunu bir ilçe adı olduğunu “County” i seçerek bildirelim. Veri şehir veya ülke bilgisini vs içerseydi ona göre City veya CountryRegion u seçmemiz gerekirdi.

Daha sonra Next tıklanarak Height kısmına gösterilecek değer ve Category kısmına da istenirse kategori eklenir. Type ile grafiğin tipi seçilebilir.

“Add Scene” başka sahneler de oluşturulup harita üzerinde veriler gösterilebilir. İstenirse bu haritalar arasında powerpoint sunumu benzeri geçiş efektleri konulabilir ve efektin tipi, süresi vs ayarlanabilir.

İstenirse Create Video butonu tıklanarak bu harita sahneleri bir video olarak kaydedilebilir.

Power Map Nedir? Power Map Nasıl Kullanılır?
Tarık Akarsu

Power View

Pivot tabloyla sayısal olarak gördüğümüz veriyi Power View ile görsel olarak gösterebiliriz. Bu şekilde gelişmiş görünümler oluşturabiliriz. PowerView ile birden farklı görünümden oluşan dashboardlar da oluşturulabilir. PowerView un asıl gücü de buradadır.

PowerView Nasıl Kullanılır?

PowerView eklemek için pivot tablo üzerindeyken Ekle menüsünden PowerView düğmesi tıklanır. Bu durumda karşımıza boş bir powerview ekranı gelir, Alanlara SalesAmount u sürükleyip bırakalım ve Bölme Ayırıcıya “Calendar Year” ı sürükleyelim. Bu bize Tablo türünde bir grafik oluşturur. Grafiğin tipi sol üst köşedeki seçeneklerle değiştirilebilir. İstenirse filtre ekranına sağdaki alanlardan Tümü seçilip istenen kolonlar eklenebilir. Bunlar dilimleyici gibi çalışırlar.

Bir pasta grafiği ekleyelim Bu grafikte Promosyonlara göre Ülke bazında tutarlar görüntülenecektir. Bunun için Tasarım menüsündeyken boş bir yere tıklanıp alanlar kısmına SalesAmount sürüklenip bırakılır. Daha sonra diğer grafikten pasta seçilir, ardından bölme AyırıcıyaEnglishPromotionName, sürüklenir.

Artık bu grafikler üzerinde analiz yapılabilir. Örneğin Pasta dilimi grafiğinde Fransa dilimi tıklandığında yukarıdaki grafikte de rakamlar da buna göre değişecek ve sadece Fransa’nın 2004 satışı görüntülenecektir.

Başka bir PowerView daha ekleyelim. Bunun için Ekle menüsüne geçip PowerView u tıklayalım. Bir çubuk grafiği ekleyelim. Bu grafikte Eğitim ve Mesleklere göre elde edilen Kar döndürülecektir. Ardından boş bir yere tıklanıp ekranda boş bir yere veya Alanlar kısmına Kar sürüklenip bırakılır. Daha sonra sol üstten Çubuk Grafiği seçilir, ardından Eksene EnglishEducation, Göstergeye EnglishOccupation sürükleyelim.

Power View Nedir? Power View Nasıl Kullanılır?
Tarık Akarsu

Power Pivot

Microsoft un Self Service BI yaklaşımının ürünüdür. Tabular modele çok benzer ama server yerine kullanıcı makinesinde yapılmaktadır. Powerpivot Excel 2010 ile eklenti olarak kurulmaktadır, Excel 2013 ile hazır olarak gelmektedir ancak Eklentilerden aktive edilmesi gerekmektedir. Daha önceki sürümler için internetten indirip kurmak gerekir. Bunun için Dosya-Seçenekler-Eklentilere gidilir

Burada Yönet kısmında “Com Eklentileri” seçilir ve Git tıklanır. Karşımıza gelen ekranda self servis BI bileşenlerinden PowerPivot for Excel, Power View ve Power Map Preview for Excel seçilir. Power Map doğrudan Excel içinde hazır değildir. Internetten http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=38395 adresinden indirilip kurulması gerekir.

Powerpivot ile çalışma öncelikle analiz edilecek verinin Excel e alınmasıyla başlar. Bir veya istenirse birden fazla kaynaktan veya excelde bizim üreteceğimiz worksheet lerden veriler data modeline eklenebilir. Powerpivot ile Excelin 1 milyon satır sınırı aşılabilir, yüz milyonlarca veri ile işlem yapılabilir. Ancak pratikte bilgisayar memory si ve dosya büyüklüğünün 2GB sınırını aşamaması nedeniyle bu kısıtlı olabilmektedir.

PowerPivot Data Modelinin Oluşturulması

Bunun için menüden Powerpivot seçilir ve en soldaki Yönet düğmesi tıklanır.

Bu durumda

Ekranı gelecektir. Burada “Dış Veri Al” düğmesi tıklanarak Bundan sonrası Tabular model projesiyle aynıdır. Veriler aktarılıp measureler eklenmelidir.

Data Analysis Expressions (DAX) Dili

Powerpivot verisine istendiğinde yeni sütunlar eklenebilir. Bu satırların verisi oluşturulurken DAX dili kullanılır. Bu dil Excel in kendi hesaplama diline benzer; ancak arada farklar da vardır. Temel fark Excel formülleri cell adresleri ile çalışır. PowerPivot ise veritabanı mantığıyla çalışır yani çalışma sayfaları(Worksheet) powerpivotta tabloya karşılık gelir ve powerpivot formüllerinde kolon adları kullanılır. Kolon adlar ‘[]’ içinde yazılmalıdır. Örneğin analizlerimizde yılın ilk yarısı ve ikinci yarısına göre de analiz yapmak istiyoruz. dimTarih tablosuna yeni satır eklemek için Sütun Ekleyi tıklayıp, ardından çift tıklayarak Yarıyıl yazalım. Daha sonra formül çubuğuna

=if([Ay] = 1 || [Ay] = 2||[Ay] = 3||[Ay] = 4||[Ay] = 5||[Ay] = 6; 1;2)

yazalım. Bu şekilde kolon eklenmiş oldu.

dimCustomer tablosunda Müşterinin tam adını tutacak bir hesaplanmış kolon yapalım.

Pivot Tablo Oluşturulması

Daha sonra PivotTable düğmesi tıklanarak pivot table oluşturulur, satırlar ve sütunlara değerler konur, istenirse filtrelere kolonlar eklenerek veya dilimleyiciler(slicer) konularak pivot table oluşturulur.

Artık dilimleyicilerden seçim yapıldıkça sadece seçilen verilerin sonuçları gelecektir. Dilimleyicilerden Ctrl tuşu ile çoklu seçim de yapılabilir. Aşağıda Almanya ya yapılan Siyah, Mavi ve Kırımızı ürün satışlarının rakamları döndürülmektedir.

Power Pivot da KPI

PowerPivot Ekranında KPI tıklanıp Yeni KPI seçilerek KPI eklenebilir veya KPI ları Yönet seçilerek var olan KPI lar değiştirilebilir veya silinebilir. Yapacağımız KPI da Müşteri başına Kar beklentisi 10000 olarak düşünülmüştür buna göre toplam satışlarda hedefe erişilip erişilmediğine bakacağız.

Bunun için daha önce powertpivot a hesaplanmış değerler eklenmiş olmalıdır. Hesaplanmış değerler veri aktarıldıktan sonra oluşturulmuş olan measure lerdir. Veri yönet ekranında Hesaplanmış Alan seçilerek de yapılabilir. Hesaplanmış değer olarak eklenen SalesAmount Toplamı KPI tabanı alan(değer) olarak seçilip Hedef Değer için de Mutlak Değer olarak 10000 verilmiştir. Aşağıdaki bar üzerinden en altta seçilen simge  için gerekli eşikler girilmiştir.

Şimdi Yeni bir pivot table ekleyelim.

Burada factInternetSales den KPI verilerini seçelim ve satırlara da Customer FullName i koyalım.

Power Pivot Nedir? Power Pivot Nasıl Kullanılır?
Tarık Akarsu