Was bedeutet SQL Server Analysis Services?
SQL Server Analysis Services – kurz: SSAS – ist eine zentrale Komponente des Microsoft SQL Servers und gehört neben SSIS (Integration Services) und SSRS (Reporting Services) zu den Grundpfeilern moderner Business-Intelligence-Lösungen.
SSAS ist speziell darauf ausgelegt, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen strukturiert aufzubereiten und sie für analytische Zwecke verfügbar zu machen. Durch seine Fähigkeit, komplexe Datenmodelle zu erstellen, ermöglicht SSAS eine hypothesengestützte Auswertung, die Unternehmen eine fundierte Entscheidungsfindung erleichtert.
Typische Einsatzbereiche finden sich im Berichtswesen und in der Planung – insbesondere in den Abteilungen Controlling, Finanzen, Vertrieb, Produktion, Personal und der Unternehmenssteuerung.
Multidimensionale vs. tabulare Modelle
SSAS stellt ein semantisches Modell innerhalb eines Data Warehouses dar. Diese Ebene definiert, wie Kennzahlen aggregiert, Fakten mit Dimensionen verknüpft und unternehmensrelevante Strukturen abgebildet werden. Die Business-Logik wird dabei im Cube modelliert, wodurch sich das Reporting für Endnutzer erheblich vereinfacht – und gleichzeitig ein „Single Point of Truth“ sichergestellt ist.
In diesem Rahmen bietet SSAS zwei verschiedene Datenbank-Technologien an:
Multidimensionale Modelle
Diese klassische Variante ist besonders geeignet für große Datenmengen, viele gleichzeitige Nutzer und komplexe analytische Anforderungen. Sie bietet umfangreiche Funktionalitäten wie Mehrsprachigkeit, Berechtigungen, KPI’s, Actions, Perspektiven und Partitionierung. Diese Vielfalt bringt allerdings auch eine gewisse Komplexität mit sich, die den Einsatz im Self-Service-BI-Kontext erschwert.
Tabulare Modelle
Diese moderne Technologie stellt eine sinnvolle Brücke zwischen Excel/Power Pivot und Self-Service-BI-Lösungen dar. Der Einstieg ist einfacher, der Entwicklungsaufwand geringer, und prototypische Anwendungen lassen sich schnell realisieren. Allerdings fehlen tabularen Modellen in professionellen BI-Umgebungen teils Funktionalitäten, die nur durch fortgeschrittene DAX-Formeln ergänzt werden können.
Die Wahl zwischen MDX (Multidimensional Expressions) im multidimensionalen Modell und DAX (Data Analysis Expressions) im tabularen Modell hängt stark vom Einsatzszenario ab. Beide Abfrage-Sprachen können in beiden Modellvarianten verwendet werden – allerdings mit unterschiedlichen Stärken.