看SatisfyBI如何用SSAS构建数据仓库

SSAS是用于SQLServer数据库用于BI的组件，通过SSAS可以创建多维数据集，并在之上进行数据建模、数据挖掘、数据分析等操作。

那么下面介绍SatisfyBI是如何用SSAS建立数据仓库的？

第一步：确定主题

就是确定数据分析或前端展现的主题。（以汽车行业的KPI管理分析系统为例：某区域某门店销售情况就是一个主题）。主题要体现出某一方面的各维度分析和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。统计数值型数据（量度）存在于中间的事实表；分析角度是各个维度；我们将通过维度的组合，来考察量度。针对刚才的门店销售情况这个主题，我们可以通过时间、地区和门店三个维度组合，来考察销售情况这个量度。从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。

第二步：确定分析指标

确定好主题，下一步我们将考虑要分析的KPI指标，诸如：年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大值最小值等，这样的数据称为量度。量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标（KPI）等的设计和计算。

第三步：确定事实表

在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总和不同维度下量度的聚合情况。考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的