MicroStrategy - Kurzanleitung

Als Business Intelligence-Tool mit einer Vielzahl von Funktionen verfügt MicroStrategy über leistungsstarke Funktionen, mit denen Sie Antworten und Einblicke in die Analyse von Geschäftsdaten finden können. Im Folgenden sind einige wichtige Funktionen aufgeführt.

Datenerkennung

Mit dieser Funktion kann MicroStrategy eine Verbindung zu einer beliebigen Datenquelle herstellen und die Daten aus verschiedenen Quellen mischen. Es kann eine Verbindung zu relationalen Quellen, Flatfiles, Big Data-Quellen, Social Media-Plattformen und Cloud-Systemen herstellen, um nur einige zu nennen.

Daten-Wrangling

Diese Funktion hilft bei der Datentransformation und -änderung mit einem umfangreichen Satz integrierter Funktionen zum Verwirren und Parsen von Daten. Geschäftsanwender profitieren von automatischen Empfehlungen, während Datenwissenschaftler die gesamte Bandbreite der Wrangling-Funktionen nutzen können. Es gibt Verlaufsskripte, die sich an Datentransformationen erinnern und auf jede Analyse erneut angewendet werden können.

Data Mining und prädiktive Analyse

MicroStrategy verfügt über eine breite Palette nativer Analysefunktionen mit der Option, Data Mining- und Modellierungswerkzeuge von Drittanbietern problemlos zu integrieren. Die Data Mining Services können von Geschäftsbenutzern, Berichtsdesignern und Analysten verwendet werden, um Vorhersageberichte anzuzeigen und zu erstellen und diese Berichte an Benutzer auf jedem Gerät zu verteilen.

Bibliothek der Analytics-Funktionen

Es verfügt über eine umfangreiche Bibliothek mit über 300 OLAP-, mathematischen, finanziellen und Data Mining-Funktionen, mit denen die Beziehungen zwischen Daten besser verstanden, Geschäftsmetriken und KPIs der obersten Ebene erstellt oder erweiterte statistische Analysen erstellt werden können.

Erweiterbare Visualisierungsbibliothek

Es verfügt über sofort einsatzbereite Raster, Diagramme und integrierte Tools zur Datenvisualisierung. Darüber hinaus können Hunderte von Open-Source-Visualisierungen von D3 oder anderen Anbietern mit integrierten Tools hinzugefügt werden, die den Integrationsprozess unterstützen. Es hat auch einen Visualisierungs-Builder und SK, um eine neue Visualisierung von Grund auf neu zu codieren.

Echtzeit-Dashboards

Sie können Dashboards erstellen, die Live-Daten bereitstellen können, um die aktuellsten Informationen in Echtzeit zu überwachen. Mit geplanten Updates mit steuerbaren Intervallen können Benutzer die neuesten Daten erhalten.

Embedded BI

MicroStrategy wird mit mehreren sofort einsatzbereiten Portlets geliefert, für die keine zusätzliche Codierung erforderlich ist. Mit diesen Portlets können Unternehmen MicroStrategy-Funktionen unter anderem nahtlos in IBM WebSphere, Oracle WebLogic, Microsoft SharePoint und SAP NetWeaver einbetten. Ein Portal-Integrationskit enthält Beispielcode und Dokumentation für die Integration von MicroStrategy Web in andere Unternehmensportale.

Mobile Plattform

Die vorhandenen Visualisierungen, Berichte und Dashboards sind sofort auf mobilen Plattformen verfügbar, sobald sie erstellt wurden.

Laden Sie MicroStrategy Desktop herunter

Die kostenlose Personal Edition von MicroStrategy Desktop kann vom Microstrategy Desktop heruntergeladen werden . Zum Herunterladen müssen Sie sich mit Ihren Daten registrieren.

Nach dem Herunterladen ist die Installation ein sehr unkomplizierter Vorgang, bei dem Sie die Lizenzvereinbarung akzeptieren und den Zielordner zum Speichern der Desktop-Version bereitstellen müssen. Die Desktop-Version ist sowohl für Windows als auch für Mac OS verfügbar. In diesem Tutorial wird nur die Windows-Version betrachtet. Die folgenden Screenshots beschreiben die Einrichtungsschritte.

Starten Sie den Installationsassistenten

Doppelklicken Sie auf die MicroStrategy Desktop-64bit.exe. Daraufhin wird ein Bildschirm angezeigt, auf dem das Installationsprogramm ausgeführt werden kann. KlickenNext.

Erforderliche Komponenten

Abhängig von der Windows-Umgebung benötigen Sie möglicherweise zusätzliche Windows-Plattformsoftware, damit MicroStrategy ausgeführt werden kann. .Net Framework ist eine häufige Anforderung. Der Installationsprozess kümmert sich selbst darum.

Nach erfolgreichem Abschluss der oben genannten Schritte ist MicroStrategy Desktop auf Ihrem System verfügbar.

Überprüfen Sie die Installation

Um zu überprüfen, ob MicroStrategy Desktop erfolgreich installiert wurde, öffnen Sie das Startmenü in Windows und klicken Sie auf das Symbol für MicroStrategy. Das folgende Fenster wird geöffnet und bestätigt die Installation von MicroStrategy Desktop.

Die MicroStrategy Desktop-Umgebung ist sehr intuitiv. Es gibt ein einfaches Menü zum Importieren von Daten zur Analyse und zum Exportieren des Analyseergebnisses. Das Menü bietet auch Funktionen zum Herstellen einer Verbindung zu einem Server, zum Anzeigen der verfügbaren Datensätze, der Visualisierungsgalerie und der Datenfilteroptionen usw.

Desktop Windows

Der folgende Screenshot zeigt das Bild von MicroStrategy-Desktopfenstern.

Es folgt eine kurze Beschreibung jedes dieser Fenster.

• Dataset Panel- Hiermit werden die erforderlichen zu analysierenden Datensätze hinzugefügt. Die Datensätze können aus einer beliebigen kompatiblen Quelle stammen. In diesem Abschnitt können Sie auch eine Verbindung zu den auf dem MicroStrategy-Server verfügbaren Datensätzen herstellen.

• Editor Panel- Hiermit werden die erforderlichen Zeilen und Spalten aus dem Datensatz zur Analyse eingefügt. Auch die verschiedenen Matrizen oder mathematischen Ausdrücke können auf die hier verfügbare Datenanalyse angewendet werden.

• Properties Panel- In diesem Bereich werden die Anzeigeformate der Daten wie Schriftgröße und Farbausrichtung festgelegt. usw.

• Filter Panel - In diesem Bereich werden verschiedene Filter auf die zu analysierenden Datensätze angewendet.

• Visualizations- Es ist das Panel, das die Datenanalyse zeigt. Sie können die Datenobjekte in dieses Bedienfeld ziehen und eine Visualisierungsmethode anwenden, um die Ergebnisse anzuzeigen.

• Visualization Gallery- In diesem Bereich werden die verfügbaren integrierten Visualisierungen angezeigt, die direkt auf den Datensatz angewendet werden können. Die verschiedenen verfügbaren Visualisierungen sind: Heatmaps, Balkendiagramme, Blasendiagramme, Netzwerkdiagramme usw. Außerdem können benutzerdefinierte Visualisierungen erstellt werden.

MicroStrategy verfügt über eine metadatengesteuerte Architektur. Die Metadaten sind ein zentrales Repository, in dem alle von ihm verwendeten Objekte gespeichert sind. Die Metadaten können auch von jedem MicroStrategy-Produkt verwendet werden, wodurch die Werte der Objekte einheitlich sind. Die in den Metadaten gespeicherten Objekte können wiederverwendet werden.

Objektebenen

Das folgende Diagramm zeigt die verschiedenen Ebenen von Objekten, die in MicroStrategy-Metadaten erstellt und gespeichert wurden.

• Administration Objects - Diese Objektebene legt die Sicherheits-, Benutzergruppierungs- und Leistungsparameter fest, die für die MicroStrategy-Anwendungen gelten.

• Report Objects - Diese Objektebene setzt die Bausteine ​​aus den Schema- und Analyseobjektebenen zusammen, um eine aufschlussreiche Text- und visuelle Analyse bereitzustellen.

• Analysis Objects- Diese Objektebene bietet die Bausteine ​​für eine differenzierte Analyse. Die Analyseobjekte basieren auf den in der Schemaebene entwickelten Objekten.

• Schema Objects - Diese Objektschicht bietet eine logische Abstraktion des Datenbankschemas, die auf das Geschäftsmodell zugeschnitten ist.

ROLAP-Architektur

MicroStrategy kann auf Daten aus Data Warehouses, Cube-Datenbanken, Flatfiles, Betriebsdatenbanken wie ERPs, CRMS, Webanwendungen usw. zugreifen. Hierzu wird eine relationale OLAP-Architektur verwendet.

Das folgende Diagramm zeigt eine Gesamtarchitektur der MicroStrategy-Plattform, in der beschrieben wird, wie mithilfe der Metadatenobjekte auf Daten aus verschiedenen Quellen zugegriffen wird.

• Dynamic MDX Engine - Es generiert optimierte mehrdimensionale Ausdrücke (MDX) für den interaktiven Zugriff auf Cube-Datenbanken von SAP, Microsoft Analysis Services, Hyperion Essbase usw.

• Dynamic SQL Engine - Es generiert optimiertes SQL für den interaktiven Zugriff auf Data Warehouses.

• Freeform SQL Engine - Es bietet direkten Zugriff auf betriebliche Datenbanken, Textdateien und Tabellenkalkulationen über einen grafischen Abfrage-Generator oder über Freihand-SQL.

Einheitliche Metadaten

Schließlich kann MicroStrategy Architect mehrere Quellen so modellieren, als wären sie eine einzige Datenquelle, und alle diese Informationen in den einheitlichen Metadaten von MicroStrategy speichern.

MicroStrategy stellt eine Verbindung zu nahezu jeder verfügbaren Datenquelle her. Es verfügt über native Konnektoren, die eine Verbindung zu diesen Datenquellen herstellen, und über eine Live-Verbindungsfunktion, mit der Daten nach Bedarf abgerufen werden können. Interessanterweise werden auch die Symbole der Datenquellen angezeigt, um die gesuchte Datenquelle schneller identifizieren zu können.

Daten hinzufügen

Die einfachste Möglichkeit zum Suchen und Auswählen des erforderlichen Datensatzes ist die Verwendung der Option Daten hinzufügen, die mit einem + -Symbol im Hauptmenü verfügbar ist. Das folgende Diagramm zeigt die Schritte zum Hinzufügen von Daten.

Datenquellen

Wenn Sie auf die Option Daten hinzufügen klicken, werden die Symbole verschiedener Datenquellen angezeigt. Diese helfen bei der schnellen Identifizierung der Datenquelle.

Datenquelle suchen

Bei dieser großen Anzahl verfügbarer Verbindungstypen müssen wir manchmal den Datenquellennamen eingeben oder aus einer kleinen Gruppe von Datensatznamen filtern. MicroStrategy verfügt über die Funktion der erweiterten Suche, die dies ermöglicht.

Hinzufügen von Daten aus Dateien

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Excel-Datei als Datenquelle hinzufügen und eine einfache Visualisierung erstellen.

Wählen Sie die Excel-Datei aus

Klicken Sie auf die Option Daten hinzufügen und wählen Sie Excel verfügbar unter den alphabetisch angeordneten Überschriften E. Das Fenster zeigt die Option Datei auswählen. Wenn Sie darauf klicken, können Sie das lokale System durchsuchen, um die gewünschte Excel-Datei auszuwählen. Im folgenden Beispiel haben wir eine Beispieldatei mit den Mitarbeiterdaten einer Organisation.

Bereiten Sie die Excel-Datei vor

Bevor wir den Inhalt der Excel-Datei akzeptieren, können wir die darin enthaltenen Daten in der Vorschau anzeigen und auch bearbeiten. Sobald die Datei ausgewählt ist, sehen wir die Schaltfläche Daten vorbereiten neben der Schaltfläche Fertig stellen. Wenn Sie darauf klicken, wird eine Vorschau der in der Datei enthaltenen Daten angezeigt.

Visualisierung vorbereiten

Wenn Sie auf Fertig stellen klicken, wird nach der Vorschau der Daten das MicroStrategy-Fenster mit den ausgewählten Datenobjekten angezeigt.

Als Nächstes können wir aus dieser Datenquelle eine einfache Visualisierung erstellen, indem wir die Spalten in der Datenquelle in Zeilen und Spaltenfelder ziehen. Eine Metrik kann ebenfalls hinzugefügt werden. Das folgende Diagramm zeigt die endgültige Visualisierung.

Online Analytical Processing (OLAP) ist eine mehrdimensionale Analyse von Geschäftsdaten. Es bietet die Möglichkeit für komplexe Berechnungen, Trendanalysen usw. Die OLAP Services von MicroStrategy sind eine Erweiterung von MicroStrategy Intelligence Server. Es verwendet das Konzept von Inmemory Business Intelligence. Dies hilft der BI-Plattform, die Leistung und Analyse erheblich zu verbessern.

Die verschiedenen OLAP-Manipulationen im Bericht verwenden Funktionen wie Aliasing, Streifenbildung, Sortieren, Schwenken, Page-by usw. Diese Funktionen führen nicht dazu, dass der Bericht erneut für das Warehouse ausgeführt wird, und haben daher eine viel schnellere Antwortzeit. Im Folgenden finden Sie eine kurze Beschreibung der verschiedenen in MicroStrategy Desktop verfügbaren OLAP-Funktionen.

Aliasing - Mit dieser Funktion können Sie alle Objekte im Berichtsraster umbenennen, z. B. Attributnamen, Konsolidierungsnamen, benutzerdefinierte Gruppennamen und Metriknamen.

Banding - Wird verwendet, um Gruppen von Zeilen oder Spalten so zu färben, dass sie Datenbänder bilden, die leicht zu finden und zu analysieren sind.

Page-by - Auf diese Weise können Daten in einem Rasterbericht segmentiert werden, indem verfügbare Attribute, Konsolidierungen oder Metriken auf einer dritten Achse platziert werden, die als Seitenachse bezeichnet wird.

Pivoting - Dient zum Neuanordnen der Spalten und Zeilen in einem Bericht, um Daten aus verschiedenen Perspektiven anzuzeigen, z. B. das Verschieben eines Objekts vom Zeilenkopf in den Spaltenkopf und umgekehrt.

Sorting - MicroStrategy Desktop bietet eine schnelle Sortierung, erweiterte Sortierung und hierarchische Sortierung von Zeilen oder Spalten.

Subtotals - Es wird verwendet, um die Zwischensummen auf verschiedenen Ebenen für Metriken im Bericht hinzuzufügen, zu entfernen und zu bearbeiten.

Thresholds - Ein Schwellenwert hebt Daten hervor, die die vom Benutzer definierten Bedingungen erfüllen.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Anwendung von Schwellenwerten.

Betrachten Sie den Mitarbeiterbericht, der im vorherigen Kapitel mithilfe einer Excel-Datei erstellt wurde. In dem Bericht werden wir mithilfe der folgenden Schritte Schwellenfarben auf verschiedene Gehälter anwenden.

Wählen Sie Schwellenspalte

Klicken Sie im Mitarbeiterbericht auf die Gehaltsspalte und wählen Sie den Schwellenwert aus der Dropdown-Liste aus.

Schwellenwertoption anwenden

Das nächste Fenster bietet Optionen zur Auswahl des Schwellenwerttyps. Wir wählen den farbbasierten Schwellenwert mit Standardfarben und -werten.

Wenn Sie andere nicht standardmäßige Schwellenwertoptionen untersuchen möchten, können Sie auf den erweiterten Schwellenwert-Editor klicken, in dem die folgenden zusätzlichen Optionen angezeigt werden.

Schwellenergebnis

Das Endergebnis des Schwellenwerts ist in der folgenden Abbildung dargestellt, in der die verschiedenen Gehaltswerte gemäß der gewählten Schwellenwertfarbe hervorgehoben sind.

MicroStrategy-Objekte werden in der Systemschicht angezeigt und können für mehrere Projekte verwendet werden. Zu den Konfigurationsobjekten gehören Objekte wie Benutzer, Datenbankinstanzen, Datenbankanmelde-IDs und Zeitpläne.

Wenn Sie sich bei MicroStrategy Developer anmelden, erhalten Sie als Administrator die Option Administration unter MicroStrategy Secure Enterprise. Wenn Sie diese Option erweitern, erhalten Sie die verschiedenen Konfigurationsobjekte, die in den folgenden Abschnitten erläutert werden.

Benutzer Manager

Diese Objekte werden vom Administrator zum Verwalten der MicroStrategy-Benutzer verwendet. Es ist für die folgenden Benutzerkonfigurationen konfiguriert. Es bietet die folgenden Konfigurationsoptionen:

• User authentication - Um den Benutzer in die Umgebung zu lassen.

• User groups - Eine Sammlung von Benutzern, denen bestimmte Berechtigungen zugewiesen wurden.

• User privileges - Verwenden Sie nur eine Teilmenge aller in der Umgebung verfügbaren Funktionen.

• User permissions - Um die Verwendung eines bestimmten Objekts zuzulassen / zu verbieten.

Konfigurationsmanager

Diese Objekte werden zum Verwalten der Datenbankkonnektivitätsinformationen verwendet. Sie speichern den Pfad und die Anmeldeinformationen für die vielen Datenbanken, mit denen MicroStrategy eine Verbindung herstellen kann. Es bietet die folgenden Konfigurationsoptionen:

• Database instance - Der Name der Datenbankinstanz und ihre Anmeldeinformationen.

• The Connection lifetime - Diese Grenze gibt die maximale Zeit an, die ein Datenbankverbindungsthread zwischengespeichert bleibt.

• Events - Löst die Aufgaben aus, die sich auf ein Datenbankereignis beziehen.

• Security role - Steuern Sie den Zugriff des Benutzers auf verschiedene Objekte in der Datenbank.

Systemmonitor

Es gibt viele Systemmonitore, mit deren Hilfe der Zustand der MicroStrategy-Umgebung ermittelt werden kann. Sie helfen bei der Vorhersage der Systemlast und aller möglichen Leistungsprobleme. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Optionen für den Systemmonitor.

• Jobs - Überwacht derzeit ausgeführte Jobs.

• User Connections - Überwacht die Anzahl der Benutzerverbindungen zu einem bestimmten Zeitpunkt.

• Caches - Überwacht die Anzahl der Caches und ihre Größe.

Systemadministration

Diese administrative Aktivität umfasst das Einrichten verschiedener Projekte, das Zuweisen von Clustern zu den Projekten und das Planen der Wartungsfenster.

Wenn ein neues MicroStrategy-Projekt erstellt wird, können Benutzer mit Zugriff auf dieses Projekt Objekte erstellen und diese nur in ihren persönlichen Ordnern unter diesem Projekt speichern. Manchmal ist es jedoch wünschenswert, viele MicroStrategy-Objekte anderen Benutzern zur Verfügung zu stellen. In einem solchen Szenario kann ein Benutzer der Verwaltungsgruppe verschiedene MicroStrategy-Objekte erstellen und im öffentlichen Ordner ablegen.

Benutzer ohne Administratorrechte können die Objekte nur aus dem öffentlichen Ordner anzeigen und verwenden, sie können jedoch keine Objekte im öffentlichen Ordner löschen oder erstellen.

Um auf den öffentlichen Ordner zuzugreifen, melden Sie sich als Administrator beim MicroStrategy-Entwickler an und gehen Sie zur Option Öffentliche Objekte. Beim Erweitern der Schaltfläche wird der folgende Bildschirm geöffnet, in dem verschiedene öffentliche Objekte angezeigt werden, die in MicroStrategy verfügbar sind.

Schemaobjekte sind die MicroStrategy-Objekte, die die Strukturen eines Data Warehouse logisch darstellen. Dies sind die Objekte, die bei der Erstellung eines MicroStrategy-Projekts festgelegt werden.

Melden Sie sich als Administrator beim MicroStrategy-Entwickler an. Navigieren Sie zu MicroStrategy Tutorial und erweitern Sie die Option Schema Objects. Der folgende Bildschirm mit den verschiedenen Schemaobjekten wird geöffnet.

Es folgen die verschiedenen Schemaobjekte mit ihrer Beschreibung.

• Facts - Dies sind die numerischen Werte, die aggregiert werden können, um den Wert einiger Geschäftsdaten darzustellen.

• Attributes- Sie repräsentieren die Granularität der Daten in der Faktentabelle. Sie sind in der Regel die beschreibenden Daten aus dem Geschäft.

• Hierarchies- Sie repräsentieren die Beziehung zwischen verschiedenen Attributwerten. Sie helfen bei der Durchführung von Drill-up- und Drilldown-Analysen der Daten.

• Functions and Operators - Dies sind die verschiedenen integrierten mathematischen Funktionen und Operatoren, die in MicroStrategy verfügbar sind, um Berechnungen auf die Daten anzuwenden.

• Tables - Sie stellen Daten einfach in tabellarischer Form dar (Spalten und Zeilen).

• Transformations - Dies sind die Datentransformationsfunktionen, die für die zeitreihenbasierte Analyse der Daten verwendet werden.

• Partition Mapping - Mit dieser Funktion wird eine logische Unterteilung der Partition von Faktentabellen erstellt, damit die Abfrage effizienter wird.

Jeder Bericht in MicroStrategy wird mit einigen zugrunde liegenden Objekten erstellt, die das Geschäftsszenario darstellen. Diese Objekte repräsentieren zusammen den vom Berichtsbenutzer angeforderten Datensatz sowie die Beziehung zwischen den verschiedenen Datenelementen.

Um die Berichtsobjekte eines Berichts abzurufen, öffnen Sie den Bericht und klicken Sie auf das Berichtsobjektsymbol (siehe folgenden Screenshot).

Der obige Screenshot zeigt die im Bericht verwendeten Berichtsobjekte.

Im aktuellen Beispiel haben wir drei Berichtsobjekte -

• Category - Es handelt sich um ein Berichtsattribut, das die Kategorie der verkauften Produkte angibt.

• Region - Es handelt sich um ein Berichtsattribut, das die Region der verkauften Produkte angibt.

• Year - Es ist ein Attribut, das zwei metrische Objekte enthält (Gewinn und Umsatz).

Berichtsobjekte sind aus Sicht des Berichtsdesigns sehr wichtig, da sie entscheiden, welche Felder aus der Datenquelle in den Bericht aufgenommen werden und welche Berechnungen auf diese Felder angewendet werden.

Die in MicroStrategy erstellten Berichte können aus einer anderen Perspektive betrachtet werden. Einige können nur als Zahlen und Text angesehen werden, andere nur als Grafiken. Wir können auch die textuellen und grafischen Visualisierungen miteinander kombinieren.

Die in MicroStrategy erstellten Berichte können aus einer anderen Perspektive betrachtet werden. Einige können nur als Zahlen und Text angesehen werden. Während einige andere nur als Grafiken. Wir können auch die textuellen und grafischen Visualisierungen miteinander kombinieren.

Im Folgenden sind die drei in MicroStrategy Desktop verwendeten Berichtstypen aufgeführt.

• Grid Reports - In diesen Berichten werden nur Textinformationen in Form von Rastern angezeigt, in denen Zeilen und Spalten mit Daten angezeigt werden.

• Graph Reports - Diese Berichte zeigen verschiedene Diagramme, die aus den Datensätzen erstellt wurden.

• Combined Reports - Diese Berichte können die Kombination der Raster- und Grafikberichte anzeigen.

Lassen Sie uns diese Arten von Berichten im Detail diskutieren.

Rasterberichte

Betrachten Sie den zuvor aus den Mitarbeiterdaten erstellten Bericht. Da nur die Textinformationen mit der Mitarbeiter-ID und dem Gehalt für jede Abteilung angezeigt werden, handelt es sich um ein Beispiel für einen Rasterbericht.

Diagramme grafisch darstellen

Wir können eine geeignete grafische Visualisierung der Daten aus der in MicroStrategy verfügbaren Visualisierungsgalerie auswählen. Im folgenden Screenshot sehen wir das Balkendiagramm, das für den obigen Datensatz erstellt wurde, indem Sie einfach auf die im rechten Bereich verfügbare Balkendiagramm-Visualisierung klicken.

Kombinationsgraph

Wir können sowohl die Raster- als auch die Diagrammdiagramme kombinieren, indem wir beide Arten von Visualisierungen auf einem Bildschirm hinzufügen.

Die Slicing-Operation eines Datensatzes umfasst das Erstellen eines kleineren Datensatzes durch Filtern einer Dimension. Es hilft bei der Analyse der Beziehung zwischen einer bestimmten Dimension und allen verbleibenden Variablen des Datensatzes.

Betrachten Sie den Datensatz All-Sales, der die folgenden Dimensionen enthält:

• Geschäftslinie
• Produktlinie
• Category
• Subcategory
• Sales

Der folgende Screenshot zeigt ein Diagramm mit dem gesamten Datensatz, in dem alle Variablen projiziert werden.

Lassen Sie uns nun den Verkaufswert für jeden Wert in der Kategoriedimension ermitteln. Gehen Sie dazu zu Editor → Visualisierung und behalten Sie die Bemaßungskategorie in der vertikalen Achse bei.

Halten Sie dann den Umsatz in der horizontalen Achse. Wählen Sie auch die Option Farbe nach als Verkauf.

Daraufhin wird der folgende Screenshot mit dem Diagramm erstellt, das die Verkaufsdaten für jede Kategorie zeigt.

Bei der Würfeloperation eines Datensatzes wird ein kleinerer Datensatz erstellt, indem mehrere Werte einer Dimension in Bezug auf einen Wert aus einer anderen Dimension abgerufen werden. Zum Beispiel erhalten wir die Umsatzwerte für verschiedene Unterkategorien von Produkten in Bezug auf eine einzelne Kategorie. Hier besteht eine hierarchische Beziehung zwischen der Kategorie und der Unterkategorie der Produkte.

Betrachten Sie den Datensatz-Superstore, der die folgenden Dimensionen enthält:

• Kunden Bereich
• Produktkategorie
• Produktunterkategorie
• Profit

Die folgenden Screenshots zeigen die Schritte zum Würfeln der Daten in Bezug auf die Dimensionen Kundensegment und Produktunterkategorie.

Schritt 1

Erstellen wir zunächst einen Rasterbericht mit den Dimensionen Kundensegment und Produktunterkategorie. Wir können auch die Metrik Profit hinzufügen.

Schritt 2

Als Nächstes erstellen wir einen Filter mit der Dimension Kundensegment. Für diesen Filter wählen wir den Wert 'Kundensegment'. Wir erhalten jedoch den Gewinnwert für alle Werte von Unterkategorien in diesem Kundensegment. Hier werden die Daten für ein bestimmtes Kundensegment über die Unterkategorien verteilt.

Das Schwenken von Daten in Tabellen erfolgt, wenn die Position von Spalten und Zeilen vertauscht werden soll. Es wird auch genanntrotating data. Die Änderung einer solchen Struktur erzeugt verschiedene Arten von Zusammenfassungen von Daten.

Beispiel

Der Verkaufswert für die Tabelle All_sales wird für jeden Geschäftsbereich zusammengefasst. In den folgenden Screenshots repräsentiert jede Zeile einen Geschäftsbereich und einen Verkaufswert für jede Produktlinie in verschiedenen Spalten.

Wenn wir jedoch das Ergebnis als Produktlinie in jeder Zeile und als Geschäftslinie in jeder Spalte sehen möchten, müssen wir Pivoting anwenden. Im Folgenden finden Sie die Schritte zum Anwenden des Pivots.

Schritt 1

Erstellen Sie die Tabelle mit den erforderlichen Abmessungen und Maßen, wie im folgenden Screenshot gezeigt. Hier wird der Umsatz für jeden Geschäftsbereich in jeder Zeile zusammengefasst und angezeigt.

Schritt 2

Tauschen Sie mit dem Visualisierungseditor die Bemaßungen in den Zeilen und Spalten aus. Verwenden Sie die Swap-Taste wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Ergebnis

Wie wir sehen können, wird die Umsatzübersicht jetzt für die Produktlinie in jeder Zeile angezeigt.

Drilldown ist der Prozess, bei dem in einer Hierarchie von Dimensionen nach unten gegangen wird, um detailliertere Werte der Kennzahlen zu erhalten. In einem Datensatz mit mehr als einer Dimension, der hierarchisch miteinander verknüpft ist, beginnen wir mit einer Dimension oben und fügen dann schrittweise weitere Dimensionen hinzu, um neue granulare Werte zu erhalten.

Drilldown-Optionen geben einen besseren Einblick in die Aggregation unterschiedlicher Werte auf jeder Ebene.

Beispiel

Betrachten Sie im Datensatz all_slaes die folgenden drei Dimensionen, die auf die Kennzahl Sales angewendet werden.

• Produktlinie
• Category
• Subcategory

Im Folgenden finden Sie die Schritte zum Durchführen eines Drilldowns.

Schritt 1

Erstellen Sie eine Visualisierung mit Dimension - Produktlinie und messen Sie den Umsatz wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Fügen Sie die Dimensionskategorie zur Visualisierung unter Produktlinie hinzu. Wie Sie sehen können, ändert sich der Wert der Verkaufsspalte und spiegelt die Werte für jede Kategorie unter der Produktlinie wider.

Schritt 3

Fügen Sie als Nächstes die Unterkategorie Dimension unter der Dimensionskategorie hinzu und ändern Sie die Werte in der Verkaufsspalte weiter.

Beim Rollup wird in der Hierarchie der Dimensionen in einem bestimmten Datensatz nach oben verschoben. Wenn wir nach oben gehen, werden die Werte des Maßes weniger detailliert und mehr zusammengefasst. Es ist das Gegenteil von Drilldown. In der Hierarchie von Gebiet → Region → Land wechseln wir beispielsweise von einem Gebiet in ein Land, und schließlich werden die Werte auf Länderebene zusammengefasst. Dieser Vorgang wird als Rollup bezeichnet.

Beispiel

Betrachten Sie im Dataset All_Sales die folgenden Dimensionen für ein Rollup.

• Produktlinie
• category
• Subcategory

Schritt 1

Erstellen Sie eine Visualisierung mit allen drei oben genannten Dimensionen und dem Umsatz als Messwert.

Schritt 2

Entfernen wir die Dimensionsunterkategorie aus der obigen Visualisierung. Das Ergebnis zeigt nun die Zusammenfassung auf Kategorieebene. Klicken Sie zum Entfernen mit der rechten Maustaste und wählen Sie Entfernen aus den Optionen.

Schritt 3

Das Ergebnis zeigt nun den Verkaufswert auf Kategorieebene.

Metriken in MicroStrategy sind die Berechnungen, die an Daten durchgeführt werden. Dies sind die abgeleiteten Spalten, die Ergebnisse wie die Summe oder den Durchschnitt einiger numerischer Werte einer Spalte in den Quelldaten anzeigen.

Sie sind nützlich, um benutzerdefinierte Berechnungen zu erstellen, die für Unternehmen erforderlich sind. Zum Erstellen einer Metrik werden die bereits in MicroStrategy verfügbaren integrierten Funktionen verwendet. Der Formeleditor wird verwendet, um die Formel für eine Metrik zu erstellen.

Beispiel

In diesem Beispiel möchten wir den durchschnittlichen Umsatz für jede Unterkategorie unter jeder Kategorie aus den Verkaufsdaten ermitteln. Dies kann durch Erstellen einer Metrik erfolgen, die die durchschnittliche Umsatzfunktion verwendet, um den durchschnittlichen Umsatz zu ermitteln. Die Schritte zum Erstellen und Verwenden dieser Metrik sind wie folgt.

Schritt 1

Erstellen Sie einen Bericht mit Kategorie und Unterkategorie als zwei Spalten. Klicken Sie anschließend mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle unter der Registerkarte Datenquelle und in der Nähe eines der Kennzahlfelder. Ein Popup wird angezeigt, in dem die Option Metrik erstellen angezeigt wird.

Schritt 2

Schreiben Sie im Metrik-Editor die Formel für den durchschnittlichen Umsatz. Speichern Sie die Metrik, indem Sie ihr einen Namen geben, z. B. "AvgSales".

Schritt 3

Jetzt wird die Metrik AvgSales als Maß unter den Dashboard-Daten angezeigt. Es kann in die abgelegte Metrik gezogen werden und wird dann im Bericht angezeigt.

Verschachtelte Metriken in MicroStrategy sind die Berechnungen, bei denen eine Aggregationsfunktion in einer anderen eingeschlossen ist. Sie sind nützlich, wenn im Data Warehouse-Design keine Daten mit der erforderlichen Granularität gespeichert sind. In diesem Fall erstellen wir eine innere und eine äußere Formel. Durch Kombinieren wird die verschachtelte Metrik erstellt.

Beispiel

In diesem Beispiel möchten wir den durchschnittlichen Umsatz für jede Unterkategorie im Vergleich zum Gesamtumsatz unter jeder Kategorie ermitteln.

Schritt 1

Erstellen Sie einen Bericht mit Kategorie und Unterkategorie als zwei Spalten. Klicken Sie anschließend mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle unter der Registerkarte Datenquelle und in der Nähe eines der Kennzahlfelder. Ein Popup wird angezeigt, in dem die Option Metrik erstellen angezeigt wird. Wir erstellen die erste Metrik mit der folgenden Formel und nennen sie sum_subcat_sales.

Schritt 2

Als Nächstes erstellen wir eine weitere Metrik mit dem Namen Category_sales. Darin schreiben wir die innere Formel für die Summe der Verkäufe für jede Kategorie und die äußere Formel, die den durchschnittlichen Umsatz für jede Kategorie entsprechend der Unterkategorie angibt.

Schritt 3

Ziehen Sie abschließend beide neu erstellten Metriken in den Bericht, um das Ergebnis anzuzeigen.

Oft benötigen wir berechnete Metriken, die noch nicht in der Datenquelle verfügbar sind. In solchen Situationen können Metrikwerte mithilfe der Option Metrik erstellen aus den vorhandenen Metriken berechnet werden. Das Erstellen einer abgeleiteten Metrik ist daher ein Ansatz zum Erstellen von Werten, die im Bericht häufig benötigt werden, in der Datenquelle jedoch nicht vorhanden sind.

Beispiel

In diesem Beispiel berechnen wir die Summe der Versandkosten und des Stückpreises für ein Produkt in den Verkaufsdaten des Superstores. Im Folgenden finden Sie die Schritte zur Berechnung.

Schritt 1

Lassen Sie uns einen Griffbericht mit Superstore-Verkäufen erstellen. Der Bericht enthält die Produktunterkategorie als Attribut und Stückpreis sowie die Versandkosten als Metriken.

Schritt 2

Klicken Sie anschließend mit der rechten Maustaste in die Nähe einer der Metriken und wählen Sie die Option Metrik erstellen. Es gibt uns ein Fenster zum Schreiben der Formel für die neue Metrik. Schreiben Sie hier die Formel, die wir in den vorhandenen Metriken verwenden. Die Formel ist wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 3

Die neue Metrik wird unter der Metrikliste der Datenquelle angezeigt. Wir ziehen es in den vorhandenen Rasterbericht.

Metriken sind die numerischen Werte, auf die wir mathematische Berechnungen anwenden und auch numerisch vergleichen können. Der MicroStrategy-Desktop bietet einige Funktionen zum Vergleichen der Werte zweier Metriken mithilfe der Filterfunktionen. Bei Bedarf können wir auch eine abgeleitete Metrik erstellen, um komplexe Vergleiche basierend auf einer bestimmten Berechnung durchzuführen.

Im Folgenden finden Sie die Schritte zum Erstellen eines Vergleichs zwischen zwei Metriken.

Schritt 1

Erstellen Sie eine Visualisierung mit dem Rasterbericht unter Verwendung der Datei superstore.xlx als Beispieldatensatz. Ziehen Sie als Nächstes die beiden Metriken - Stückpreis und Versandkosten - unter die Registerkarte Filter, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Geben Sie einige bestimmte Werte in die Filterbedingung beider Metriken ein, damit wir ihre Werte innerhalb eines Bereichs vergleichen können. Der folgende Screenshot zeigt das Ergebnis nach Eingabe der Werte.

Das Filtern von Daten ist ein sehr wichtiger Bestandteil der Datenanalyse und -visualisierung. MicroStrategy Desktop bietet eine Vielzahl von Optionen zum Filtern von Daten in einem Bericht. Es verfügt über einfache Filter, die die Daten basierend auf den vom Benutzer ausgewählten Werten abrufen. Es verfügt auch über Funktionen zum Erstellen komplexer Funktionen, mit denen Daten basierend auf den Berechnungen herausgefiltert werden.

In diesem Kapitel lernen wir die grundlegenden Schritte zum Erstellen eines Filters für eine Spalte mit nicht numerischen Werten kennen.

Beispiel

In diesem Beispiel möchten wir einen Filter für die Feldunterkategorie in einem Rasterbericht erstellen, der aus den Feldern Kategorie, Unterkategorie und Umsatz besteht.

Schritt 1

Erstellen Sie eine neue Visualisierung, indem Sie die Feldkategorie, die Unterkategorie als Zeilen und den Umsatz als Metrik auswählen. Die Visualisierung ist im folgenden Screenshot dargestellt.

Schritt 2

Wechseln Sie zur Registerkarte Filter neben der Registerkarte Editor. Ziehen Sie die Feldunterkategorie auf diese Registerkarte. Es wird automatisch ein Filter vom Typ Dropdown erstellt, wie im folgenden Screenshot gezeigt. Beachten Sie auch, dass die Anzahl der Werte hierfür in Klammern (25) angegeben ist.

Schritt 3

Aktivieren Sie nun die spezifischen Werte, nach denen die Ergebnisse im Bericht herausgefiltert werden sollen. Bei Überprüfung dieser Werte werden im Bericht nur die jeweiligen Ergebnisse angezeigt.

Die erweiterte Filterfunktion ist nützlich beim Anwenden von Filterbedingungen, die ansonsten komplizierte Schritte erfordern. Auf dem MicroStrategy-Desktop greifen wir auf diese Funktionen zu, nachdem der Filter erstellt und auf den Bericht angewendet wurde.

Neben der Kontrollkästchenoption haben wir die folgenden zusätzlichen Optionen.

• Slider
• Suchbox
• Radio knopf
• Dropdown-Liste

In diesem Kapitel werden wir uns die Suchfeldoption im Detail ansehen.

Suchfeld verwenden

Die Suchfeldoption ist verfügbar, indem Sie den bereits vorhandenen Kontrollkästchenfilter auswählen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste darauf, um die Option für den Anzeigetyp zu erhalten, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 1

Schreiben Sie die Anfangsbuchstaben der Unterkategorie, die wir filtern möchten. Die verschiedenen Werte aus dem Datensatz werden automatisch ausgefüllt. Wir wählen einige bestimmte Werte aus, indem wir sie mit Klicks auswählen.

Schritt 2

Nach Abschluss der Auswahl erhalten wir das Ergebnis im Bericht, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

In MicroStrategy können wir Verknüpfungen zu Filtern erstellen. Dazu müssen wir die Ergebnisse eines vorhandenen Berichts als Filter für einen anderen Bericht verwenden. Der erste Bericht selbst wird zu einem Filter in einem neuen Bericht. Diese Art von Filter wird als Verknüpfungsfilter zu einem Bericht bezeichnet.

Dies ist ein Teil der MicroStrategy Server Edition. Wir werden einige Beispiele aus integrierten Datensätzen in MicroStrategy Server verwenden. Im Folgenden finden Sie die Schritte zum Erstellen einer Verknüpfung zum Filter.

Schritt 1

Öffnen Sie den Filtereditor. Wählen Sie den Filterdefinitionsbereich und doppelklicken Sie darauf. Das Dialogfeld mit der Option "Verknüpfung zu einem Filter hinzufügen" wird geöffnet.

Schritt 2

Auf dem nächsten Bildschirm wird ein Filterdialogfeld angezeigt. Geben Sie den Namen des Filters ein, den wir verwenden möchten, oder klicken Sie auf Durchsuchen und wählen Sie den zu verwendenden Filter aus.

Schritt 3

Schließlich wird der folgende Screenshot geöffnet, der den Filternamen und die Filterdefinition enthält, die jetzt eine Verknüpfung zu einem Filter darstellen.

Auf die in MicroStrategy Servern erstellten Berichte wird von den Benutzern wiederholt zugegriffen, um die neuen Ergebnisse aus den in der Berichtsquelle gesammelten zusätzlichen Daten zu ermitteln. Daher müssen die Daten im Bericht sowohl regelmäßig als auch auf Anfrage des Benutzers aktualisiert werden.

Die Berichte in der MicroStrategy-Desktopversion können aktualisiert werden, indem die Daten einfach erneut gemeldet werden. Dies erfolgt über die Schaltfläche Aktualisieren im Menü.

Beispiel

Betrachten wir den All_sales-Bericht. Derzeit zeigt der Bericht die Daten wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Fügen wir der Quelle einige Daten hinzu. Wir fügen die Kategorie Wassertiere hinzu. Wenn Sie auf die Schaltfläche "Aktualisieren" klicken, erhalten Sie das neue Ergebnis, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Wenn wir die in MicroStrategy erstellten Berichte ausführen, rufen sie die Daten aus dem Warehouse ab, um die Berechnungen anzuwenden und einen Bericht zu erstellen. Wenn mehrere Benutzer denselben Bericht anfordern, jedoch mit unterschiedlichen Wertebereichen oder unterschiedlichen Filterbedingungen, muss das Lager ähnliche Berechnungen für jeden Bericht wiederholen, was sich auf die Leistung auswirkt.

Um dies zu vermeiden, verwendet MicroStrategy intelligente Cubes, ein Objekt, das sich in der mittleren Ebene zwischen Berichten und dem Warehouse befindet.

Das folgende Diagramm zeigt die Rolle des intelligenten Würfels.

Der Intelligent Cube wird als einzelne In-Memory-Kopie unter den verschiedenen Berichten, die von vielen Benutzern erstellt wurden, gemeinsam genutzt. Ein Datensatz wird aus dem Data Warehouse zurückgegeben und direkt im Intelligence Server-Speicher gespeichert. Es werden mehrere Berichte erstellt, die Daten aus dem Intelligent Cube erfassen, anstatt das Data Warehouse abzufragen.

Im Folgenden sind die Funktionen aufgeführt, die intelligente Würfel nützlich machen.

• Unterstützt die dynamische Aggregation.
• Kann für die Aktualisierung geplant werden.
• Unterstützt die Erstellung abgeleiteter Metriken.
• Schnellere Leistung als direktes Abfragen des Lagers.
• In einem Dashboard kann mehr als ein Cube verwendet werden.

Ein Dashboard besteht aus mehreren Visualisierungen. Es werden viele Attribute angezeigt, die in separaten Visualisierungen zusammengefasst sind. Wenn wir ein gemeinsames Attribut oder eine Metrik in die Mehrfachvisualisierung einfügen, ist es einfach, die Variationen zwischen ihnen zu untersuchen.

Im folgenden Beispiel erstellen wir ein Dashboard mit einigen allgemeinen Attributen unter den Visualisierungen.

Schritt 1

Erstellen Sie eine Rastervisualisierung mit superstore.xlsx als Beispieldatenquelle. Wir ziehen die Attribute Produkt - Unterkategorie und Versandkosten - in das Zeilenfeld. Anschließend fügen wir die zweite Visualisierung in den Bericht ein, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Fügen Sie der neu eingefügten Visualisierung alle oben genannten Attribute sowie ein zusätzliches Attribut mit dem Namen Stückpreis hinzu, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 3

Wenden Sie schließlich verschiedene Visualisierungstypen auf diese Raster an. Wir wenden ein Kreisdiagramm auf die obere Visualisierung und ein Heatmap-Diagramm auf die untere Visualisierung an, wie im folgenden Screenshot gezeigt. Das Ergebnis zeigt ein Dashboard mit einigen allgemeinen Attributen, die in den beiden Visualisierungen verwendet werden.

Ein Dashboard besteht aus mehreren Visualisierungen. Mithilfe der verfügbaren Formatierungs-Dashboard-Option können verschiedene Teile des Dashboards für ein besseres Erscheinungsbild formatiert werden.

Im folgenden Beispiel formatieren wir ein Dashboard mit zusätzlichen Farben und hervorgehobenen Bereichen.

Schritt 1

Betrachten Sie die Dashboard-Visualisierung, die wir im letzten Kapitel erstellt haben. Wählen Sie die Dashboard-Formatierungsoption wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Als Nächstes treffen Sie auf dem Bildschirm, der mit Formatierungsoptionen wie der Auswahl der Schriftart, der Füllfarbe und des Rahmenstils usw. angezeigt wird, die Auswahl wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 3

Schließlich wird die Formatierung auf das Dashboard angewendet. Die Formatierung spiegelt sich in beiden im Dashboard vorhandenen Visualisierungen wider.

MicroStrategy Desktop bietet 10 Standarddiagramme, die zum Zeichnen mit einer Datenquelle verfügbar sind. Jeder von ihnen bietet eine unterschiedliche Ansicht der Daten, abhängig von der Anzahl der Attribute oder Metriken, die wir verwenden werden. Die Farbmerkmale in jedem von ihnen erleichtern das Verständnis der verschiedenen Datenblöcke, die in einer einzelnen Datenvisualisierung vorhanden sind.

Visualisierungsgalerie

Im Fenster ganz rechts von MicroStrategy Desktop befindet sich eine Visualisierungsgalerie, in der Optionen für 10 verschiedene Diagrammtypen angezeigt werden.

• Grid - Stellt Daten in Form eines Datenrasters als Zeilen und Spalten dar.

• Heat Map - Zeigt Rechtecke in verschiedenen Farben mit einem Wertebereich an.

• Bar Chart - Zeigt vertikale Balken unterschiedlicher Länge an, die die Stärke des gemessenen Parameters anzeigen.

• Line Chart - Zeigt die Linien an, die die Variation des Werts einer Variablen in Bezug auf eine andere anzeigen.

• Area Chart - Zeigt Bereiche unterschiedlicher Farben an, die unterschiedlichen Werten entsprechen.

• Pie Chart - Zeigt die Slices in einem Kreis an, wobei die Größe des Slice dem Wert der gemessenen Variablen entspricht.

• Bubble Chart - Repräsentiert viele Blasen, die dem Wertebereich der Variablen entsprechen.

• Combo Chart - Kombiniert Balkendiagramm und Liniendiagramm zu einer Visualisierung.

• Map - Zeigt Daten als Kartenmarkierungen auf einer interaktiven Karte an.

• Network - Wird verwendet, um Beziehungen zwischen verwandten Elementen und Werteclustern zu identifizieren.

Der folgende Screenshot zeigt verschiedene Diagrammvisualisierungen.

Die Rastervisualisierung ist die einfachste Form der Visualisierung in MicroStrategy und dennoch eine sehr leistungsfähige Analysemethode. Hier werden Daten als Raster mit Zeilen und Spalten sowie Überschriften der Spalten dargestellt. Es bietet Funktionen wie das Sortieren und Bohren der Daten.

Erstellen einer Rastervisualisierung

Nach dem Laden des erforderlichen Datensatzes in die MicroStrategy-Umgebung ziehen wir die erforderlichen Felder in das Editorfenster. Dadurch wird automatisch die Rastervisualisierung erstellt. Im folgenden Beispiel ziehen wir wie gezeigt die relevanten Felder aus dem Datensatz und erstellen ein Raster.

Operationen in der Rastervisualisierung

Folgende Operationen können in einer Rastervisualisierung ausgeführt werden.

• Daten in mehreren Spalten sortieren
• Spalten und Zeilen tauschen
• Bohren Sie auf ein Attribut

Daten in mehreren Spalten sortieren

Die Rastervisualisierung bietet die Möglichkeit, mehrere Spalten gleichzeitig zu sortieren. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen Spaltennamen und wählen Sie die Option Erweiterte Sortierung. Dies bringt uns zu einem Bildschirm, auf dem wir alle Spalten und ihre Reihenfolge für die Sortierung auswählen können.

Spalten und Zeilen tauschen

Wir können die Spalten und Zeilen in der Rastervisualisierung austauschen, um einen Pivot-Bericht zu erstellen. Ziehen Sie die Spalten einfach per Drag & Drop in Zeilen, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Bohren Sie auf ein Attribut

Wir können ein Attribut in der Rastervisualisierung untersuchen, um zu den Werten des nächsten Attributs in der Hierarchie zu gelangen. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Spaltennamen und wählen Sie die Bohroption wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Eine Heatmap-Visualisierung zeigt benachbarte farbige Rechtecke, die jeweils ein Attribut aus dem Datensatz darstellen. Damit können Sie schnell den Status und die Auswirkungen einer großen Anzahl von Variablen gleichzeitig erfassen. Beispielsweise werden in der Finanzdienstleistungsbranche häufig Heatmaps verwendet, um den Status eines Portfolios zu überprüfen.

Die Rechtecke zeigen eine große Vielfalt und viele Farbtöne, die das Gewicht der verschiedenen Komponenten betonen. In einer Heatmap-Visualisierung -

• Die Größe jedes Rechtecks ​​entspricht seinem relativen Gewicht.

• Die Farbe jedes Rechtecks ​​repräsentiert seinen relativen Wert. Beispielsweise sind größere Werte grün und kleinere Werte rot.

• Die großen Bereiche repräsentieren verschiedene Datengruppen.

• Die kleinen Rechtecke repräsentieren einzelne Attributelemente.

Beispiel

In diesem Beispiel erstellen wir eine Heatmap-Visualisierung für die Produktunterkategorie in Bezug auf den Gewinn, den sie generieren.

Schritt 1

Erstellen Sie eine leere Visualisierung und wählen Sie Heatmap aus der Liste der verfügbaren Grafiken. Wie Sie sehen, benötigt es mindestens 1 Metrik und 1 Attribut.

Schritt 2

Fügen wir der Registerkarte "Gruppierungen" die Produktunterkategorie hinzu und profitieren Sie von der Größe und den Farben nach Registerkarten. Dies erzeugt die Heatmap-Rechtecke. Die grüne Farbe zeigt einen Gewinnwert von mehr als 50% an, während die rote Farbe einen Gewinnwert von weniger als 50% anzeigt. Je stärker der Farbton der grünen Farbe ist, desto höher ist der Gewinn. In ähnlicher Weise ist der Gewinn umso geringer, je stärker die rote Farbe ist.

Schritt 3

Es ist möglich, der Gruppierungsklausel weitere Attribute hinzuzufügen, und es wird eine große Anzahl von Rechtecken erzeugt. Fügen Sie in diesem Beispiel das Kundensegment und den Produktcontainer hinzu. Wenn Sie den Mauszeiger über jedes Rechteck bewegen, sehen Sie die Beschreibung aller Attribute, aus denen dieses Rechteck besteht.

Die Netzwerkvisualisierung wird verwendet, um Beziehungen zwischen verwandten Datenelementen schnell und einfach zu identifizieren. Zum Beispiel die Visualisierung eines sozialen Netzwerks. Attributelemente werden in der Visualisierung als Knoten angezeigt, wobei zwischen den Knoten Linien (Kanten genannt) gezogen werden, um die Beziehungen zwischen den Elementen darzustellen. Sobald die Visualisierung erstellt wurde, können die Benutzer die Eigenschaften der Knoten und die Beziehungen zwischen ihnen mithilfe der Anzeigeoptionen wie Knotengröße, Kantendicke und Kantenfarbe anzeigen.

Beispiel

In diesem Beispiel erstellen wir eine Netzwerkvisualisierung zwischen dem Kundensegment und der Produktunterkategorie in Bezug auf den Gewinn. Hier sind das Kundensegment und die Produktunterkategorie die Knoten, während der Gewinn die Kante ist, die die Beziehung zwischen ihnen darstellt.

Schritt 1

Erstellen Sie eine neue Visualisierung, indem Sie ein Netzwerk als Option auswählen. Wie gezeigt, muss mindestens 1 Attribut hinzugefügt werden.

Schritt 2

Fügen Sie das Kundensegment im Feld "Von Artikel" und die Produktunterkategorie im Feld "Bis Artikel" hinzu. Außerdem wird das Attributgewinn zum Feld Kantengröße hinzugefügt. Das folgende Diagramm zeigt das erstellte Netzwerkdiagramm. Die Dicke der Kante ist proportional zur Größe des Gewinns.

Schritt 3

Durch Hinzufügen des Gewinns zur Kantenfarbe erhalten Sie ein besseres Diagramm, das verschiedene Farben der Kanten zeigt, basierend auf dem Prozentsatz des Gewinns, den es für eine bestimmte Produktunterkategorie eines bestimmten Kundensegments darstellt.

Bisher haben wir die Berichterstattung mit einer Datenquelle als Quelle gesehen. Wir können jedoch auch mehr als eine Datenquelle zum selben Bericht hinzufügen. In diesem Fall können wir die Attribute und Metriken aus beiden Quellen zum Erstellen der Visualisierung verwenden. Das Ergebnis sieht so aus, als hätten wir es mit einer Datenquelle zu tun. Dies liegt daran, dass MicroStrategy beide Quellen kombiniert und intern als eine behandelt.

Im Folgenden werden die Schritte zum Kombinieren von zwei Quelldatensätzen und Erstellen einer Visualisierung beschrieben.

Schritt 1

Erstellen Sie einen Bericht mit einer Datenquelle. Wir werden im Beispiel All_sales.xlsx verwenden. Klicken Sie anschließend auf das Menü Neue Daten (siehe folgenden Screenshot).

Schritt 2

Jetzt können Sie beide im Dashboard verfügbaren Datenquellen anzeigen. Die Attribute und Metriken dieser beiden Quellen sind unter ihren jeweiligen Namen verfügbar.

Schritt 3

Ziehen Sie als Nächstes das Attribut "Business Line" aus All_sales.xlsx in das Zeilenfeld. Ziehen Sie die Attribute "Kundensegment" und "Produktkategorie" aus dem zweiten Datensatz in das Zeilenfeld. Die Rastervisualisierung zeigt Daten aus beiden Datensätzen.

Ein Dashboard ist ein Dokument mit vielen Visualisierungen, in denen die Ergebnisse gleichzeitig angezeigt werden. Während der Datenanalyse müssen wir möglicherweise einen Filter anwenden, der die Auswirkung des Filters auf jede der im Dashboard vorhandenen Visualisierungen anzeigt. Außerdem sollten alle Ergebnisse einen synchronisierten Wert haben. Dies ist möglich, indem Sie einen normalen Filter erstellen und auf das Dashboard anwenden.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für das Anwenden eines Filters auf das Dashboard.

Schritt 1

Betrachten wir das Dashboard, das wir im letzten Kapitel erstellt haben. Lassen Sie uns einen Filter erstellen, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Klicken Sie auf die Option Ziel auswählen und wenden Sie den Filter auf Visualisierung2 an. Dadurch werden die in Visualisierung2 angezeigten Werte geändert, bei Visulaization1 wird jedoch ein synchronisiertes Ergebnis angezeigt.

Schritt 3

Klicken Sie nach dem Anwenden des Filters auf einige der Werte der Produktkategorie, die im Filterbereich der oberen Leiste angezeigt werden. Dadurch werden die Diagramme abhängig vom ausgewählten Wert geändert. Im folgenden Beispiel haben wir mehrere Werte ausgewählt, und Sie können feststellen, wie sich das Kreisdiagramm ändert, wenn die einzelnen Werte ausgewählt werden.

Neben Daten aus verschiedenen Quellen können wir auch Daten aus dem Web in einen MicroStrategy-Bericht einfügen. Es wird Teil der Visualisierung. Die Visualisierung zeigt die gesamte Webseite, die darin eingebettet erscheint.

Im Folgenden finden Sie die Schritte, um den Inhalt aus dem Web abzurufen.

Schritt 1

Gehen Sie zum Menü + und wählen Sie die Option HTML-Container, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Nun erscheint eine Iframe-Box, in der wir aufgefordert werden, die URL der Website einzugeben, die wir anzeigen möchten. Geben Sie die vollständige URL ein, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 3

Schließlich wird die Webseite wie im folgenden Screenshot gezeigt angezeigt.

Bei der bedingten Formatierung in MicroStrategy werden Teile der Visualisierung hervorgehoben, die in ihren Werten einige vordefinierte Kriterien erfüllen. Normalerweise möchten wir bei Metriken die Werte hervorheben, die größer als ein bestimmter Prozentsatz sind. Es kann auch Beispiele für das Hervorheben einer Kategorie von Produktnamen usw. geben.

In MicroStrategy Desktop können wir dies mithilfe der Schwellenwertfunktion erreichen. In diesem Beispiel definieren wir die Farbe, die zum Hervorheben bestimmter Werte verwendet werden soll, wenn ein bestimmter Schwellenwert erfüllt ist. Es folgen die Schritte.

Schritt 1

Erstellen Sie einen Rasterbericht mit der Datei all_sales.xlsx als Beispieldatensatz. Fügen Sie die Attribute Geschäftsbereich, Kategorie zusammen mit den metrischen Verkäufen in das Raster ein. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Metrikverkäufe, und Sie erhalten die Option, den Schwellenwert auszuwählen, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

Schritt 2

Der folgende Screenshot zeigt Optionen zur Auswahl verschiedener Farben basierend auf dem prozentualen Umsatzwert.

Schritt 3

Das Ergebnis der Anwendung des Schwellenwerts wird im folgenden Screenshot angezeigt. In der Metrik Umsatz werden die Werte basierend auf dem prozentualen Wert des Umsatzes im Vergleich zum Gesamtumsatz in verschiedenen Farben hervorgehoben.

Benutzerdefinierte Gruppen sind eine Art virtueller Attribute, die nützlich sind, um viele Attribute zusammenzufassen und als einzelnes Attribut darzustellen. Wenn wir beispielsweise das Verkaufsergebnis alle 4 Monate anstatt jedes Quartals analysieren möchten, müssen wir eine komplexe Formel erstellen, um diese Monate auszuwählen und in Berechnungen anzuwenden. Stattdessen können wir eine benutzerdefinierte Gruppe erstellen, indem wir die erforderlichen Monate zusammenfassen und diese benutzerdefinierte Gruppe als einzelnes Attribut verwenden.

Im Folgenden finden Sie die Schritte zum Erstellen einer benutzerdefinierten Gruppe.

Schritt 1

Öffnen Sie den benutzerdefinierten Gruppeneditor und ziehen Sie ein Objekt aus dem Objektbrowser, um eine benutzerdefinierte Gruppe zu erstellen.

Schritt 2

Das folgende Fenster wird angezeigt, wenn Sie den obigen Schritt ausgeführt haben. Wählen Sie die Option Attributqualifikation hinzufügen.

Schritt 3

Durchsuchen Sie anschließend die erforderlichen Attribute und wählen Sie sie aus, um die benutzerdefinierte Gruppe zu erstellen.

Ein Berichtscache ist ein Datenspeicher, der die Informationen enthält, die kürzlich von der Datenquelle angefordert wurden, um in einem Bericht verwendet zu werden. Immer wenn ein Bericht zum ersten Mal ausgeführt wird, wird ein Cache erstellt. Der Cache des Berichts enthält die Ergebnisse, die aus der Datenbank, den Dateien oder den Webquellen abgerufen wurden.

Vorteile des Berichts-Cache

Im Folgenden sind einige der Vorteile aufgeführt, die sich aus der Verwendung der MicroStrategy-Caching-Funktion ergeben.

• Ein zwischengespeicherter Bericht gibt die Ergebnisse schneller zurück, da die Daten bereits in der MicroStrategy-Software verfügbar sind.

• Die Ausführungszeit für Berechnungen und abgeleitete Metriken ist schneller, da die zwischengespeicherten Berichte nicht für die Datenquelle ausgeführt werden müssen.

• In einem Cache werden Ergebnisse aus der Datenquelle gespeichert und können von neuen Jobanforderungen verwendet werden, für die dieselben Daten erforderlich sind.

Arten von Cache

In MicroStrategy werden drei Arten von Cache verwendet.

• Report Caches- Dies sind die Ergebnisse, die vorberechnet und vorverarbeitet werden. Sie werden im Speicher des Intelligence Server-Computers oder auf der Festplatte gespeichert. Sie können schneller abgerufen werden, als die Anforderung für das Data Warehouse wiederholt erneut auszuführen.

• Element Caches- Dies sind häufig verwendete Tabellenelemente, die im Speicher des Intelligence Server-Computers gespeichert sind. Sie können schnell abgerufen werden, wenn die Benutzer die Anzeigen von Attributelementen durchsuchen.

• Object Caches - Dies sind Metadatenobjekte, die im Speicher des Intelligence Servers gespeichert sind, damit sie bei nachfolgenden Anforderungen schnell abgerufen werden können.

Cach aktivieren

Der Cache kann sowohl auf Berichtsebene als auch auf Projektebene aktiviert werden. Dies erfolgt mit dem Projektkonfigurationseditor.

Aktivieren auf Projektebene

Wenn der Cache auf Projektebene aktiviert ist, verwenden alle Berichte im Projekt die Caching-Funktion.

Aktivieren auf Berichtsebene

Bei der Aktivierung auf Berichtsebene wird der Cache nur von bestimmten Berichten verwendet. Selbst wenn die Berichterstellung auf Projektebene deaktiviert ist, funktioniert sie auf Berichtsebene, wenn sie auf Berichtsebene aktiviert ist.

Cache Nachteil

Die zwischengespeicherten Daten sind nicht immer auf dem neuesten Stand, da sie seit der Erstellung des Caches nicht mehr über die Datenquelle ausgeführt wurden. Dies kann vermieden werden, indem der Cache des Berichts vor dem Ausführen des Berichts gelöscht wird. Dadurch wird der Bericht erneut über die Datenquelle ausgeführt, sodass die neuesten Daten aus der Datenquelle zurückgegeben werden. Zum Löschen eines Berichtscaches sind jedoch Administratorrechte erforderlich.

Data Mart ist eine kleinere Form des Data Warehouse, die bestimmte Anforderungen an die Datenanalyse erfüllt. Es wird normalerweise als kleiner Teil aus dem größeren Data Warehouse abgeleitet. Der Hauptzweck der Erstellung von Data Marts besteht darin, eine Analyse zu erzielen, die im regulären Warehouse aufgrund der unterschiedlichen Granularität der Daten im Warehouse oder der Anwendung komplexer Berechnungen nur schwer zu erreichen ist.

In MicroStrategy wird mithilfe der folgenden Schritte ein Data Mart erstellt.

Schritt 1

Öffnen Sie einen Bericht im Bearbeitungsmodus. Wählen Sie Datamart → Datamart konfigurieren. Und das folgende Fenster erscheint.

Schritt 2

Wählen Sie den entsprechenden Speicherort aus dem Dropdown-Menü der Datenbankinstanz.

Schritt 3

Wählen Sie die Option zum Erstellen einer neuen Tabelle, wenn die Tabelle bei jeder Ausführung des Berichts neu erstellt werden soll. Sie können auch eine vorhandene Tabelle hinzufügen, damit die Daten zum Ergebnis des vorherigen Laufs hinzugefügt werden.

Nach erfolgreichem Abschluss der oben genannten drei Schritte wird der Datamart zum Bericht hinzugefügt.

Predictive Modeling ist ein mathematischer Ansatz zum Erstellen von Modellen auf der Grundlage der vorhandenen Daten, mit dessen Hilfe der zukünftige Wert oder Trend einer Variablen ermittelt werden kann. Die Erstellung solcher Modelle erfordert sehr umfangreiche mathematische und statistische Analysen.

Es folgen einige Beispiele, in denen Vorhersagemodelle verwendet werden.

• Wettervorhersage.

• Eine Universität versucht vorherzusagen, ob sich ein Student für eine Einschreibung entscheidet, indem sie Vorhersagemodelle auf Bewerberdaten und Zulassungshistorie anwendet.

• In einem Einzelhandelsgeschäft erfahren Sie, welche beiden Artikel sich am besten zusammen verkaufen.

• In der Luftfahrtindustrie, um die Anzahl der Passagiere zu schätzen, die nicht zu einem Flug erscheinen.

MicroStrategy kann bei der Durchführung von Vorhersagemodellen helfen, da die Data Mining-Dienste vollständig in die BI-Plattform integriert sind.

Vorausschauende Analyse mit MicroStrategy

MicroStrategy verfügt über Data Mining-Dienste, mit denen Benutzer PMML (Predictive Model Markup Language) aus Data Mining-Tools von Drittanbietern importieren können, mit denen dann Vorhersageberichte erstellt werden können.

PMML ist ein XML-Standard, der Data Mining-Modelle darstellt, die vom Data Mining-Tool entwickelt und trainiert wurden. PMML unterstützt eine Reihe verschiedener Data Mining-Algorithmen, darunter Regression, Neuronale Netze, Clustering, Entscheidungsbäume und Assoziation. Es enthält Datentransformation und beschreibende Statistiken.

Das folgende Diagramm beschreibt den Prozess zum Erstellen von Vorhersagedatenmodellberichten in MicroStrategy.

Nach dem Import in MicroStrategy können wir das Modell mithilfe der folgenden Funktionen verbessern.

Funktionen für die prädiktive Modellierung

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Funktionen, die die Stärke von MicroStrategy hervorheben, das als Vorhersagemodellierungswerkzeug verwendet werden kann.

• Built-in Data Mining Functions - Es gibt 250 grundlegende, OLAP-, mathematische, finanzielle und statistische Funktionen, mit denen wichtige Leistungsindikatoren erstellt werden können.

• Data Mining Integration Using PMML - Benutzer können PMML aus Data Mining-Tools von Drittanbietern importieren, mit denen dann Prognoseberichte erstellt werden können.

• User Scalability - Hunderttausende Benutzer innerhalb und außerhalb des Unternehmens können auf diese Funktion zugreifen.

• Data Scalability - Die relationale OLAP-Architektur (ROLAP) von MicroStrategy in Kombination mit der Intelligent Cube-Technologie kann Datenbanken jeder Größe verarbeiten und bietet gleichzeitig eine hohe Leistung.