MicroStrategy - Краткое руководство

Как инструмент бизнес-аналитики с широким спектром возможностей MicroStrategy имеет мощные функции, которые помогают находить ответы и идеи при анализе бизнес-данных. Ниже приведены некоторые из важных функций.

Обнаружение данных

Эта функция позволяет MicroStrategy подключаться к любому источнику данных и смешивать данные из различных источников. Он может подключаться к реляционным источникам, плоским файлам, источникам больших данных, платформам социальных сетей и облачным системам, и это лишь некоторые из них.

Преодоление данных

Эта функция помогает в преобразовании и модификации данных с помощью обширного набора встроенных возможностей обработки и анализа данных. Бизнес-пользователи извлекают выгоду из автоматических рекомендаций, в то время как специалисты по обработке данных могут использовать весь спектр возможностей решения проблем. Существуют сценарии истории, которые запоминают преобразования данных и могут быть повторно применены к любому анализу.

Интеллектуальный анализ данных и прогнозный анализ

MicroStrategy обладает широким спектром встроенных аналитических возможностей с возможностью простого включения сторонних инструментов анализа данных и моделирования. Службы интеллектуального анализа данных могут использоваться бизнес-пользователями, разработчиками отчетов и аналитиками для просмотра и создания отчетов с прогнозированием и распространения этих отчетов среди пользователей на любом устройстве.

Библиотека аналитических функций

Он имеет обширную библиотеку, включающую более 300 функций OLAP, математических, финансовых и интеллектуального анализа данных, которые можно использовать для лучшего понимания взаимосвязей между данными, создания бизнес-показателей и ключевых показателей эффективности верхнего уровня или для проведения расширенного статистического анализа.

Расширяемая библиотека визуализации

В нем есть готовые сетки, графики и встроенные инструменты визуализации данных. Он также позволяет добавлять сотни визуализаций с открытым исходным кодом, доступных от D3 или других поставщиков, со встроенными инструментами, которые помогают в процессе интеграции. Он также имеет конструктор визуализаций и SK для написания кода новой визуализации с нуля.

Панели мониторинга в реальном времени

Вы можете создавать информационные панели, которые могут получать данные в реальном времени для обеспечения мониторинга самой последней информации в режиме реального времени. С помощью запланированных обновлений с контролируемыми интервалами пользователи могут быть уверены в получении последних данных.

Встроенный BI

MicroStrategy поставляется с несколькими готовыми портлетами, готовыми к разработке, которые не требуют дополнительного кодирования. Эти портлеты позволяют организациям легко встраивать функциональность MicroStrategy в IBM WebSphere, Oracle WebLogic, Microsoft SharePoint и SAP NetWeaver, среди прочего. Комплект интеграции портала включает в себя образец кода и документацию для интеграции MicroStrategy Web с другими корпоративными порталами.

Мобильная платформа

Существующие визуализации, отчеты и информационные панели сразу же становятся доступными на мобильных платформах после их создания.

Скачать MicroStrategy Desktop

Бесплатную персональную версию MicroStrategy Desktop можно загрузить с Microstrategy Desktop . Для скачивания вам необходимо зарегистрироваться, указав свои данные.

После загрузки установка представляет собой очень простой процесс, в котором вам необходимо принять лицензионное соглашение и указать целевую папку для хранения настольной версии. Настольная версия доступна как для Windows, так и для Mac OS. В этом руководстве мы будем рассматривать только версию для Windows. Следующие снимки экрана описывают шаги настройки.

Запустите мастер установки

Дважды щелкните файл MicroStrategy Desktop-64bit.exe, и откроется экран, позволяющий запустить программу установки. НажмитеNext.

Необходимые компоненты

В зависимости от среды Windows для работы MicroStrategy может потребоваться дополнительное программное обеспечение платформы Windows. .Net Framework - обычное требование. Процесс установки позаботится об этом самостоятельно.

После успешного выполнения вышеуказанных шагов MicroStrategy Desktop станет доступен в вашей системе.

Проверьте установку

Чтобы убедиться, что MicroStrategy Desktop был успешно установлен, откройте меню «Пуск» в Windows и щелкните значок MicroStrategy. Откроется следующее окно, подтверждающее установку MicroStrategy Desktop.

Среда MicroStrategy Desktop очень интуитивно понятна. В нем есть простое меню для импорта данных для анализа и экспорта результатов анализа. В меню также есть функции для подключения к серверу, если это необходимо, просмотра доступных наборов данных, галереи визуализации, параметров фильтрации данных и т. Д.

Рабочий стол Windows

На следующем снимке экрана показано изображение окон рабочего стола MicroStrategy.

Ниже приводится краткое описание каждого из этих окон.

Dataset Panel- Это используется для добавления необходимых наборов данных для анализа. Наборы данных могут поступать из любого из совместимых источников. В этом разделе также есть возможность подключиться к наборам данных, доступным на сервере MicroStrategy.
Editor Panel- Это используется для ввода необходимых строк и столбцов из набора данных для анализа. Кроме того, для анализа данных, доступного здесь, могут применяться различные матрицы или математические выражения.
Properties Panel- Эта панель используется для установки форматов отображения данных, таких как размер шрифта, выравнивание цвета. и т.п.
Filter Panel - Эта панель используется для применения различных фильтров к анализируемым наборам данных.
Visualizations- Это панель, которая показывает анализ данных. Вы можете перетащить объекты данных на эту панель и применить метод визуализации, чтобы увидеть результаты.
Visualization Gallery- На этой панели отображаются доступные встроенные визуализации, которые можно применять непосредственно к набору данных. Доступны различные визуализации: тепловые карты, гистограммы, пузырьковые диаграммы, сетевые диаграммы и т. Д. Это также позволяет создавать собственные визуализации.

MicroStrategy имеет архитектуру, управляемую метаданными. Метаданные - это центральный репозиторий, в котором хранятся все используемые ими объекты. Также метаданные могут использоваться любым из продуктов MicroStrategy, что обеспечило единообразие значений объектов. Объекты, хранящиеся в метаданных, можно использовать повторно.

Слои объектов

На следующей диаграмме представлены различные уровни объектов, созданных и сохраненных в метаданных MicroStrategy.

Administration Objects - Этот уровень объектов устанавливает параметры безопасности, группировки пользователей и производительности, которые управляют приложениями MicroStrategy.
Report Objects - Этот слой объектов собирает строительные блоки из слоев объектов схемы и анализа для обеспечения подробного текстового и визуального анализа.
Analysis Objects- Этот слой объектов предоставляет строительные блоки для сложного анализа. Объекты анализа построены на объектах, разработанных на уровне схемы.
Schema Objects - Этот уровень объектов обеспечивает логическую абстракцию схемы базы данных, адаптированной к бизнес-модели.

ROLAP Архитектура

MicroStrategy может получать доступ к данным из хранилищ данных, баз данных кубов, плоских файлов, операционных баз данных, таких как ERP, CRMS, веб-приложения и т. Д. Для этого используется реляционная архитектура OLAP.

На следующей диаграмме показана общая архитектура платформы MicroStrategy, описывающая, как она получает доступ к данным из различных источников с помощью объектов метаданных.

Dynamic MDX Engine - Он генерирует оптимизированные многомерные выражения (MDX) для интерактивного доступа к базам данных кубов из SAP, Microsoft Analysis Services, Hyperion Essbase и т. Д.
Dynamic SQL Engine - Он генерирует оптимизированный SQL для интерактивного доступа к хранилищам данных.
Freeform SQL Engine - Он обеспечивает прямой доступ к оперативным базам данных, текстовым файлам и электронным таблицам через графический конструктор запросов или произвольный SQL.

Единые метаданные

Наконец, MicroStrategy Architect может моделировать несколько источников, как если бы они были одним источником данных, сохраняя всю эту информацию в унифицированных метаданных MicroStrategy.

MicroStrategy подключается практически ко всем доступным источникам данных. Он имеет собственные соединители, которые устанавливают соединение с этими источниками данных, а также имеет функцию подключения в реальном времени, которая извлекает данные по мере необходимости. Интересно, что он также показывает значки источников данных для более быстрой идентификации источника данных, который вы ищете.

Добавить данные

Самый простой способ найти и выбрать требуемый набор данных - использовать параметр «Добавить данные», доступный со значком + в главном меню. На следующей схеме показаны шаги по добавлению данных.

Источники данных

При нажатии на опцию «Добавить данные» мы видим значки различных источников данных. Это помогает быстро определить источник данных.

Источник данных поиска

Имея такое огромное количество доступных типов подключения, иногда нам нужно ввести имя источника данных или отфильтровать его из небольшой группы имен наборов данных. MicroStrategy имеет функцию расширенного поиска, которая делает это возможным.

Добавление данных из файлов

В этом разделе мы увидим, как добавить файл Excel в качестве источника данных и создать простую визуализацию.

Выберите файл Excel

Нажмите на опцию Добавить данные и выберите Excel, доступный под алфавитными заголовками, показывающими E. В окне отображается параметр «Выбрать файл», и, щелкнув его, мы можем просмотреть локальную систему, чтобы выбрать требуемый файл Excel. В следующем примере у нас есть образец файла, содержащий данные о сотрудниках организации.

Подготовьте файл Excel

Прежде чем принять содержимое файла Excel, мы можем предварительно просмотреть, а также отредактировать данные, присутствующие в нем. После выбора файла мы можем увидеть кнопку «Подготовить данные» рядом с кнопкой «Готово». Щелчок по нему производит предварительный просмотр данных, имеющихся в файле.

Подготовить визуализацию

При нажатии кнопки «Готово» после предварительного просмотра данных перед нами открывается окно MicroStrategy, в котором отображаются выбранные объекты данных.

Затем мы можем создать простую визуализацию из этого источника данных, перетащив столбцы в источнике данных в поля строк и столбцов. Также можно добавить метрику. На следующей диаграмме показана окончательная визуализация.

Онлайн-аналитическая обработка (OLAP) - это многомерный анализ бизнес-данных. Он обеспечивает возможность сложных вычислений, анализа тенденций и т. Д. OLAP Services MicroStrategy является расширением MicroStrategy Intelligence Server. Он использует концепцию Inmemory Business Intelligence. Это помогает платформе BI значительно улучшить производительность и анализ.

В различных OLAP-манипуляциях с отчетом используются такие функции, как сглаживание, чередование, сортировка, поворот, постраничное отображение и т. Д. Эти функции не приводят к повторному запуску отчета в хранилище и, следовательно, имеют гораздо более быстрое время отклика. Ниже приводится краткое описание различных функций OLAP, доступных в MicroStrategy Desktop.

Aliasing - Эта функция используется для переименования любого объекта в сетке отчета, такого как имена атрибутов, имена консолидации, имена настраиваемых групп и имена показателей.

Banding - Используется для раскрашивания групп строк или столбцов, чтобы они образовывали полосы данных, которые было бы легко найти и проанализировать.

Page-by - Это способ сегментирования данных в сеточном отчете путем размещения доступных атрибутов, консолидаций или показателей на третьей оси, называемой осью страницы.

Pivoting - Используется для переупорядочивания столбцов и строк в отчете для просмотра данных с разных точек зрения, например перемещения объекта из заголовка строки в заголовок столбца и наоборот.

Sorting - MicroStrategy Desktop предлагает быструю сортировку, расширенную сортировку и иерархическую сортировку строк или столбцов.

Subtotals - Он используется для добавления, удаления и редактирования промежуточных итогов на разных уровнях для показателей в отчете.

Thresholds - Порог выделяет данные, которые соответствуют условиям, определенным пользователем.

Ниже приводится пример применения пороговых значений.

Рассмотрим отчет сотрудников, созданный в предыдущей главе с использованием файла Excel. В отчете мы применим пороговые цвета к разным зарплатам, выполнив следующие действия.

Выберите столбец пороговых значений

В отчете о сотрудниках щелкните столбец зарплаты и выберите порог из раскрывающегося списка.

Применить параметр порога

В следующем окне представлены параметры для выбора типа порога. Мы выбираем порог на основе цвета с цветами и значениями по умолчанию.

Если мы хотим изучить другие параметры пороговых значений не по умолчанию, мы можем щелкнуть Расширенный редактор пороговых значений, в котором отображаются следующие дополнительные параметры.

Пороговый результат

Окончательный результат порога показан на следующем изображении, на котором выделены различные значения заработной платы в соответствии с выбранным цветом порога.

Объекты MicroStrategy появляются на системном уровне и могут использоваться в нескольких проектах. Объекты конфигурации включают такие объекты, как пользователи, экземпляры базы данных, идентификаторы входа в базу данных и расписания.

При входе в MicroStrategy Developer в качестве администратора мы получаем возможность администрирования в MicroStrategy Secure Enterprise. Расширение этой опции дает нам различные объекты конфигурации, которые обсуждаются в следующих разделах.

Менеджер пользователей

Эти объекты используются администратором для управления пользователями MicroStrategy. Он настроен для обработки следующих пользовательских конфигураций. Он предлагает следующие варианты конфигурации -

User authentication - Чтобы позволить пользователю войти в окружающую среду.
User groups - Коллекция пользователей, которым назначены определенные привилегии.
User privileges - Чтобы использовать только часть всех функций, доступных в среде.
User permissions - Разрешить / запретить использование определенного объекта.

Менеджер конфигурации

Эти объекты используются для управления информацией о подключении к базе данных. Они хранят информацию о путях и учетных данных для многих баз данных, к которым может подключаться MicroStrategy. Он предлагает следующие варианты конфигурации -

Database instance - Имя экземпляра базы данных и его учетные данные.
The Connection lifetime - Это ограничение представляет собой максимальное время, в течение которого поток подключения к базе данных остается кэшированным.
Events - Запускает задачи, связанные с событием базы данных.
Security role - Контроль доступа пользователя к различным объектам в базе данных.

Системный монитор

Существует множество системных мониторов, которые помогают определить работоспособность среды MicroStrategy. Они помогают прогнозировать нагрузку на систему и любые проблемы с производительностью, которые могут возникнуть. Ниже приведены некоторые важные параметры системного монитора.

Jobs - Отслеживает выполняемые в данный момент задания.
User Connections - Отслеживает количество пользовательских подключений в данный момент.
Caches - Отслеживает количество кешей и их размеры.

Системное администрирование

Эта административная деятельность включает настройку различных проектов, распределение кластеров по проектам и планирование окон обслуживания.

Когда создается новый проект MicroStrategy, пользователи с доступом к этому проекту могут создавать объекты и сохранять их только в своих личных папках в этом проекте. Однако иногда желательно сделать многие объекты MicroStrategy доступными для других пользователей. Для такого сценария пользователь административной группы может создавать и размещать различные объекты MicroStrategy в общей папке.

Пользователи без прав администратора могут только просматривать и использовать объекты из общей папки, но они не могут удалять или создавать новые объекты в общей папке.

Чтобы получить доступ к общей папке, войдите в систему разработчика MicroStrategy как администратор и перейдите к опции «Общедоступные объекты». При раскрытии кнопки открывается следующий экран с различными общедоступными объектами, доступными в MicroStrategy.

Объекты схемы - это объекты MicroStrategy, которые являются логическим представлением структур хранилища данных. Это объекты, которые определяются во время создания проекта MicroStrategy.

Войдите в систему разработчика MicroStrategy как администратор. Перейдите к MicroStrategy Tutorial и разверните параметр «Объекты схемы». Откроется следующий экран, на котором показаны различные объекты схемы.

Ниже приведены различные объекты схемы с их описанием.

Facts - Это числовые значения, которые можно агрегировать, чтобы представить ценность некоторых бизнес-данных.
Attributes- Они представляют детализацию данных в таблице фактов. Как правило, это описательные данные компании.
Hierarchies- Они представляют отношения между различными значениями атрибутов. Они помогают выполнять детальный и детальный анализ данных.
Functions and Operators - Это различные встроенные математические функции и операторы, доступные в MicroStrategy, для применения вычислений к данным.
Tables - Они просто представляют данные в табличной форме (столбцы и строки).
Transformations - Это функции преобразования данных, используемые для анализа данных на основе временных рядов.
Partition Mapping - Эта функция используется для создания логического разделения раздела таблиц фактов, чтобы запросы стали более эффективными.

Каждый отчет в MicroStrategy строится с использованием некоторых базовых объектов, которые представляют бизнес-сценарий. Эти объекты вместе представляют набор данных, запрошенных пользователем отчета, а также взаимосвязь между различными элементами данных.

Чтобы получить объекты отчета из отчета, откройте отчет и щелкните значок объекта отчета, как показано на следующем снимке экрана.

На приведенном выше снимке экрана показаны объекты отчета, используемые в отчете.

В текущем примере у нас есть три объекта отчета -

Category - Это атрибут отчета, показывающий категорию проданных товаров.
Region - Это атрибут отчета, показывающий регион проданных товаров.
Year - Это атрибут, который содержит два метрических объекта (прибыль и выручка).

Объекты отчета очень важны с точки зрения дизайна отчета, поскольку они решают, какие поля из источника данных входят в отчет, а также вычисления, применяемые к этим полям.

Отчеты, созданные в MicroStrategy, можно увидеть с другой стороны. Некоторые можно рассматривать только как числа и текст, а некоторые - только как графики. Мы также можем комбинировать текстовую и графическую визуализацию вместе.

Отчеты, созданные в MicroStrategy, можно увидеть с другой стороны. Некоторые можно рассматривать только как числа и текст. А некоторые другие только в виде графиков. Мы также можем комбинировать текстовую и графическую визуализацию вместе.

Ниже приведены три типа отчетов, используемых в MicroStrategy Desktop.

Grid Reports - Эти отчеты отображают только текстовую информацию в виде сеток, показывающих строки и столбцы данных.
Graph Reports - Эти отчеты показывают различные графики, созданные на основе наборов данных.
Combined Reports - Эти отчеты могут отображать комбинацию таблиц и графических отчетов.

Давайте подробно обсудим эти типы отчетов.

Сеточные отчеты

Рассмотрим отчет, созданный по данным сотрудников ранее. Поскольку мы отображаем только текстовую информацию, показывающую идентификатор сотрудника и зарплату для каждого из отделов, это пример отчета в виде сетки.

Графические отчеты

Мы можем выбрать подходящую графическую визуализацию данных из галереи визуализаций, доступных в MicroStrategy. На следующем снимке экрана мы видим гистограмму, созданную для указанного выше набора данных, просто щелкнув визуализацию гистограммы, доступную на правой панели.

Комбинированный график

Мы можем комбинировать сеточные и графические диаграммы, добавляя оба типа визуализаций на один экран.

Операция нарезки набора данных включает создание меньшего набора данных путем фильтрации одного измерения. Это помогает анализировать взаимосвязь между данным измерением и всеми остальными переменными набора данных.

Рассмотрим набор данных All-Sales, который содержит следующие измерения:

Деловая линия
Линейка продуктов
Category
Subcategory
Sales

На следующем снимке экрана показана диаграмма со всем набором данных, на котором проецируются все переменные.

Теперь давайте узнаем значение продаж для каждого значения в измерении категории. Для этого мы можем перейти в Редактор → Визуализация и сохранить категорию измерения на вертикальной оси.

Затем оставьте Продажи на горизонтальной оси. Также выберите вариант Цвет по продажам.

Будет создан следующий снимок экрана с диаграммой, показывающей данные о продажах для каждой категории.

Операция Dicing для набора данных включает создание меньшего набора данных путем извлечения нескольких значений одного измерения по отношению к одному значению из другого измерения. Например, мы получаем значения продаж для разных подкатегорий продуктов по отношению к одной категории. Здесь существует иерархическая связь между категорией и подкатегорией продуктов.

Рассмотрим супермагазин набора данных, который содержит следующие измерения:

Клиентский сегмент
Категория продукта
Подкатегория продукта
Profit

На следующих снимках экрана показаны шаги по разделению данных по сегментам клиента и подкатегории продукта.

Шаг 1

Давайте сначала создадим отчет в виде сетки с измерениями «Сегмент клиента» и «Подкатегория продукта». Мы также можем добавить метрику Прибыль.

Шаг 2

Затем давайте создадим фильтр, используя измерение «Сегмент клиентов». Для этого фильтра мы выбираем значение «Сегмент клиента». Однако мы получаем значение прибыли для всех значений подкатегорий в этом клиентском сегменте. Здесь данные разделены на подкатегории для данного сегмента клиентов.

Вращение данных в таблицах выполняется, когда мы хотим поменять местами столбцы и строки. Его еще называютrotating data. Изменение такой структуры приводит к получению различных сводок данных.

пример

Стоимость продаж для таблицы All_sales суммируется для каждой бизнес-линии. На следующих снимках экрана каждая строка представляет бизнес-направление и значение продаж для каждой линейки продуктов в разных столбцах.

Однако, если мы хотим видеть результат в виде линейки продуктов в каждой строке и бизнес-линии в каждом столбце, мы должны применить поворот. Ниже приведены шаги по применению поворота.

Шаг 1

Создайте таблицу с необходимыми размерами и мерами, как показано на следующем снимке экрана. Здесь объемы продаж суммируются и отображаются по каждому бизнес-направлению в каждой строке.

Шаг 2

Используя редактор визуализации, поменяйте местами измерения в строках и столбцах. Используйте кнопку обмена, как показано на следующем снимке экрана.

Результат

Как мы видим, сводка продаж теперь отображается для линейки продуктов в каждой строке.

Детализация - это процесс перехода вниз по иерархии измерений для получения более детальных значений показателей. В наборе данных с более чем одним измерением, которые связаны друг с другом иерархически, мы начинаем с измерения наверху, а затем постепенно добавляем дополнительные измерения для получения новых детализированных значений.

Параметры детализации позволяют лучше понять, как агрегируются разные значения на каждом уровне.

пример

В наборе данных all_slaes давайте рассмотрим следующие 3 измерения, применяемые к мере Sales.

Линия продуктов
Category
Subcategory

Ниже приведены шаги для выполнения детализации.

Шаг 1

Создайте визуализацию с измерением - линейкой продуктов и измерьте продажи, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Добавьте категорию измерения в визуализацию под линейкой продуктов. Как видите, значение столбца продаж меняется, отражая значения для каждой категории в линейке продуктов.

Шаг 3

Затем давайте добавим подкатегорию измерения под категорией измерения, и она изменит значения в столбце продаж.

Сведение - это процесс продвижения вверх по иерархии измерений в заданном наборе данных. По мере продвижения вверх значения меры становятся менее детализированными и более обобщенными. Это противоположность детализации. Например, в иерархии «Область → регион → страна» мы перемещаемся из области в страну, и, наконец, значения суммируются на уровне страны. Этот процесс называется сверткой.

пример

В наборе данных All_Sales давайте рассмотрим следующие измерения для сведения.

Линия продуктов
category
Subcategory

Шаг 1

Создайте визуализацию со всеми тремя измерениями, упомянутыми выше, и продажами в качестве значения меры.

Шаг 2

Давайте удалим подкатегорию измерения из приведенной выше визуализации. Теперь результат показывает сводку на уровне категории. Чтобы удалить, щелкните правой кнопкой мыши и выберите удалить из параметров.

Шаг 3

В результате теперь отображается стоимость продажи на уровне категории.

Метрики в MicroStrategy - это вычисления, выполняемые с данными. Это производные столбцы, которые показывают такие результаты, как сумма или среднее некоторых числовых значений столбца в исходных данных.

Они полезны при создании пользовательских расчетов, необходимых для бизнеса. Создание метрики предполагает использование встроенных функций, уже доступных в MicroStrategy. Редактор формул используется для создания формулы для показателя.

пример

В этом примере мы стремимся найти средние продажи для каждой подкатегории в каждой категории из данных о продажах. Это можно сделать, создав метрику, которая использует функцию Avg для определения средних продаж. Шаги по созданию и использованию этой метрики следующие.

Шаг 1

Создайте отчет с категорией и подкатегорией в качестве двух столбцов. Затем щелкните правой кнопкой мыши в любом месте на вкладке источника данных и рядом с любым полем меры. Появится всплывающее окно, в котором отображается параметр создания метрики.

Шаг 2

В редакторе метрик напишите формулу для средних продаж. Сохраните метрику, присвоив ей имя, например «AvgSales».

Шаг 3

Теперь метрика AvgSales отображается под данными панели мониторинга в качестве меры. Его можно перетащить в поле метрики и затем отобразить в отчете.

Вложенные метрики в MicroStrategy - это вычисления, в которых одна функция агрегирования заключена внутри другой. Они полезны, когда при проектировании хранилища данных у нас нет данных, хранящихся на требуемом уровне детализации. В таком случае мы создаем внутреннюю формулу и внешнюю формулу. Их объединение создает вложенную метрику.

пример

В этом примере мы стремимся найти средние продажи для каждой подкатегории по сравнению с общими продажами для каждой категории.

Шаг 1

Шаг 2

Затем мы создаем еще одну метрику с именем Category_sales. В нем мы пишем внутреннюю формулу для суммы продаж для каждой категории и внешнюю формулу, дающую средние продажи для каждой категории, соответствующей подкатегории.

Шаг 3

Наконец, перетащите обе вновь созданные метрики в отчет, чтобы увидеть результат.

Часто нам нужны рассчитанные метрики, которых еще нет в источнике данных. В таких ситуациях значения метрики можно рассчитать на основе существующих метрик, используя опцию создания метрики. Таким образом, создание производной метрики - это подход к созданию значений, которые нам часто будут нужны в отчете, но которых нет в источнике данных.

пример

В этом примере мы собираемся вычислить общую стоимость доставки и цену за единицу продукта в данных о продажах супермаркета. Ниже приведены шаги для его расчета.

Шаг 1

Давайте создадим отчет по продажам в супермаркетах. Отчет содержит подкатегорию продукта в качестве атрибута и цены за единицу, а также стоимость доставки в качестве показателей.

Шаг 2

Затем щелкните правой кнопкой мыши рядом с любой метрикой и выберите опцию создания метрики. Это дает нам окно для записи формулы для новой метрики. Здесь напишите формулу, которую мы используем в существующих показателях. Формула показана на следующем снимке экрана.

Шаг 3

Новая метрика появится под списком метрик источника данных. Перетаскиваем его в существующую сетку отчета.

Метрики - это числовые значения, к которым мы можем применять математические вычисления, а также сравнивать их численно. Рабочий стол MicroStrategy предоставляет некоторые функции для сравнения значений двух метрик с помощью функций фильтрации. При необходимости мы также можем создать производную метрику для сложных сравнений на основе определенных расчетов.

Ниже приведены шаги по созданию сравнения двух показателей.

Шаг 1

Создайте визуализацию с сеточным отчетом, используя superstore.xlx в качестве примера набора данных. Затем перетащите два показателя - Цена за единицу и Стоимость доставки - на вкладку фильтра, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Введите некоторые конкретные значения в условие фильтрации для обеих метрик, чтобы мы могли сравнить их значения в пределах диапазона. На следующем снимке экрана показан результат после ввода значений.

Фильтрация данных - очень важная часть анализа и визуализации данных. MicroStrategy Desktop предоставляет множество вариантов фильтрации данных в отчете. Он имеет простые фильтры, которые получают данные на основе значений, выбранных пользователем. Он также имеет функции для создания сложных функций, которые будут отфильтровывать данные на основе вычислений.

В этой главе мы изучим основные шаги по созданию фильтра для столбца с нечисловыми значениями.

пример

В этом примере мы стремимся создать фильтр для подкатегории полей в сеточном отчете, состоящем из категории полей, подкатегории и продаж.

Шаг 1

Создайте новую визуализацию, выбрав категорию полей, подкатегорию в качестве строк и продажи в качестве показателя. Визуализация показана на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Перейдите на вкладку "Фильтр" рядом с вкладкой "Редактор". Перетащите подкатегорию поля на эту вкладку. Он автоматически создаст фильтр типа Dropdown, как показано на следующем снимке экрана. Также обратите внимание, что количество значений для этого показано в скобках (25).

Шаг 3

Теперь отметьте конкретные значения, по которым мы хотим отфильтровать результаты в отчете. При проверке этих значений в отчете видны только соответствующие результаты.

Функция расширенного фильтра полезна при применении условий фильтрации, которые в противном случае потребуют сложных шагов. На рабочем столе MicroStrategy мы получаем доступ к этим функциям после того, как фильтр создан и применен к отчету.

Помимо флажка, у нас есть следующие дополнительные параметры.

Slider
Поисковая строка
Переключатель
Падать

В этой главе мы подробно рассмотрим параметр окна поиска.

Использование окна поиска

Параметр окна поиска доступен при выборе уже существующего фильтра флажка. Щелкните его правой кнопкой мыши, чтобы получить параметр типа отображения, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 1

Начните писать начальные буквы подкатегории, которую мы хотим фильтровать. Он автоматически подставляет различные значения из набора данных. Мы выбираем какие-то конкретные значения, выбирая их кликами.

Шаг 2

По завершении выбора мы получаем результат в отчете, как показано на следующем снимке экрана.

В MicroStrategy мы можем создавать ярлыки для фильтров. Для этого мы должны использовать результаты существующего отчета в качестве фильтра для другого отчета. Сам первый отчет становится фильтром внутри нового отчета. Этот тип фильтра называется фильтром ярлыка для отчета.

Это часть серверной версии MicroStrategy, и мы рассмотрим несколько примеров из встроенных наборов данных на сервере MicroStrategy. Ниже приведены шаги по созданию ярлыка для фильтра.

Шаг 1

Откройте редактор фильтров. Выберите область определения фильтра и дважды щелкните ее. Откроется диалоговое окно с опцией «Добавить ярлык к фильтру».

Шаг 2

На следующем экране появится диалоговое окно фильтра. Введите имя фильтра, который мы хотим использовать, или нажмите кнопку «Обзор» и выберите фильтр для использования.

Шаг 3

Наконец, открывается следующий снимок экрана с именем фильтра и определением фильтра, который теперь является ярлыком для фильтра.

К отчетам, созданным в MicroStrategy Servers, пользователи обращаются неоднократно, чтобы найти новые результаты на основе дополнительных данных, собранных в источнике отчетов. Следовательно, данные в отчете должны обновляться как периодически, так и по запросу пользователя.

Отчеты в настольной версии MicroStrategy можно обновить, просто отправив данные еще раз. Это делается с помощью кнопки обновления, доступной в меню.

пример

Рассмотрим отчет All_sales. В настоящее время в отчете отображаются данные, как показано на следующем снимке экрана.

Добавим данные в источник. Добавляем категорию водных животных. Нажав кнопку обновления, мы получаем новый результат, как показано на следующем снимке экрана.

Когда мы запускаем отчеты, созданные в MicroStrategy, они получают данные из хранилища, чтобы применить вычисления и создать отчет. Когда несколько пользователей запрашивают один и тот же отчет, но с разным диапазоном значений или разными условиями фильтрации, хранилище должно повторять аналогичные вычисления для каждого отчета, и это снижает производительность.

Чтобы избежать этого, MicroStrategy использует интеллектуальные кубы, которые представляют собой объект, расположенный на среднем уровне между отчетами и хранилищем.

На следующей диаграмме показана роль интеллектуального куба.

Intelligent Cube используется как одна копия в памяти среди различных отчетов, созданных многими пользователями. Набор данных возвращается из хранилища данных и сохраняется непосредственно в памяти Intelligence Server. Создается несколько отчетов, которые собирают данные из Intelligent Cube, а не запрашивают хранилище данных.

Ниже перечислены функции, которые делают интеллектуальные кубы полезными.

Поддерживает динамическое агрегирование.
Может быть запланировано обновление.
Поддерживает создание производных показателей.
Более высокая производительность, чем при прямом запросе на склад.
На одной информационной панели можно использовать более одного куба.

Панель управления состоит из нескольких визуализаций. Он показывает множество атрибутов, сгруппированных в отдельные визуализации. Когда мы помещаем какой-то общий атрибут или метрику в множественную визуализацию, легко изучить различия между ними.

В следующем примере мы создадим панель мониторинга, отображающую некоторые общие атрибуты визуализаций.

Шаг 1

Создайте визуализацию сетки, используя superstore.xlsx в качестве примера источника данных. Перетаскиваем атрибуты продукта - Подкатегория и Стоимость доставки - в поле строк. Затем мы вставляем вторую визуализацию в отчет, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Добавьте все вышеперечисленные атрибуты, а также дополнительный атрибут с именем цена за единицу во вновь вставленную визуализацию, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 3

Наконец, примените к этим сеткам разные типы визуализации. Мы применяем круговую диаграмму к верхней визуализации и тепловую карту к нижней визуализации, как показано на следующем снимке экрана. В результате отображается панель мониторинга с некоторыми общими атрибутами, используемыми в двух визуализациях.

Панель управления состоит из нескольких визуализаций. Различные части панели мониторинга можно отформатировать для лучшего просмотра с помощью доступной опции панели форматирования.

В следующем примере мы собираемся отформатировать информационную панель, используя дополнительные цвета и выделенные области.

Шаг 1

Рассмотрим визуализацию информационной панели, которую мы создали в предыдущей главе. Выберите параметр форматирования панели мониторинга, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Затем на всплывающем экране с параметрами форматирования, такими как выбор шрифта, цвета заливки, стиля границы и т. Д., Сделайте выбор, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 3

Наконец, форматирование применяется к панели инструментов. Форматирование отражается в обеих визуализациях, представленных на приборной панели.

MicroStrategy Desktop предоставляет 10 стандартных графиков, которые можно легко построить с помощью источника данных. Каждый из них дает различное представление данных в зависимости от количества атрибутов или показателей, которые мы собираемся использовать. Функции окраски в каждом из них упростят понимание различных фрагментов данных, присутствующих в одной визуализации данных.

Галерея визуализаций

В правом крайнем окне MicroStrategy Desktop находится галерея визуализации, в которой показаны параметры для 10 различных типов графиков.

Grid - Представляет данные в виде сетки данных в виде строк и столбцов.
Heat Map - Отображает прямоугольники разного цвета, показывающие диапазон значений.
Bar Chart - Представлены вертикальные полосы разной длины, показывающие силу измеряемого параметра.
Line Chart - Показывает линии, указывающие на изменение значения одной переменной по отношению к другой.
Area Chart - Показывает области разного цвета, соответствующие разным значениям.
Pie Chart - Показывает срезы в круге, причем размер среза соответствует значению измеряемой переменной.
Bubble Chart - Представляет множество пузырьков, соответствующих диапазону значения переменной.
Combo Chart - Объединяет гистограмму и линейную диаграмму в одну визуализацию.
Map - Отображает данные в виде маркеров на интерактивной карте.
Network - Используется для определения отношений между связанными элементами и кластерами значений.

На следующем снимке экрана показаны различные визуализации графиков.

Визуализация сетки - это простейшая форма визуализации в MicroStrategy, но при этом очень мощный метод анализа. Здесь данные представлены в виде сетки со строками и столбцами, а также заголовками столбцов. Он предоставляет такие функции, как сортировка и детализация данных.

Создание визуализации сетки

После загрузки необходимого набора данных в MicroStrategy Environment, мы перетаскиваем необходимые поля в панель редактора. Это автоматически создает визуализацию сетки. В следующем примере, как показано, мы извлекаем соответствующие поля из набора данных и создаем сетку.

Операции в визуализации сетки

Следующие операции могут быть выполнены в визуализации сетки.

Сортировка данных по нескольким столбцам
Замена столбца и строк
Детализация атрибута

Сортировка данных по нескольким столбцам

Визуализация сетки предоставляет возможность одновременной сортировки по нескольким столбцам. Щелкните правой кнопкой мыши имя столбца и выберите параметр расширенной сортировки. Это приводит нас к экрану, где мы можем выбрать все столбцы и их порядок для сортировки.

Замена столбца и строк

Мы можем поменять местами столбцы и строки в визуализации сетки, чтобы создать сводный отчет. Просто перетащите столбцы в строки, как показано на следующем снимке экрана.

Детализация атрибута

Мы можем детализировать атрибут в визуализации сетки, чтобы перейти к значениям следующего атрибута в иерархии. Щелкните правой кнопкой мыши имя столбца и выберите параметр детализации, как показано на следующем снимке экрана.

Визуализация тепловой карты показывает соседние цветные прямоугольники, каждый из которых представляет атрибут из набора данных. Это позволяет вам быстро понять состояние и влияние большого количества переменных одновременно. Например, тепловые карты часто используются в индустрии финансовых услуг для проверки состояния портфеля.

Прямоугольники показывают большое разнообразие и много оттенков цветов, что подчеркивает вес различных компонентов. В визуализации тепловой карты -

Размер каждого прямоугольника отражает его относительный вес.
Цвет каждого прямоугольника представляет его относительное значение. Например, большие значения - зеленые, а меньшие - красные.
Большие области представляют разные группы данных.
Маленькие прямоугольники представляют отдельные элементы атрибута.

пример

В этом примере мы создадим визуализацию тепловой карты для подкатегории продуктов с точки зрения прибыли, которую они приносят.

Шаг 1

Создайте пустую визуализацию и выберите тепловую карту из списка доступных графиков. Как видите, для этого нужен как минимум 1 показатель и 1 атрибут.

Шаг 2

Давайте добавим подкатегорию продуктов на вкладку группировки и увеличим размер по вкладкам и цвет по вкладкам. Это создает прямоугольники тепловой карты. Зеленый цвет указывает на значение прибыли более 50%, а красный цвет указывает на значение прибыли менее 50%. Чем сильнее оттенок зеленого цвета, тем выше прибыль. Аналогично, чем сильнее оттенок красного цвета, тем меньше прибыль.

Шаг 3

Можно добавить дополнительные атрибуты в предложение Grouping, и это приведет к созданию большого количества прямоугольников. В этом примере добавьте сегмент клиента и контейнер продукта. Наведя указатель мыши на каждый прямоугольник, мы можем увидеть описание всех атрибутов, составляющих этот прямоугольник.

Визуализация сети используется для быстрого и простого определения взаимосвязей между связанными элементами данных. Например, визуализация социальной сети. Элементы атрибутов отображаются в виде узлов в визуализации с линиями (называемыми краями), нарисованными между узлами, чтобы представить отношения между элементами. После создания визуализации пользователи могут просматривать характеристики узлов и отношения между ними, используя такие параметры отображения, как размер узла, толщина кромки и цвет кромки.

пример

В этом примере мы создадим сетевую визуализацию между клиентским сегментом и подкатегорией продукта с точки зрения прибыли. Здесь потребительский сегмент и подкатегория продукта являются узлами, а прибыль - краем, представляющим отношения между ними.

Шаг 1

Создайте новую визуализацию, выбрав в качестве опции сеть. Как показано, необходимо добавить как минимум 1 атрибут.

Шаг 2

Добавьте сегмент клиентов в поле «От элемента» и подкатегорию продукта в поле «К элементу». Также прибыль атрибута добавляется в поле Размер края. На следующей диаграмме показана созданная сетевая диаграмма. Толщина кромки пропорциональна размеру прибыли.

Шаг 3

Добавление прибыли к цвету краев дает лучшую диаграмму, которая показывает разные цвета краев в зависимости от того, какой процент прибыли он представляет для данной подкатегории продукта данного сегмента клиентов.

До сих пор мы видели отчеты с одним источником данных в качестве источника. Но мы также можем добавить более одного источника данных в один и тот же отчет. В таком случае мы можем использовать атрибуты и метрики из обоих источников при создании визуализации. Результат выглядит так, как будто мы имеем дело с одним источником данных. Это происходит потому, что MicroStrategy объединяет оба этих источника и внутренне обрабатывает их как один.

Ниже приведены шаги по объединению двух наборов исходных данных и созданию визуализации.

Шаг 1

Создайте отчет с одним источником данных. В этом примере мы будем использовать All_sales.xlsx. Затем щелкните меню «Новые данные», как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Теперь вы можете увидеть оба источника данных, доступные на панели инструментов. Атрибуты и показатели обоих этих источников доступны под соответствующими названиями.

Шаг 3

Затем перетащите атрибут «Деловая линия» из All_sales.xlsx в поле строк. Перетащите атрибуты «Сегмент клиента» и «Категория продукта» из второго набора данных в поле строк. Появится сеточная визуализация с данными из обоих наборов данных.

Панель мониторинга - это документ, содержащий множество визуализаций, отображающих результаты одновременно. При проведении анализа данных нам может потребоваться применить фильтр, который покажет влияние фильтра на каждую из визуализаций, представленных на панели инструментов. Кроме того, все результаты должны иметь синхронизированное значение. Это возможно, если создать обычный фильтр и применить его к панели инструментов.

Ниже приведен пример применения фильтра к панели управления.

Шаг 1

Рассмотрим панель инструментов, которую мы создали в предыдущей главе. Давайте создадим фильтр, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Щелкните параметр «Выбрать цель» и примените фильтр к visualization2. Это изменит отображаемые значения в visualization2, однако visulaization1 будет отображать синхронизированный результат.

Шаг 3

После применения фильтра щелкните некоторые значения категории продукта, отображаемые в разделе фильтра верхней панели. Это изменит диаграммы в зависимости от выбранного значения. В следующем примере мы выбрали несколько значений, и вы можете заметить, как круговая диаграмма изменяется при выборе каждого из значений.

Помимо данных из разных источников, мы также можем добавлять данные из Интернета в отчет MicroStrategy. Он становится частью визуализации. Визуализация показывает всю веб-страницу, которая кажется встроенной в нее.

Ниже приведены шаги, чтобы получить контент из Интернета.

Шаг 1

Перейдите в меню + и выберите опцию HTML-контейнер, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

Теперь появляется окно iframe с просьбой ввести URL-адрес веб-сайта, который мы хотим показать. Введите полный URL-адрес, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 3

Наконец, появится веб-страница, как показано на следующем снимке экрана.

Условное форматирование в MicroStrategy включает выделение частей визуализации, которые соответствуют некоторым заранее заданным критериям в своих значениях. Обычно в случае метрик мы хотим выделить значения, превышающие определенный процент. Также могут быть примеры выделения некоторых категорий названий продуктов и т. Д.

На рабочем столе MicroStrategy мы можем добиться этого с помощью пороговой функции. В этом примере мы определим цвет, который будет использоваться для выделения определенных значений при достижении определенного порога. Ниже приведены шаги.

Шаг 1

Создайте отчет в виде таблицы с файлом all_sales.xlsx в качестве примера набора данных. Поместите атрибуты Бизнес-линия, Категория в сетку вместе с показателем продаж. Щелкните правой кнопкой мыши показатель продаж, и мы получим возможность выбрать порог, как показано на следующем снимке экрана.

Шаг 2

На следующем снимке экрана показаны варианты выбора разных цветов в зависимости от процентной стоимости продаж.

Шаг 3

Наконец, результат применения порога отображается на следующем снимке экрана. В метрике «Продажи» значения выделяются разными цветами в зависимости от процентного значения продаж по сравнению с общими продажами.

Настраиваемые группы - это тип виртуальных атрибутов, полезных для объединения множества атрибутов вместе и представления их как одного атрибута. Например, если мы хотим анализировать результат продаж за каждые 4 месяца, а не за каждый квартал, нам нужно создать сложную формулу, чтобы выбрать эти месяцы и применить их в расчетах. Вместо этого мы можем создать настраиваемую группу, объединив необходимые месяцы и использовать эту настраиваемую группу как единый атрибут.

Ниже приведены шаги по созданию настраиваемой группы.

Шаг 1

Откройте редактор настраиваемой группы и перетащите объект из обозревателя объектов, чтобы создать настраиваемую группу.

Шаг 2

Следующее окно появляется после завершения вышеуказанного шага. Выберите вариант Добавить квалификацию атрибута.

Шаг 3

Затем просмотрите и выберите необходимые атрибуты для создания настраиваемой группы.

Кэш отчетов - это хранилище данных, в котором хранится информация, которая недавно была запрошена из источника данных для использования в отчете. Каждый раз, когда отчет выполняется в первый раз, создается кеш. Кэш отчета содержит результаты, полученные из базы данных, файлов или веб-источников.

Преимущества кеширования отчетов

Ниже приведены некоторые из преимуществ, которые мы получаем при использовании функции кэширования MicroStrategy.

Кэшированный отчет быстрее возвращает результаты, поскольку данные уже доступны в программном обеспечении MicroStrategy.
Время выполнения, связанное с любыми вычислениями и производными показателями, меньше, поскольку кэшированные отчеты не нужно запускать для источника данных.
В кэше результаты из источника данных хранятся и могут использоваться для новых запросов заданий, требующих тех же данных.

Типы кеша

В MicroStrategy используется три типа кеша.

Report Caches- Это результаты, которые предварительно рассчитаны и предварительно обработаны. Они хранятся в памяти на компьютере Intelligence Server или на диске. Их можно получить быстрее, чем многократное повторное выполнение запроса к хранилищу данных.
Element Caches- Это часто используемые элементы таблицы, которые хранятся в памяти на компьютере Intelligence Server. Их можно быстро получить, когда пользователи просматривают отображения элементов атрибутов.
Object Caches - Это объекты метаданных, хранящиеся в памяти на сервере Intelligence Server, чтобы их можно было быстро получить при последующих запросах.

Включение кеша

Кэш можно включить как на уровне отчета, так и на уровне проекта. Это делается с помощью редактора конфигурации проекта.

Включение на уровне проекта

Если кеширование включено на уровне проекта, то все отчеты в проекте будут использовать функцию кэширования.

Включение на уровне отчета

При включении на уровне отчета только определенные отчеты будут использовать кеш. Даже если отчетность отключена на уровне проекта, она будет работать на уровне отчета, если включена на уровне отчета.

Недостаток кеша

Кэшированные данные не всегда являются самыми актуальными, поскольку они не проходили через источник данных с момента создания кеша. Этого можно избежать, удалив кэш отчета перед выполнением отчета. Это заставляет отчет снова выполняться через источник данных, возвращая, таким образом, самые последние данные из источника данных. Однако для удаления кеша отчетов требуются права администратора.

Витрина данных - это меньшая форма хранилища данных, которая обслуживает некоторые специфические потребности в анализе данных. Обычно он извлекается как небольшая часть из более крупного хранилища данных. Основная цель создания витрин данных - выполнить некоторый анализ, который сложно выполнить с помощью обычного хранилища из-за разного уровня детализации данных в хранилище или применения некоторых сложных вычислений.

В MicroStrategy витрина данных создается с помощью следующих шагов.

Шаг 1

Откройте отчет в режиме редактирования. Выберите Datamart → Настроить Datamart. И появится следующее окно.

Шаг 2

Выберите соответствующее расположение из раскрывающегося меню экземпляра базы данных.

Шаг 3

Выберите вариант создания новой таблицы, если таблица должна создаваться заново при каждом запуске отчета. Или вы можете добавить в существующую таблицу, чтобы данные добавлялись к результату предыдущего запуска.

После успешного завершения трех вышеуказанных шагов витрина данных будет добавлена в отчет.

Прогностическое моделирование - это математический подход к построению моделей на основе существующих данных, который помогает найти будущее значение или тенденцию переменной. Для создания таких моделей требуется очень сложный математический и статистический анализ.

Ниже приведены некоторые примеры использования прогнозного моделирования.

Прогноз погоды.
Университет пытается предсказать, решит ли студент поступить, применяя прогностические модели к данным о заявителях и истории приема.
В розничном магазине, чтобы выяснить, какие два предмета с наибольшей вероятностью будут хорошо продаваться вместе.
В авиастроении для оценки количества пассажиров, которые не явятся на рейс.

MicroStrategy может помочь в проведении прогнозного моделирования, поскольку ее услуги интеллектуального анализа данных полностью интегрированы с платформой бизнес-аналитики.

Прогнозный анализ с использованием MicroStrategy

MicroStrategy имеет службы интеллектуального анализа данных, которые позволяют пользователям импортировать PMML (язык разметки прогнозных моделей) из сторонних инструментов интеллектуального анализа данных, которые затем можно использовать для создания прогнозных отчетов.

PMML - это стандарт XML, который представляет модели интеллектуального анализа данных, разработанные и обученные инструментом интеллектуального анализа данных. PMML поддерживает ряд различных алгоритмов интеллектуального анализа данных, включая регрессию, нейронные сети, кластеризацию, деревья решений и ассоциации. Он включает преобразование данных и описательную статистику.

На следующей диаграмме описан процесс создания отчетов с прогнозирующей моделью данных в MicroStrategy.

После импорта в MicroStrategy мы можем улучшить модель, используя следующие функции.

Функции для прогнозного моделирования

Ниже приведен список функций, которые подчеркивают сильные стороны MicroStrategy для использования в качестве инструмента прогнозного моделирования.

Built-in Data Mining Functions - Существует 250 базовых, OLAP, математических, финансовых и статистических функций, которые можно использовать для создания ключевых показателей эффективности.
Data Mining Integration Using PMML - Он позволяет пользователям импортировать PMML из сторонних инструментов интеллектуального анализа данных, которые затем можно использовать для создания прогнозных отчетов.
User Scalability - Сотни тысяч пользователей, как внутренних, так и внешних по отношению к предприятию, могут получить доступ к этой функции.
Data Scalability - Реляционная архитектура OLAP (ROLAP) MicroStrategy в сочетании с технологией Intelligent Cube позволяет обрабатывать базы данных любого размера, обеспечивая при этом высокую производительность.