cognos多维模型设计及报表制作

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时间:2019-07-18

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1、Transformer多维模型设计及报表制作主要工具CognosTransformer多维模型(立方体)设计工具CognosAnalysisStudio基于web的多维模型(立方体)展现工具CognosPowerPlay基于windows的多维模型(立方体)展现工具CognosFrameWork多维模型(立方体)发布工具Transfomer是用于创建PowerPlay应用模型的工具。Transfomer模型帮助将数据从各种数据源组织进多维的PowerCube。在最佳设计的PowerCube中,可以创建能够比较数据和发现趋势的报表。在用Tr

2、ansfomer建立模型之前,非常重要的一点是,首先要评测数据,以及确定如何构造它们,以使它们能够支持业务分析的类型;然后用Transfomer构造创建数据的模型;最后创建一个PowerCube。让PowerPlay用户直接查看和应用其中的数据。Transfomer不需要编程,因此它易于使用;并能够以快速有效的方法传递多维数据。关于Transfomer多查询指标备选钻取路径模型设计原则规划模型设计组织查询数据建立模型时间维度Transfomer模型设计数据建模的过程1用户需求BuildtheApplication数据2Transforme

3、r是用于整合查询数据和建立模型的工具.3模型4根据最终应用的目标和特性,建立一个成功的PowerCubePowerCube用户需求用户需求报表需求其它报表需求模型设计1.与用户交流收集他们的需求2.将用户需求转换为报表需求3.补充能提高分析的报表需求4.将报表需求转换为模型设计查询数据SELECTTable.Column_NameFROM(CustomerOUTERJOINOrdersONCustomer.Customer_Number=Orders.Customer_Number)GROUPBY...维度图PowerCubeTransf

4、ormerTransformer用于生成PowerCube的模型三个主要部分:源文件:源文件是查询。查询可以是结构(文本)或事务(数字)。维度图:一个维度图是一个显示模型中所有维度和它们所包含的层的表。指标:一个指标是用作企业主要性能指标的值。模型从模型到PowerCube输入数据源1描述列2用列属性表维度和层改名3默认的列名可能无意义产生类别4读数据处理类别检验维度5用维度图示给类别改名6类别名是否有意义?检验度量7能否客观地反映业务?创建和查看PowerCubes8比较用户需求数据是否满足需求?PowerCubePowerCube是:

5、多维数据的逻辑结构和物理结构。由Transformer模型生成,并用于在PowerPlay中查看和操作的数据包。DataWarehousePCDatabaseOracle,Sybase,Informix,SQLServer,ODBCFrameworkManager.DBF.DB.DBF,.DB,.XLS,.CSVTransformer.MDCPowerCubesPowerPlay.PYj.MDL.IQD.PPR/.ppxCognosBI产品数据流程Transfomer模型设计-规划规划Transformer模型设计为什么要规划模型?提供必

6、要的信息协助计划和控制企业的活动。这些活动通常集中在业务的关键指标上。保证模型的组成能够支持与企业相关的性能指标.例如:业务指标销售量数量价格利润.控制和计划指标预算估算机会成本帮助明确用户需求帮助评估开发应用需要的工作量把应用设计的目标提供给最终用户,以得到对该设计的认可和肯定。作为应用开发过程的指南度量销售额订货量平均成本利润日期产品地区维度1维度2维度3维度名称层2134YearsQuartersMonthsProductLineProductTypeProductRegionCountryBranchSalesRep一个模型设计是

7、关于PowerPlay应用结构设计,以及数据需求方案的文档。其作用是:Days模型设计Transformer界面包括四个基本窗格:维度图窗格查询窗格指标窗格PowerCubes窗格Transformer中的模型设计数据源窗格的作用是将数据集成到模型中来。根据模型设计文档,从生产环境或者能够支持应用的数据仓库及数据库中确定要查询哪些数据,并将它们加载进查询窗格。然后再将数据源窗格的数据用于建立维度图,并创建PowerCube。数据源窗格列出源数据(查询源)中所包含的各个列(数据项),这是做模型的原始基本素材。在数据源窗格中一个查询源表现为一

8、个查询(Query)。数据源窗格中的每一个查询(Query)都有自己的数据源名,一个数据源来源于一个查询源(例如.iqd等),每个查询(Query)由构成它的若干列(Columns)组成。数据

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