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Como aprender SQL / Azure Analysis Services (SAAS / AAS) sem pagar nada – DE GRAÇA!

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Tempo de Leitura: 4 minutos

Fala galera!!
Em mais um post rápido, eu gostaria de compartilhar com vocês alguns materiais para aprender sobre o SQL / Azure Analysis Services (SAAS / AAS) sem pagar nada – DE GRAÇA! Se a sua desculpa para aprender sobre essa camada semântica e de processamento, que permite a utilização de conjuntos de dados com BILHÕES de linhas em poucos segundos no Power BI, agora ela acabou!

Para quem não conhece, o Azure Analysis Services (AAS) / SQL Server Analysis Services (SSAS) é uma solução da Microsoft, cujo objetivo é promover uma camada semântica para abstrair medidas, colunas calculadas, relacionamentos, gestão, alertas, monitoramentos, governança, segurança, documentação de objetos e toda a parte técnica de um modelo de dados para que a TI se preocupa com isso, deixando o conjunto de dados íntegro, validado e performático para que os usuários finais possam se conectar nesses cubos e consumir os dados no formato Self-Service, sem depender da TI para a criação dos relatórios, e tudo isso, de forma organizada, controlada, permitindo trabalhar com volumes de dados gigantescos (BILHÕES de linhas) e com uma performance excepcional.

Temos basicamente, três versões do produto:

  • SQL Server Analysis Services – Multidimensional: Instalação local (On-premisses) que faz parte do licenciamento do SQL Server, disponível desde a versão 2005 e visa resolver alguns problemas muito complexos para cubos tabulares, além de performar muito bem com volumes de dados que superam a quantidade de memória RAM disponível. Utiliza a linguagem MDX para query, bem mais complexa que a linguagem DAX do modelo tabular. Não permite criar novas medidas no Power BI quando conectado nesse tipo de fonte de dados
  • SQL Server Analysis Services – Tabular: Instalação local (On-premisses) que faz parte do licenciamento do SQL Server, disponível desde a versão 2012 e visa simplificar a criação de cubos. Foi o responsável pela engine VertiPaq, a base do Power BI, que aplica compressão colunar, podendo reduzir o tamanho do modelo em até 10x. Prioriza o uso da memória, então ele costuma ser mais rápido que o cubo Multidimensional, mas não suporta volumes de dados tão grandes. Utiliza linguagem DAX para query (a mesma do Power BI) e podemos criar novas medidas pelo Power BI Desktop
  • Azure Analysis Services (Só existe tabular): Instalação 100% Cloud como PaaS. Possui as mesmas características do SQL Server Analysis Services – Tabular, mas é atualizado com mais frequência e, portanto, possui mais recursos e melhorias

Sendo assim, seguem alguns materiais para aprender mais sobre esses produtos sem gastar nada e sem sair de casa.

Artigos sobre Analysis Services

Power BI e Analysis Services – Aula 1 – Visão Geral sobre Performance, Segurança e Governança

Neste vídeo tão esperado e requisitado pelos nossos seguidores, hoje estamos iniciando uma série de vídeos sobre Power BI e Analysis Services – Como entregar Performance, Segurança e Governança de Dados, onde iremos demonstrar como consumir 1,5 BILHÕES de registros de forma instantânea no Power BI, além de muito mais!

Power BI e Analysis Services – Aula 2 – Local (On-premises) vs Nuvem (Cloud)

No segundo vídeo do tão esperado e requisitado pelos nossos seguidores, treinamento de “Power BI e Analysis Services – Como entregar Performance, Segurança e Governança de Dados”, irei demonstrar as diferenças, vantagens e desvantagens entre a utilização do Analysis Services On-Premises (local) ou na nuvem (Cloud / Azure) para te ajudar a decidir qual forma de contração se adequea melhor aos seus projetos de BI.

Power BI e Analysis Services – Aula 3 – Tabular vs Multidimensional

No terceiro vídeo do tão esperado e requisitado pelos nossos seguidores, treinamento de “Power BI e Analysis Services – Como entregar Performance, Segurança e Governança de Dados”, irei demonstrar as diferenças, vantagens e desvantagens entre os modelos de dados Tabular e Multidimensional do Analysis Services para te ajudar a decidir qual modelo utilizar em cada cenário dos seus projetos de BI.

Tabular ou Multidimensional? Qual modelo devo usar?

Nesta sessão você irá aprender sobre as principais diferenças entre os modelos Multidimensional e Tabular do SQL Server Analysis Services. Veremos também, de acordo com os principais pontos positivos e negativos onde encaixar cada um deles em um projeto Enterprise. Veremos também onde e quando usar o modelo PaaS do SSAS Tabular no Azure.

Power BI e Analysis Services – Aula 4 – Instalação, Configuração, Contratação no Azure e Conexão

Nesta 4ª videoaula da série “Power BI e Analysis Services”, vou demonstrar como fazer para preparar o ambiente antes de iniciar o projeto de cubos OLAP

Power BI e Analysis Services – Aula 5 – Como criar um cubo Tabular

Nesta 5ª videoaula da série “Power BI e Analysis Services”, vou demonstrar como criar o seu primeiro cubo Tabular, mostrando criação de tabelas de medidas, documentação, criação de hierarquias, publicação do cubo pronto e a consulta ao cubo criado no vídeo.

Happy Hour com Dados #9 – Da Aplicação ao Dashboard

Na nona live do “Happy Hour com Dados”, apresentamos um projeto de BI ponta a ponta: Criação do ETL com o Azure Data Factory e Azure Logic Apps, dados sendo gravados no SQL Server e MongoDB, uma API utilizando NodeJS será criada para disponibilizar esses dados, Criação de um modelo no Azure Analysis Services e leitura desses dados utilizando o Power BI. Esses dados ainda serão trazidos de volta para o SQL Server utilizando o SSIS!!

Demonstramos nessa live como esse projeto funciona todo integrado e assim, demonstramos um projeto de BI ponta a ponta, como você nunca viu ao vivo.

Nerdzao #213 – Power BI e Analysis Services

Power BI e Analysis Services – 1,5 bilhões de linhas em 1 segundo: Nessa apresentação, demonstrei todo o potencial do uso do Power BI consumindo dezenas de milhões de linhas a partir do Azure Analysis Services, entregando performance, governança e segurança às suas análises de dados

É isso aí, pessoal!
Um grande abraço e até a próxima!