¡¡Hola, chicos!!
En otra publicación rápida, me gustaría compartir con ustedes algunos materiales para aprender sobre SQL/Azure Analysis Services (SAAS/AAS) sin pagar nada – ¡GRATIS! Si tu excusa fue conocer esta capa semántica y de procesamiento, que te permite utilizar conjuntos de datos con BILLONES de filas en tan solo unos segundos en Power BI, ¡ahora se acabó!

Para quienes no lo saben, Azure Analysis Services (AAS) / SQL Server Analysis Services (SSAS) es una solución de Microsoft, cuyo objetivo es promover una capa semántica para abstraer medidas, columnas calculadas, relaciones, administración, alertas, monitoreo, gobernanza, seguridad, documentación de objetos y toda la parte técnica de un modelo de datos para que TI se preocupe por él, dejando el conjunto de datos intacto, validado y con rendimiento para que los usuarios finales puedan conectarse a estos cubos y consumir los datos en el formato Autoservicio, sin depender de TI para crear. informes, y todo ello, de forma organizada y controlada, permitiéndote trabajar con volúmenes gigantescos de datos (MILES DE MILLONES de líneas) y con un rendimiento excepcional.

Básicamente tenemos tres versiones del producto:

  • SQL Server Analysis Services – Multidimensional: Instalación local (On-premises) que forma parte de la licencia de SQL Server, disponible desde la versión 2005 y tiene como objetivo resolver algunos problemas muy complejos para cubos tabulares, además de funcionar muy bien con volúmenes de datos que superan la cantidad de RAM disponible. Utiliza el lenguaje MDX para consultas, mucho más complejo que el lenguaje DAX para el modelo tabular. No permite crear nuevas medidas en Power BI cuando se conecta a este tipo de fuente de datos
  • SQL Server Analysis Services – Tabular: Instalación local (On-premises) que forma parte de la licencia de SQL Server, disponible desde la versión 2012 y tiene como objetivo simplificar la creación de cubos. Fue responsable del motor VertiPaq, la base de Power BI, que aplica compresión de columnas, que puede reducir el tamaño del modelo hasta 10 veces. Prioriza el uso de la memoria, por lo que suele ser más rápido que el cubo multidimensional, pero no admite volúmenes de datos tan grandes. Utiliza lenguaje DAX para consulta (igual que Power BI) y podemos crear nuevas medidas a través de Power BI Desktop
  • Azure Analysis Services (Solo tabular): Instalación 100% Cloud como PaaS. Tiene las mismas características que SQL Server Analysis Services – Tabular, pero se actualiza con más frecuencia y por tanto tiene más características y mejoras.

Por eso, aquí te dejamos algunos materiales para conocer más sobre estos productos sin gastar nada y sin salir de casa.

Artículos de servicios de análisis

Servicios de análisis y Power BI – Lección 1 – Descripción general del rendimiento, la seguridad y la gobernanza

En este video tan esperado y solicitado por nuestros seguidores, hoy iniciamos una serie de videos sobre Power BI y Servicios de Análisis – Cómo entregar Rendimiento, Seguridad y Gobernanza de Datos, donde demostraremos cómo consumir 1.5 MIL MILLONES de registros instantáneamente en Power BI, ¡además de mucho más!

Power BI y servicios de análisis – Lección 2 – Local versus nube

En el segundo video de la tan esperada y solicitada por nuestros seguidores, capacitación sobre “Power BI y Servicios de Análisis – Cómo ofrecer Rendimiento, Seguridad y Gobernanza de Datos”, demostraré las diferencias, ventajas y desventajas entre usar Analysis Services On-Premises (local) o en la nube (Cloud/Azure) para ayudarte a decidir qué forma de contracción se adapta mejor a tus proyectos de BI.

Servicios de análisis y Power BI – Clase 3 – Tabular vs multidimensional

En el tercer video de la tan esperada y solicitada por nuestros seguidores, capacitación sobre “Power BI y Servicios de Análisis – Cómo ofrecer Rendimiento, Seguridad y Gobernanza de Datos”, demostraré las diferencias, ventajas y desventajas entre los modelos de datos Tabulares y Multidimensionales de Analysis Services para ayudarte a decidir qué modelo utilizar en cada escenario de tus proyectos de BI.

¿Tabular o multidimensional? ¿Qué modelo debo usar?

En esta sesión conocerá las principales diferencias entre los modelos Multidimensional y Tabular en SQL Server Analysis Services. También veremos, según los principales puntos positivos y negativos, dónde encajar cada uno de ellos en un proyecto Enterprise. También veremos dónde y cuándo usar el modelo SSAS Tabular PaaS en Azure.

Power BI y Servicios de Análisis – Clase 4 – Instalación, Configuración, Contratación en Azure y Conexión

En esta cuarta lección en vídeo de la serie “Power BI y servicios de análisis”, demostraré cómo preparar el entorno antes de iniciar el proyecto del cubo OLAP.

Power BI y servicios de análisis – Clase 5 – Cómo crear un cubo tabular

En esta quinta lección en video de la serie “Power BI y servicios de análisis”, demostraré cómo crear su primer cubo tabular, mostrando la creación de tablas de medidas, documentación, creación de jerarquías, publicación del cubo terminado y consulta del cubo creado en el video.

Hora feliz con datos n.º 9: de la aplicación al panel

En el noveno live de “Happy Hour with Data”, presentamos un proyecto de BI end-to-end: Creación de ETL con Azure Data Factory y Azure Logic Apps, escritura de datos en SQL Server y MongoDB, se creará una API usando NodeJS para que estos datos estén disponibles, Creación de un modelo en Azure Analysis Services y lectura de estos datos usando Power BI. ¡Estos datos aún se devolverán a SQL Server usando SSIS!

Demostramos en este vivo cómo funciona este proyecto de forma integrada y, por lo tanto, demostramos un proyecto de BI de extremo a extremo, como nunca lo has visto en vivo.

Nerdzao #213 – Servicios de análisis y Power BI

Power BI y Analysis Services: 1500 millones de filas en 1 segundo: en esta presentación, demostré todo el potencial del uso de Power BI al consumir decenas de millones de filas de Azure Analysis Services, brindando rendimiento, gobernanza y seguridad a su análisis de datos.

¡Eso es todo, amigos!
¡Un abrazo grande y hasta la próxima!