Основы составления отчетов в OLAP — основные принципы и важнейшие функции

Пользовательский анализ данных становится всё более важным в современном бизнесе. Одним из ключевых инструментов для этой цели являются многомерные отчёты, предоставляющие возможность глубокого анализа и агрегации информации.

Одним из ключевых принципов OLAP (Online Analytical Processing) является его интерактивность. Пользователи могут свободно выбирать, фильтровать и изменять данные для получения необходимой информации.

С помощью мощных функций сегментации и поворотов, пользователи могут легко изменять точку зрения на данные, выявляя новые тенденции и взаимосвязи.

Содержание статьи:

• Исследование мира OLAP-отчетности
• Понимание основ
  • Определение понятия OLAP
  • Структура OLAP-отчетов
  • Основные компоненты системы
• Важность аналитики в бизнесе
• Повышение конкурентоспособности
  • Анализ рыночных тенденций
  • Прогнозирование результатов
  • Выявление потенциальных проблем
• Выбор правильного инструмента
• Решение между OLAP и OLTP
  • Основные различия
  • Сферы применения каждого
  • Примеры бизнес-кейсов
• Преимущества использования OLAP
• Улучшение процесса принятия решений
  • Сокращение времени анализа
• Вопрос-ответ:
  • Что такое OLAP-отчеты и зачем они нужны?
  • Какие ключевые принципы лежат в основе построения OLAP-отчетов?
  • Какие функции предоставляются в OLAP-системах для анализа данных?
  • Какие преимущества могут получить организации от использования OLAP-отчетов?
  • Какие инструменты и технологии чаще всего используются для создания OLAP-отчетов?

Исследование мира OLAP-отчетности

Основными компонентами OLAP являются многомерные кубы данных и OLAP-отчеты. Многомерный куб представляет собой специальную структуру, которая позволяет организовывать данные по нескольким измерениям одновременно, что обеспечивает более глубокий анализ информации.

OLAP-отчеты представляют собой интерактивные отчеты, которые позволяют пользователям проводить различные аналитические операции, такие как агрегация данных, сегментация, фильтрация, и повороты, для получения нужной информации. Они предоставляют возможность пользовательской настройки и гибкого отображения данных в соответствии с потребностями бизнеса.

Цель OLAP-отчетности заключается в том, чтобы обеспечить пользователям доступ к качественной и актуальной информации для принятия обоснованных решений. Важно отметить, что OLAP-отчетность направлена на анализ данных, в то время как OLTP (Online Transaction Processing) — на их обработку.

Преимущества использования OLAP-отчетности очевидны. Она позволяет бизнесу проводить глубокий анализ данных, что в свою очередь способствует принятию более обоснованных решений. Благодаря интерактивным функциям и возможности настройки отчетов, пользователи могут быстро и эффективно извлекать нужную информацию, что повышает производительность и конкурентоспособность бизнеса.

Понимание основ

OLAP представляет собой технологию обработки данных, ориентированную на многомерный анализ. В отличие от классических отчетов, где данные просто представлены в виде таблиц, OLAP-отчеты предоставляют возможность проведения глубокого анализа данных с использованием различных поворотов, агрегаций и сегментаций.

Ключевым понятием в мире OLAP является многомерный куб, который представляет собой структуру данных, организованную по различным измерениям. Это позволяет пользователям проводить анализ данных с разных точек зрения и получать более глубокие инсайты.

Одной из основных особенностей OLAP является возможность создания пользовательских отчетов. Это позволяет адаптировать представление данных под конкретные потребности пользователя, обеспечивая гибкость и удобство при анализе информации.

Важным этапом в работе с OLAP-отчетами является анализ данных, который включает в себя не только простое представление информации, но и выявление скрытых закономерностей, трендов и аномалий, что позволяет принимать более обоснованные решения.

С помощью агрегации данных в OLAP-системах осуществляется сжатие информации путем суммирования или усреднения значений по выбранным измерениям, что позволяет быстрее и эффективнее проводить анализ больших объемов данных.

Кроме того, сегментация данных позволяет разбивать информацию на более мелкие части в соответствии с определенными критериями, что облегчает анализ данных и выявление причинно-следственных связей.

Определение понятия OLAP

Одним из ключевых элементов OLAP является многомерный анализ данных. Данные в OLAP хранятся в форме, которая позволяет представлять их в виде нескольких измерений, таких как время, продукт, регион и т.д. Эти измерения образуют куб данных, который можно анализировать с различных ракурсов.

Пользовательский интерфейс OLAP обычно предоставляет возможность выполнения различных операций, таких как повороты (pivot), фильтрация, сортировка и применение различных агрегатных функций к данным. Это позволяет пользователям проводить глубокий и гибкий анализ данных, исследуя различные аспекты бизнеса и принимая обоснованные решения.

Использование OLAP-отчетов позволяет организациям эффективно проводить анализ данных, выявлять тенденции, прогнозировать результаты и принимать обоснованные решения на основе фактических данных. В итоге, это способствует повышению конкурентоспособности и улучшению процесса принятия управленческих решений.

Структура OLAP-отчетов

OLAP-отчеты представляют собой основной инструмент анализа данных в современном бизнесе. Их структура обладает множеством ключевых характеристик, среди которых могут быть выделены следующие:

Многомерность данных: Одной из основных особенностей OLAP-отчетов является возможность анализа информации по нескольким измерениям одновременно. Это позволяет пользователям рассматривать данные с разных точек зрения, делая анализ более полным и информативным.

Сегментация и агрегация данных: В OLAP-отчетах данные могут быть сегментированы и агрегированы по различным параметрам и измерениям. Это позволяет выделить ключевые тренды и паттерны, сконцентрировав внимание на наиболее значимых аспектах анализа.

Интерактивный пользовательский опыт: Современные OLAP-системы предоставляют пользователю возможность взаимодействия с данными в режиме реального времени. Это позволяет проводить различные манипуляции с отчетами, включая выбор конкретных измерений, фильтрацию данных и изменение представления результатов анализа.

Возможность поворотов: Одной из ключевых характеристик OLAP-отчетов является возможность быстрого изменения ориентации анализа путем перестановки измерений и параметров. Это позволяет пользователям быстро переключаться между различными аспектами данных и получать новые инсайты.

Итак, структура OLAP-отчетов представляет собой сложную систему многомерных данных, обеспечивающую пользователю интерактивный и гибкий аналитический инструмент для принятия более обоснованных и эффективных решений в бизнесе.

Основные компоненты системы

В мире OLAP-отчетности основные компоненты системы представляют собой важные элементы, обеспечивающие эффективный анализ данных и принятие стратегических решений.

Одним из ключевых компонентов является отчет. Отчеты в OLAP-системах представляют собой инструменты, позволяющие визуализировать и анализировать данные, выявлять тренды, а также выявлять сильные и слабые стороны бизнес-процессов.

Следующий важный компонент — анализ. OLAP-системы предоставляют пользователю возможность проводить глубокий анализ данных с помощью множества функций, таких как срезы, дрели, фильтры и группировки.

Интерактивный пользовательский интерфейс является еще одним важным компонентом. Он позволяет пользователям взаимодействовать с данными, изменять представление отчетов и получать необходимую информацию для принятия решений.

Многомерный анализ — это способность OLAP-систем работы с данными в многомерном формате, что позволяет более глубоко и полноценно анализировать информацию, учитывая различные аспекты и факторы.

Сегментация и повороты данных также являются важными компонентами системы OLAP. Сегментация позволяет разделить данные на группы для дальнейшего анализа, в то время как повороты позволяют изменять углы обзора данных, обеспечивая более полное понимание ситуации.

Важность аналитики в бизнесе

Аналитика играет ключевую роль в современном бизнесе, обеспечивая компаниям инсайты, необходимые для принятия обоснованных решений. Особенно важным становится пользовательский многомерный анализ данных, который позволяет раскрывать скрытые тенденции и закономерности.

Сегментация данных позволяет выявить основные группы клиентов или продуктов, что в свою очередь помогает оптимизировать маркетинговые стратегии и улучшить обслуживание клиентов. Благодаря поворотам и агрегации данных бизнес-аналитики могут получить полное представление о состоянии компании и ее рынка.

Важным инструментом становится интерактивный анализ, позволяющий пользователям взаимодействовать с данными, изменять параметры и наблюдать за реакцией. Это не только делает процесс аналитики более эффективным, но и позволяет выявлять новые возможности и угрозы на ранних стадиях.

Повышение конкурентоспособности компании становится более доступным благодаря анализу рыночных тенденций и прогнозированию результатов. Выявление потенциальных проблем позволяет предпринимать меры еще до того, как они станут критическими для бизнеса.

Определение правильного инструмента для анализа данных становится важным шагом. Различие между OLAP и OLTP, их сферы применения, а также примеры бизнес-кейсов, подчеркивают необходимость выбора оптимального решения для конкретной ситуации.

Преимущества использования OLAP становятся очевидными: улучшение процесса принятия решений и сокращение времени анализа, что в свою очередь позволяет компаниям быстрее реагировать на изменения в окружающей среде и сохранять конкурентное преимущество.

Повышение конкурентоспособности

Анализ рыночных тенденций

Для успешного повышения конкурентоспособности в современной бизнес-среде необходимо проводить систематический анализ рыночных тенденций. Однако, без эффективных инструментов и методов этот процесс может оказаться сложным и неэффективным. Здесь на помощь приходит OLAP-отчетность.

OLAP (Online Analytical Processing) предоставляет возможность сегментации и анализа огромных массивов данных, собранных из различных источников. Это позволяет бизнесу оперативно реагировать на изменения в рыночной среде и выявлять перспективные направления развития.

Прогнозирование результатов

Прогнозирование результатов является ключевым элементом стратегического управления. На основе анализа данных, OLAP-отчетность позволяет строить прогнозы с высокой точностью, учитывая различные сценарии развития событий.

С помощью многомерного анализа и поворотов, бизнес-аналитики могут выявлять зависимости и тенденции, которые могут повлиять на будущие результаты компании. Это позволяет более осознанно принимать стратегические решения и адаптировать бизнес-процессы под изменяющиеся условия рынка.

Выявление потенциальных проблем

Одним из ключевых преимуществ OLAP-анализа является способность выявлять потенциальные проблемы и уязвимые места в бизнес-процессах. Путем агрегации и интерактивного исследования данных, компании могут оперативно выявлять отклонения от нормы и принимать меры для их устранения.

Это позволяет предотвращать потенциальные убытки и минимизировать риски, что является важным фактором для повышения конкурентоспособности компании на рынке.

Анализ рыночных тенденций

Многомерный анализ рыночных тенденций позволяет компаниям получить полное представление о динамике изменений на рынке. Он предполагает учет нескольких параметров одновременно, что позволяет выявить слабые места и потенциальные возможности для развития.

Интерактивный отчет о рыночных тенденциях дает пользователям возможность самостоятельно исследовать данные и выявлять интересующие их аспекты. Это позволяет быстро реагировать на изменения и принимать обоснованные решения.

Одной из важных составляющих успешного анализа является сегментация данных. Подробное разделение рынка на сегменты позволяет выявить специфические тенденции и потребности каждой группы потребителей.

С помощью поворотов данных можно быстро изменять перспективу анализа, рассматривая рыночные тенденции с разных углов. Это помогает выявить скрытые закономерности и тренды, которые могут быть незаметны при обычном рассмотрении данных.

Тщательный анализ рыночных тенденций позволяет компаниям оставаться на шаг впереди конкурентов, а также прогнозировать изменения на рынке и грамотно адаптироваться к ним. Это необходимый инструмент для успешного развития любого бизнеса в современном мире.

Прогнозирование результатов

Одним из ключевых инструментов для прогнозирования результатов в OLAP-отчетности является использование многомерных моделей данных, которые позволяют учитывать различные аспекты бизнеса и их взаимосвязи. Это позволяет более точно оценить будущие тренды и изменения на рынке.

Для проведения прогнозирования результатов часто используются интерактивные отчеты, которые позволяют пользователям самостоятельно настраивать параметры анализа и получать необходимую информацию в режиме реального времени. Это обеспечивает более гибкий и точный анализ данных.

Важным аспектом прогнозирования результатов является сегментация данных, которая позволяет выделить различные группы клиентов или товаров и анализировать их поведение отдельно. Это позволяет более точно оценить спрос на конкретные товары или услуги и предсказать их будущее развитие.

Для более точного прогнозирования результатов часто используются повороты данных, которые позволяют быстро изменять параметры анализа и оценивать их влияние на конечный результат. Это позволяет выявить скрытые зависимости и тенденции, которые могут повлиять на будущие результаты бизнеса.

Кроме того, для прогнозирования результатов в OLAP-отчетности широко применяются пользовательские агрегации, которые позволяют адаптировать аналитические отчеты под конкретные потребности пользователей и бизнес-задачи. Это позволяет более точно прогнозировать результаты и принимать обоснованные решения на основе анализа данных.

В целом, прогнозирование результатов в рамках OLAP-отчетности является важным инструментом для бизнеса, который позволяет предсказать будущие тренды и события на основе анализа многомерных данных и использования различных методов сегментации, агрегации и пользовательских аналитических отчетов.

Выявление потенциальных проблем

Для успешного использования OLAP-отчетов в бизнесе необходимо тщательно выявить потенциальные проблемы, которые могут возникнуть в процессе их внедрения и эксплуатации.

Во-первых, необходимо обратить внимание на качество данных, используемых для формирования отчетов. Недостоверные или неактуальные данные могут привести к искаженным результатам анализа и неверным стратегическим решениям.

Одной из потенциальных проблем является сложность интерактивного использования отчетов. Если пользователи не могут легко взаимодействовать с данными, проводить сегментацию и делать повороты для получения нужной информации, то эффективность анализа снижается.

Другой важной проблемой может быть несоответствие пользовательского интерфейса ожиданиям и потребностям конечных пользователей. Важно учитывать их запросы и предпочтения при разработке интерфейса отчетов.

Также следует обращать внимание на многомерный анализ данных. В случае неправильной структуры или недостаточной сегментации данных, анализ может быть неполным или недостоверным.

Важно также учитывать сферу применения системы OLAP. Некоторые бизнес-процессы могут требовать более детального анализа данных, чем другие, и необходимо обеспечить соответствующую функциональность системы.

Таким образом, выявление потенциальных проблем в использовании OLAP-отчетов включает в себя анализ качества данных, удобство интерфейса для пользователей, правильную сегментацию данных и соответствие функциональности системы потребностям бизнеса.

Выбор правильного инструмента

При выборе между OLAP и OLTP важно учитывать особенности каждого инструмента и потребности вашего бизнеса. OLAP (Online Analytical Processing) и OLTP (Online Transaction Processing) представляют собой два различных подхода к обработке данных, каждый из которых имеет свои преимущества и назначение.

OLAP является мощным инструментом для многомерного анализа данных. Он предназначен для работы с данными, которые организованы по определенным измерениям и позволяет выполнять сложные агрегации и аналитические запросы. Важной характеристикой OLAP является его способность обрабатывать большие объемы данных и создавать интерактивные отчеты, которые позволяют пользователям исследовать данные и делать повороты для выявления новых аспектов информации.

OLTP, с другой стороны, предназначен для обработки операционных данных в реальном времени. Он обеспечивает быстрое выполнение транзакций и поддерживает повседневные операции бизнеса, такие как обновление базы данных, добавление новых записей и изменение существующих данных. Однако OLTP не обладает возможностями многомерного анализа и создания сложных отчетов как OLAP.

При принятии решения между OLAP и OLTP необходимо тщательно оценить требования вашего бизнеса и конкретные задачи, которые вы хотите решить. Если ваша организация нуждается в многомерном анализе данных, интерактивных отчетах и возможности проведения сложных агрегаций, то OLAP может быть более подходящим выбором. В случае же, если вам необходима быстрая обработка операционных данных и поддержка транзакций в реальном времени, то OLTP будет более эффективным.

Важно также помнить, что некоторые современные системы предлагают интеграцию и OLAP, и OLTP функциональности, что позволяет использовать оба подхода в соответствии с конкретными задачами и потребностями вашего бизнеса.

Решение между OLAP и OLTP

OLAP является технологией, предназначенной для анализа данных. Она основана на многомерной модели данных, где информация организована в виде «кубов данных», позволяющих анализировать данные с различных точек зрения. Отчеты в OLAP обычно содержат пользовательские запросы, позволяющие проводить глубокий анализ и сегментацию данных. Эти отчеты часто представлены в интерактивном формате, позволяя пользователям осуществлять повороты данных и проводить агрегацию данных для получения нужной информации.

OLTP, напротив, предназначен для обработки транзакционных данных в реальном времени. Он ориентирован на поддержку операционных процессов, таких как добавление, изменение и удаление данных в базе данных. Отчеты в OLTP обычно не имеют многомерной структуры и фокусируются на оперативной информации, необходимой для выполнения операций в реальном времени.

При выборе между OLAP и OLTP необходимо учитывать цели и потребности вашего бизнеса. Если вам требуется проводить аналитику и агрегировать данные для принятия стратегических решений, то OLAP может быть более подходящим выбором. С другой стороны, если вашей основной задачей является поддержка операционных процессов и обеспечение доступа к оперативным данным, то OLTP будет более предпочтительным.

Важно также отметить, что в некоторых случаях может потребоваться использование и OLAP, и OLTP. Например, в компании могут быть реализованы различные системы для обработки операционных данных и аналитики. Это позволяет эффективно использовать каждую систему в соответствии с ее предназначением и потребностями пользователей.

В конечном итоге, выбор между OLAP и OLTP должен быть обусловлен конкретными требованиями вашего бизнеса и целями, которые вы хотите достичь с их помощью.

Основные различия

OLAP (Online Analytical Processing) и OLTP (Online Transaction Processing) представляют собой две разные методологии обработки данных, каждая из которых имеет свои уникальные характеристики и применения. В данном контексте сферы применения OLAP и OLTP существенно различаются.

Основное различие между OLAP и OLTP заключается в типе данных и их обработке. OLAP ориентирован на анализ данных, в то время как OLTP фокусируется на обработке операционных транзакций.

• Многомерные данные: Одним из ключевых отличий OLAP от OLTP является способ хранения данных. OLAP использует многомерные данные, что позволяет анализировать информацию по различным измерениям, таким как время, продукты, регионы и т.д.
• Агрегация данных: OLAP позволяет проводить агрегацию данных, что означает объединение их в более крупные группы для выполнения анализа. Это позволяет быстро обрабатывать большие объемы данных и получать сводные отчеты.
• Интерактивный анализ: OLAP обеспечивает интерактивный анализ данных, что позволяет пользователям проводить повороты данных, фильтрацию и сегментацию для получения нужной информации. Это делает OLAP идеальным инструментом для принятия стратегических решений.

В отличие от этого, OLTP ориентирован на обработку оперативных данных, обеспечивая эффективное выполнение операций в реальном времени. OLTP базируется на реляционной модели данных и обычно используется для поддержки ежедневных бизнес-транзакций, таких как покупки, заказы и т.д.

В целом, хотя и OLAP, и OLTP обрабатывают данные, их применение и функциональность значительно различаются. OLAP подходит для аналитических целей, требующих интерактивного анализа многомерных данных, в то время как OLTP предназначен для обработки операционных транзакций в реальном времени.

Сферы применения каждого

OLAP используется в многих отраслях бизнеса для анализа многомерных данных. Его главное преимущество заключается в том, что он позволяет проводить агрегацию данных на различных уровнях, создавать интерактивные отчеты и осуществлять повороты данных для получения более глубокого понимания процессов.

Сферы применения OLAP включают анализ продаж, финансовое моделирование, управление запасами, а также маркетинговые исследования. Например, в розничной торговле OLAP используется для анализа данных о продажах по разным категориям товаров, сегментации клиентов и прогнозирования спроса.

С другой стороны, OLTP применяется для обработки транзакций в реальном времени. Его основная задача — обеспечение доступа к данным для оперативного выполнения транзакций и поддержания целостности базы данных.

Сферы применения OLTP включают онлайн-магазины, банковское дело, системы управления складом и другие приложения, где требуется быстрый и надежный доступ к данным для выполнения операций.

Примеры бизнес-кейсов

Применение OLAP-отчетов в различных сферах бизнеса открывает широкий спектр возможностей для улучшения процессов анализа и принятия стратегических решений. Рассмотрим несколько примеров использования OLAP:

Примеры бизнес-кейсов демонстрируют, как использование OLAP-отчетов способствует повышению эффективности бизнес-процессов и принятию обоснованных стратегических решений.

Преимущества использования OLAP

Системы OLAP обладают пользовательским интерфейсом, что делает процесс анализа данных более удобным и гибким для конечных пользователей. Пользовательские отчеты и возможность создания собственных запросов позволяют адаптировать аналитический процесс под конкретные потребности бизнеса.

Одним из ключевых преимуществ OLAP является его интерактивность. Пользователи могут проводить повороты и фильтрацию данных непосредственно во время анализа, что способствует быстрому и эффективному принятию решений.

В конечном итоге, использование OLAP способствует улучшению процесса принятия решений в организации, обеспечивая более полный и точный анализ данных, а также сокращение времени, затрачиваемого на аналитику.

Улучшение процесса принятия решений

Первоначально, пользовательский анализ позволяет рассмотреть данные с различных точек зрения, что создает возможность для более глубокого понимания ситуации. Важным инструментом здесь является сегментация данных, позволяющая выделять определенные группы информации для более детального рассмотрения.

Применение многомерных отчетов в процессе принятия решений также позволяет быстро реагировать на изменения в бизнес-среде, поскольку пользователи могут проводить анализ в реальном времени и получать актуальную информацию о состоянии дел.

В конечном итоге, использование пользовательских отчетов в OLAP-системах значительно улучшает процесс принятия решений, обеспечивая более глубокий и точный анализ данных, увеличивая оперативность реакции на изменения и повышая эффективность бизнес-процессов в целом.

Сокращение времени анализа

В современном мире быстрота принятия решений играет ключевую роль в успехе бизнеса. И здесь важную роль играют инструменты анализа данных, в частности, многомерный анализ, предоставляемый OLAP системами.

Суть многомерного анализа заключается в том, что он позволяет проводить анализ данных с различных точек зрения одновременно, делая возможным быстрое выявление связей и закономерностей. Одним из ключевых элементов этого анализа является сегментация данных, которая позволяет разбивать их на категории и рассматривать каждую категорию отдельно. Также важным аспектом является агрегация данных, позволяющая объединять данные для получения общей картины.

Однако, для эффективного сокращения времени анализа необходимо не только использовать многомерный анализ, но и обеспечить интерактивный и пользовательский доступ к данным. Интерактивность позволяет пользователям в реальном времени взаимодействовать с данными, проводить различные эксперименты и исследования, что существенно ускоряет процесс принятия решений. Пользовательский доступ позволяет каждому участнику бизнес-процесса получать необходимую информацию в формате, наиболее удобном именно для него, что также способствует более быстрому принятию решений.

Таким образом, сокращение времени анализа данных с помощью многомерного, интерактивного и пользовательского подхода становится важным инструментом для успешного функционирования современного бизнеса, позволяя быстрее выявлять тренды, прогнозировать изменения и принимать эффективные решения.

Вопрос-ответ:

Что такое OLAP-отчеты и зачем они нужны?

OLAP-отчеты (Online Analytical Processing) – это инструменты анализа данных, которые позволяют пользователям исследовать большие объемы информации, проводить многомерный анализ данных и выявлять взаимосвязи между различными аспектами бизнеса. Они необходимы для принятия обоснованных стратегических решений, оптимизации процессов и улучшения результатов деятельности компании.

Какие ключевые принципы лежат в основе построения OLAP-отчетов?

Основные принципы OLAP-отчетов включают многомерность данных, способность к динамическому анализу, поддержку агрегации и детализации данных, возможность интерактивного взаимодействия с отчетами, а также гибкость в настройке представления данных в соответствии с потребностями пользователя.

Какие функции предоставляются в OLAP-системах для анализа данных?

OLAP-системы предоставляют широкий спектр функций для анализа данных, включая возможность строить многомерные кубы данных, выполнять срезы, дрелирование (drill down) и пробивание (drill through) данных, проводить анализ временных рядов, создавать графики, таблицы и диаграммы для визуализации результатов анализа, а также поддерживать фильтрацию и сортировку данных.

Какие преимущества могут получить организации от использования OLAP-отчетов?

Использование OLAP-отчетов может принести организациям множество преимуществ, включая более быстрый доступ к важным бизнес-данным, возможность проведения глубокого анализа для выявления трендов и паттернов, повышение эффективности принятия стратегических решений, оптимизацию бизнес-процессов, а также улучшение понимания клиентов и рыночных условий.

Какие инструменты и технологии чаще всего используются для создания OLAP-отчетов?

Для создания OLAP-отчетов часто используются специализированные инструменты и технологии, такие как OLAP-серверы (например, Microsoft SQL Server Analysis Services, Oracle OLAP), BI-платформы (например, Tableau, Power BI), а также специализированные языки запросов, такие как MDX (Multidimensional Expressions) и DAX (Data Analysis Expressions).