立方体分析

立方体分析提供了一种极其简单的分析方式，让任何人都可以对数据进行分析。最经常使用立方体分析的人，可能是那些对指标变化的潜在的根本原因很感兴趣，但是对数据库技巧不是非常熟悉的业务经理。

立方体分析使得用户可以使用标准的多维分析功能，如分页、旋转、排序、筛选和向下/上钻取来浏览一系列的报表。这些OLAP功能，最早在上世纪90年代早期就已经面世，它们允许用户使用简单的鼠标点击就可以进行立方体数据切片和切块。名词“立方体(cube)”指的是预先组织好的高度相关的一个数据子集，用户可以组合任何立方体中的实体（比如：商店、产品、顾客、供应商）和度量（例如：销售额、利润、单价、年龄）来建立多于二维的视图或者切片，并将其显示在计算机屏幕上(如图21)

图 1OLAP功能比如分页，旋转，排序，过滤和钻取，允许用户切片和切块特定领域的数据子集以及从许多不同的角度查看数据

为了实现立方体分析的功能，大多数的OLAP供应商使用定制的专用的立方体数据库。这种技术就是人们熟知的多维OLAP（或称MOLAP）。不幸的是，立方体数据库的数据容量非常小——连真正关系型数据库的容量的万分之一都不到，因为这种技术并不能支撑真正的关系型数据库的数据容量。尽管如此，由于大多数早期的部门级别BI应用只需要10MB到100MB的详细数据和汇总数据，因此人们在最初并没有意识到这种数据容量上的限制是一个问题。当公司发现需要部署上百个重叠的立方体来涵盖所有的数据子集的组合、汇总级别和跨应用的多用户组安全权限的需要时，立方体数据容量限制的问题就出现了。这些不断增长的立方体的堆积已经成为人们所熟知的“立方体农场(Cube farms)”。这种立方体农场给IT部门带来了极大的负担，他们不得不生成新的立方体，预先计算汇总数据，分发这些立方体给用户，并清除数据已经过时的立方体。

与此相比，MicroStrategy通过采用人们熟知的关系型OLAP（或称ROLAP）技术把关系型数据库建模成为“虚拟多维立方体(virtual multidimensional cube)”来实现OLAP功能。 MicroStrategy的用户拥有同样的分页、旋转、排序、过滤和钻取这些OLAP功能，不同的是它们可以在整个关系型数据库的范围内这样做。用ROLAP技术，用户所要分析的数据总能涵盖最新的数据——这就消除了“什么样的数据能够被分析到”这样的局限，并且用户和安全权限都是一致地依赖于关系型数据库的（如图22）。早期的MicroStrategy用户就已经可以在整个数据库范围内而不仅仅在一个简单的数据子集上进行分析，唯一的代价是稍慢的响应时间，这就是为什么MicroStrategy要提出智能立方体(Intelligent Cube ?)解决这一问题的原因。

图 2MicroStrategy为获得完全的数据库平台技术的全面功能的所有好处而设计，避免管理立方体农场的负担

MicroStrategy智能立方体提供和小型的MOLAP立方体所有同样的OLAP功能，同时拥有只在ROLAP的体系结构下才可以得到增强的可用性。

快速的报表分析和操作——立方体分析具有快速执行和增强的切片和切块能力

个性化和安全地共享立方体——通过个性化的视图，整个企业范围内的立方体都可以透明和安全地共享

自动地创建和同步立方体——在运行中创建立方体，并自动地刷新数据来满足实时分析的需要

从汇总数据向详细交易数据任意钻取——从立方体随意无缝钻取到整个数据仓库范围的能力