Si vous avez besoin d'agréger des données et de les rendre disponibles pour les découper et les découper à la vitesse de la pensée, vous devez utiliser SSAS. À cet égard, il n'y a pas de comparaison entre une base de données multidimensionnelle (un cube, ou ce que SSAS construit) et une base de données relationnelle.
Vous pouvez attacher beaucoup de choses à SSAS. Le produit de Microsoft est PerformancePoint et ProClarity, mais Excel est livré avec un connecteur natif. Si vous avez SharePoint, il peut nativement attacher aux KPI à partir de SSAS. Vous pouvez également utiliser SSRS pour présenter les données. Avec un cube, vous serez étonné de voir combien vous pouvez faire de plus que de regarder quelques métriques. C'est vraiment génial et puissant. Aussi avec un cube, vous pouvez plus facilement utiliser Data Mining et autres. Je dois dire, cependant, que vous aurez au moins besoin de construire un mart dans un schéma en étoile pour construire le cube de. Il y a beaucoup de livres fantastiques à ce sujet, mais je recommanderais le Data Warehouse Lifecycle Toolkit par Ralph Kimball. Il donne un bon aperçu de ce que les marts peuvent faire, et pourquoi vous les utiliseriez. Pour choisir SSAS, il y a Analysis Services Step by Step, qui vous guide tout au long du processus de construction d'un cube. Après avoir jeté un œil sur la façon dont les cubes sont impressionnants, je dois donner cet avertissement: Si tout ce que vous voulez savoir est quelques métriques d'un petit jeu de données, ne vous inquiétez pas d'un cube. T-SQL est meilleur (en passant, SSRS fonctionne sans doute mieux avec T-SQL qu'avec SSAS). Si vous voulez vraiment pouvoir explorer les données et sauter rapidement à travers toutes sortes de niveaux agrégés, alors vous voulez un cube. Après cela, la couche de présentation est ce que vous vous sentez le plus à l'aise avec. T-SQL et SSAS sont compatibles avec les mêmes produits MS.