Cognos培训材料

Cognos产品特性简介
5、报表制作


纯浏览器方式：整个系统中最终用户的使用界面为真正的零安装、零维护。 多数据源：Cognos 可以同时连接多数据源，甚至异构数据源，一个报表中可 以分页设计，每页都可以进行多查询，每个查询可以连接多个数据源。从而 使系统能够很好的应用在复杂环境中。 存储过程：Cognos 对各种数据库的存储过程都能友好的支持。可直接将存储 过程返回的结果集字段以表的形式展现，还可以做存储过程和存储过程以及 存储过程与数据库表之间的连接。减少了开发人员的工作量，增加了最终用 户使用的友好性。
概念

切片(slice)和切块(dice)：在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩 余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是 切块。 旋转(rotate)和转轴(pivot)：变换维的方向，即在表格中重新安排维的 放置（例如行列互换）。通过旋转可以得到不同视角的数据。
Cognos产品功能介绍
商业智能(Business Intelligence)

商业智能是将数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM) 等
技术与客户关系管理(CRM ) 结合起来应用于商业活动实际过程当中， 实 现了技术服务于决策的目的。

商业智能帮助有关部门，加强对业务信息的智能化管理，帮助企 业获得竞争优势. 商业智能是在计算机应用水平达到一定程度,数据积累到一定量后 提上议事日程的一个应用领域. 商业智能是为更好的决策而对数据进行收集,收换,分析和分发的 过程. 商业智能是把数据转化成知识的过程.包括住信息的获取,分析和 交流,帮助人们把获得的有用的知识应用于业务.
时间
X
Y
地区
联机分析处理（OLAP）

OLAP(on-line Analytical Processing)
联机分析处理,是数据仓库系统的主要应用，支持 复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂 的查询结果

ROLAP (Relational OLAP)
基于关系型数据库的OLAP实现,以关系数据库为 核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储,利用现 有的关系数据库技术来模拟多维数据。
(3) Cognos BI Server for Analysis



Cognos BI Server for Analysis是业界领先的OLAP展现 工具。它不仅能够让企业中的每一位员工都能够轻松 自如地访问企业重要数据，从而更有效地管理其业务； 还能对企业数据进行多维分析和统计汇总报表制作， 从而展现整个企业发展的趋势、控制业务运作。 Cognos BI Server for Analysis具有强大的定制分析制 作能力，而这一切仅需用户通过鼠标托拽操作来完成， Cognos BI Server for Analysis的易用性使得用户仅需 要少量培训即可投入使用。 Cognos BI Server for Analysis以提供零客户端的纯 Web访问方式，具有易用性出色的使用界面，同时又 使得部署成本降到最低。
Cognos主要产品

Cognos BI OLAP Modeling

Transformer Analysis Studio Framework Manager Query Studio Report Studio

Cognos BI Server for Analysis


Cognos BI Modeling
6、报表制作的方便性 Cognos 在纯浏览器界面中，提供了基于鼠标拖拽的强大的格式定义 能力，其优异的XML可视化报表定义方式，可以使用户非常方便的控制 报表中内容的精确布局，也可以很方便的制作中国特色的非平衡报表。 只需要做简单的操作就可以完成穿透钻取，级联提示等功能。使得最终 用户可以自己制作个性化的报表，IT部门从烦杂重复劳动中解脱出来， 将精力集中在如何利用数据。
Cognos产品特性简介
3、元数据管理 Cognos具有一致，统一的元数据管理，同时在元数据层具有完备的安全性控 制。能够为整个企业提供一致的数据视图。由管理员或高级用户定义元数据模型， 管理种类繁多的字段、表连接、视图等等对象，并且元数据可以贯穿整个Cognos 应用始终，便于最终用户探查细节数据。能够平滑的适应从简单到复杂的应用环 境。 4、开放的数据访问 用户可以访问各种数据源，基于这些数据源制作报表，分析，这些数据源包括

MOLAP (Multidimensional OLAP)
基于多维数据组织的OLAP实现,以多维的方式组 织和存储数据
概念



维度(dimensions)：多维立方体的基本组成部分(a fundamental component)，用以从用户兴趣的角度组织数据（以合乎逻辑的层次化的 格式组织商业数据）。 层(levels)：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程 度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。 度量(measures)：事实表(fact table)中的包含可计算、合计等的数值型 数据的列。在一个立方体中，度量被事实表分组为度量组。 立方体(cube)：业务数据组成的多维数据空间。 钻取(drill)：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取(roll up) 和向下钻取(drill down)。 roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括 到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数 据深入到细节数据进行观察或增加新维。
业务智能 (Business Intelligence)
ห้องสมุดไป่ตู้
业务智能的层次：
⑴ 查询与报表
→ReportNet
Report
⑵ 多维分析 (OLAP)
→PowerPlay
Z
产品
维度(Dimensions) 层(Levels) 度量(Measures) 立方体(Cube) 钻取(Drill) 切片&旋转( Slice & Dice )



对于关系型数据库的内容，也可以定义维度等内容，使用户能够像操作Cube一样 对关系型数据库中数据进行分析。 同时ReportNet的强大报表功能也扩展到了OLAP数据源。可直接通过Query Studio,Report Studio对OLAP数据源进行访问，生成查询和报表。
关系型数据库 (IBM, Oracle, SQL, Teradata, Sybase, ODBC, etc.) Cognos Cube：Cognos PowerCubes, Cognos Planning Contributor Cubes, and Cognos Finance Cubes OLAP (Microsoft SQL Server Analysis Services, IBM DB2/OLAP, Hyperion Essbase 其它：XML, JDBC, LDAP, WSDL
Cognos 产品构成
1. 数据源层：包括业务数据库，数据集市，数据仓库,多维立方体以及其他来源的非
关系型数据，作为查询统计分析的数据来源。 2. 模型定义层：模型定义层可以分为两部份，一部分通过Cognos BI Modeling 将数 据库在应用层定义为数据查询模型，定义的内容包括，数据库中的表 字段在模型 层被重新命名，重新组织，使其符合业务人员的逻辑；表及字段被赋予应用级安 全性，保证恰当的人可以看到恰当的数据。第二部分是将通过Cognos BI OLAP Modeling统计汇总数据按照业务逻辑生成多维立方体，将数据按照多维信息重新 进行组织并且在应用层设置权限，使用户进行统计分析时得到较好的性能和灵活 的查询组合方式。 3. 应用服务器层：应用服务器层的Cognos BI Server for Reporting和Cognos BI Server for Analysis将在模型定义层中定义的模型和多维立方体通过Web Server进 行发布展示。需要注意的是，查询模型和多维立方体是可以通过”穿透钻取”有 效的连接起来，使得分析—然后—查询的Cognos 分析模式得到很好的体现。 4. 浏览器层：企业用户可以通过浏览器无需任何插件来进行查询、统计分析，得到 正确的信息。对系统进行管理。
(2) Cognos BI Modeling

BI Modeling是Cognos的元数据模型设计 工具，它可以连接多个数据源，对数据 结构进行描述，为Cognos的多维分析， 即席查询，报表等各种应用提供统一一 致的数据视图，降低对企业数据访问的 复杂性，同时提供对各种应用使用的结 构的统一的管理。


Cognos BI Server for Reporting

(1) BI OLAP Modeling


BI OLAP Modeling是Cognos提供的企业级OLAP 模型 设计工具，它将从各类数据源（数据库、数据仓库、 平面文件）中筛选出来的数据创建成多维数据立方体。 立方体是按探察业务的OLAP多维因素分析模型的设计 创建，通过对多维数据立方体的OLAP分析，用户可以 辨明趋势、跟踪业务运作、创建高效的统计汇总报表。 Cognos BI OLAP Modeling具有极高的存储效率和响应 速度，完全脱离了关系型数据库在性能和存储空间效 率上的羁绊，保证用户在访问数据时达到秒级的响应 速度。
Cognos 8简介
目录

商业智能（Business Intelligence）介绍
Cognos 产品功能介绍 ReportNet 介绍

RIDE 简介
商业智能(Business Intelligence)
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮 助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来 自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自 企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环 境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以 是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化 为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据 挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术， 它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。