Qu’est-ce que SSAS ?
SSAS signifie SQL Server Analysis Services. C’est un composant de la suite Microsoft SQL Server.
Il permet de construire des bases de données analytiques pour analyser de grandes quantités de données.
SSAS est utilisé pour créer des cubes OLAP (Online Analytical Processing) ou des modèles tabulaires.
À quoi sert SSAS ?
SSAS facilite l’analyse rapide de données issues de plusieurs sources. Il aide à prendre des décisions basées sur des données fiables.
Une entreprise peut utiliser SSAS pour suivre ses ventes, ses performances RH ou ses indicateurs financiers.
Les cubes OLAP permettent de regrouper des données dans des dimensions analysables (temps, pays, produit, etc.).
Les modèles tabulaires offrent une structure plus simple et sont adaptés aux outils Power BI ou Excel.
Comment fonctionne SSAS ?
SSAS extrait d’abord des données depuis des bases relationnelles, comme SQL Server ou Oracle.
Ensuite, il transforme ces données pour créer un cube ou un modèle organisé autour de dimensions et de mesures.
Les utilisateurs peuvent ensuite interroger ce modèle pour obtenir des chiffres précis selon différents critères (ex : ventes par pays).
SSAS traite et pré-agrège les données pour accélérer les temps de réponse.
Différences avec des notions proches
SSAS se distingue de SSIS (SQL Server Integration Services) et SSRS (SQL Server Reporting Services).
SSIS sert à déplacer les données entre systèmes (ETL). SSRS sert à créer des rapports visuels. SSAS est centré sur l’analyse.
SSAS est parfois confondu avec un moteur de base relationnelle classique. Or, il s’agit d’un outil d’analyse multidimensionnelle.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un groupe de distribution peut créer un cube SSAS pour analyser ses ventes par région, par produit et par trimestre.
Le service RH d’une grande entreprise peut suivre les absences ou les départs sur plusieurs années avec SSAS.
Une société financière peut utiliser SSAS pour surveiller ses performances par portefeuille ou par gestionnaire.
SSAS est utile quand les données sont complexes, volumineuses et doivent être vues sous plusieurs angles.