Bereitstellung von Data Mining-Lösungen

Der letzte Schritt im Data Mining-Prozess besteht darin, die Modelle in einer Produktionsumgebung bereitzustellen. Die Bereitstellung ist wichtig, da sie den Benutzern die Modelle zur Verfügung stellt, damit Sie eine der folgenden Aufgaben ausführen können:

• Verwenden Sie die Modelle, um Vorhersagen zu erstellen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Informationen zu den Tools, mit denen Sie Abfragen erstellen können, finden Sie unter Data Mining-Abfrageschnittstellen.

• Betten Sie Data Mining-Funktionen direkt in eine Anwendung ein. Sie können Analyseverwaltungsobjekte (Analysis Management Objects, AMO) oder eine Assembly einschließen, die eine Reihe von Objekten enthält, die Ihre Anwendung zum Erstellen, Ändern, Verarbeiten und Löschen von Miningstrukturen und Miningmodellen verwenden kann.

• Erstellen Sie Berichte, mit denen Benutzer Vorhersagen anfordern, Trends anzeigen oder Modelle vergleichen können.

Dieser Abschnitt enthält ausführliche Informationen zu Bereitstellungsoptionen.

Anforderungen für die Bereitstellung von Data Mining-Lösungen

Bereitstellen einer relationalen Lösung

Bereitstellen einer mehrdimensionalen Lösung

Verwandte Ressourcen

In diesem Abschnitt

Bereitstellen einer Data Mining-Lösung in früheren Versionen von SQL Server

Exportieren und Importieren von Data Mining-Objekten

Anforderungen für die Bereitstellung von Data Mining-Lösungen

Die Instanz von Analysis Services, für die Sie die Lösung bereitstellen, muss in einem Modus ausgeführt werden, der mehrdimensionale Objekte und Data Mining-Objekte unterstützt; Das heißt, Sie können Keine Data Mining-Objekte in einer Instanz bereitstellen, die tabellarische Modelle oder PowerPivot-Daten hosten.

Achten Sie daher beim Erstellen einer Data Mining-Lösung in Visual Studio darauf, die Vorlage,Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project zu verwenden.

Wenn Sie die Lösung bereitstellen, werden die für data Mining verwendeten Objekte in der angegebenen Analysis Services-Instanz in einer Datenbank mit demselben Namen wie die Lösungsdatei erstellt.

Bereitstellen einer relationalen Lösung

Wenn Sie eine relationale Data Mining-Lösung bereitstellen, werden die erforderlichen Data Mining-Objekte in einer neuen Analysis Services-Datenbank erstellt, und die Objekte werden standardmäßig verarbeitet. Sie können Verarbeitungsoptionen ändern, indem Sie die Konfigurationseigenschaft " Verarbeitungsoption" verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren der Projekteigenschaften für Analysis Services (SSDT).

Standardmäßig werden immer nur inkrementelle Änderungen bereitgestellt. Mit anderen Worten, Sie können ein Miningmodell ändern, und wenn Sie das Projekt erneut bereitstellen, wird nur das Miningmodell aktualisiert. Wenn Sie jedoch mehrere Clients haben, die die Analysis Services-Datenbank bearbeiten, kann dies zu Fehlern führen. Um den Standardbereitstellungsmodus so zu ändern, dass die gesamte Datenbank beim Bereitstellen der Lösung aktualisiert wird, ändern Sie die Eigenschaft "Bereitstellungsmodus "

In einer relationalen Data Mining-Lösung sind die einzigen Objekte, die bereitgestellt werden müssen, die Datenquellendefinition, alle verwendeten Datenquellenansichten, die Miningstrukturen und alle abhängigen Miningmodelle.

Bereitstellen einer mehrdimensionalen Lösung

Wenn Sie eine multidimensionale Data Mining-Lösung bereitstellen, erstellt diese Lösung Ihre Data Mining-Objekte innerhalb derselben Datenbank wie der Quellwürfel.

Wenn Sie die Miningstruktur oder das Miningmodell verarbeiten, müssen Sie auch den Quellwürfel verarbeiten. Aus diesem Grund kann die Bereitstellung einer Lösung, die OLAP-Miningmodelle verwendet, länger dauern als relationale Data Mining-Lösungen.

In der Regel verwenden Data Mining-Objekte auch dieselben Datenquellen und Datenquellenansichten, die für den Cube verwendet werden. Sie können jedoch Datenquellen und Datenquellenansichten hinzufügen, die speziell auf Data Mining ausgerichtet sind. In der Regel enthält ein Cube keine Daten zu potenziellen Clients oder externen Daten, die in den multidimensionalen Objekten nicht verwendet werden.

Verwandte Ressourcen

Verschieben von Data Mining-Objekten

Wenn Ihr Modell nur auf relationalen Daten basiert, ist das Exportieren und Importieren von Objekten mithilfe von ASPX die einfachste Möglichkeit zum Verschieben von Modellen.

Verschieben einer Analysis Services-Datenbank

Wenn Modelle einen Cube als Datenquelle verwenden, finden Sie in diesem Thema weitere Informationen zum Verschieben von Modellen und deren unterstützenden Cubedaten.

Bereitstellen von Analysis Services-Projekten (SSDT)

Enthält allgemeine Informationen zur Bereitstellung von Analysis Services-Projekten und beschreibt die Eigenschaften, die Sie als Teil der Projektkonfiguration festlegen können.

Siehe auch

Verarbeitung von Objekten im multidimensionalen Modell
Data Mining-Abfrageschnittstellen
Verarbeitungsanforderungen und Überlegungen (Data Mining)