Аналитика - это понятие растяжимое. Кому-то достаточно ежемесячных статичных отчетов, кто-то любит крутить многомерный куб, кто-то любит делать произвольные запросы на основе семантического слоя, а кому-то действительно нужно прогнозирование.

Прогнозирование может производиться по разным алгоритмам, каждый из них имеет свои плюсы и минусы. Я думаю, что невозможно придумать алгоритм, который прочитает массив данных и вернет точный прогноз. Поэтому вполне логично, что в MS AS нет специальной функции для создания прогноза. Однако там есть большой арсенал более простых функций и операторов, на основе которых, вручную, в редакторе MDX, можно реализовать тот или иной алгоритм прогнозирования (у каждой компании он свой).

To Petr:

теперь самый интересный вопрос: как это (аппроксимацию) прикрутить к OLAP-у … ???
например: если у меня продажи тока за 1-й квартал, и по этим данных хочу посмотреть прогноз на 2-й квартал (даже если брать кол-во продаж по месяцам – три точки – достаточно для расчёта).. в теории данных хватит… теперь вопрос: как в измерение добавить даты о несуществующих ещё событиях…?? Или это как-то по другому делается. ??

Обычно это делается в OLAP-клиентах. Там пользователь может сначала покрутить куб, увидеть например продажи за последние 12 месяцев, посмотреть, нет ли аномалий, выбрать период, на основе которого будет строиться прогноз, применить к нему функцию прогнозирования (функция OLAP-клиента), указав для нее ряд параметров (на сколько периодов вперед будет делаться прогноз, какой тип сглаживания - линейный, полиномиальный, логарифмический и т.п.).

To Petr:

клиент - это хорошо, но хотелось бы на сервере....

Вы боитесь, что клиент не справится с нагрузкой? Тут же не придется обрабатывать миллионы записей, сортировать их - нужно лишь будет выполнить довольно немного простых операций над небольшим количеством чисел - для клиента это легко.

Если же Вы хотите произвести прогнозирование на сервере MS AS, то думаю можно создать Calculated Members. Хотя в этой области у меня знаний явно не хватает. Поэтому приведу пример в терминах OLAP-сервера Cognos PowerPlay:
Допустим, в январе продажи составили 100, в феврале - 110, в марте - 105.
Нам нужно сделать прогноз на апрель.
В тот момент, когда выбраны таблицы (фактов и измерений) и между ними заданы связи, невозможно создать прогноз на апрель - мы не знаем, какие данные лежат в базе - может там только данные за 1 месяц, и мы пока не знаем, как называются месяцы (январь или JAN). Поэтому в PowerPlay нужно запустить генерацию категорий, чтобы для каждого измерения куба было создано дерево категорий. В нем мы увидим, что 2003 год раскрывается в месяцы с января по март. Далее создаем визуальными средствами (мышкой) вычисляемую категорию "апрель" по формуле: "апрель" = ("январь" + "февраль" + "март")/3 , хотя можно сделать и более сложную формулу (если нужно регулярно создавать подобные вычисляемые категории, их можно генерировать с помощью встроенного языка Cognos Script). При генерации куба будет создан агрегат для апреля, и OLAP-клиент лишь визуализирует наш прогнз на апрель. Однако, с моей точки зрения, подобное создание прогнозов на сервере - это довольно неудобный, негибкий подход.

Кто-нибудь знает, можно ли аналогичные действия осуществить в OLAP-сервере MS AS? Приведите аналогичный пример, какие действия там надо произвести, чтобы вычислить прогноз для нового месяца "апрель".