До выхода SQL Server 2008 R2 Reporting Services единственным вариантом визуализации данных в отчете было добавление диаграммы или шкалы. Теперь также можно использовать гистограммы, спарклайны, индикаторы и карты.

Гистограммы

Гистограмма — это особый тип диаграммы, добавляемый в отчет из окна инструментов. На гистограмме отдельные точки данных обычно отображаются в виде горизонтальных или вертикальных полос. Обычно гистограмма внедряется в табликс для создания небольшой визуализации всех групп или детализации группы в табликсе. После добавления гистограммы в табликс следует настроить отображаемое значение и другие свойства, чтобы добиться нужного вида. Размещая гистограммы в табликсе, можно сравнивать значения из всех групп с минимумом и максимумом по всему диапазону значений групп, как показано на рис. 9-11. В этом примере минимум — это Accessories 2005, а максимум — Bikes 2007. Длина полосы позволяет на взгляд оценить, к чему ближе группа — к максимуму или минимуму.

Рисунок 9-11. Гистограммы.

Спарклайны

Как и гистограммы, спарклайны можно использовать для визуализации данных рядом с подробными данными. Если гистограммы обычно отображают отдельные точки данных, на спарклайне показано несколько точек данных с течением времени, что упрощает отслеживание трендов.

Можно использовать различные типы спарклайнов, например столбцы, диаграммы с областями, круговые диаграммы или диапазоны, но чаще всего в спарклайнах строятся графики. Как можно видеть на рис 9-12, спарклайны довольно бедны по сравнению с полноценными диаграммами. Отсутствуют надписи и отметки на осях, а также пояснения для описания отображаемых данных. Спарклайны предназначены для грубой оценки, позволяя видеть тренды развития и различные степени флуктуаций в отображаемых данных.

Рисунок 9-12. Спарклайны.

Индикаторы

Еще один способ отображения данных в отчетах — использование индикаторов. В прежних версиях Reporting Services можно было создать систему ключевых показателей эффективности, загрузив изображения и используя выражения для показа нужных изображений. Теперь можно использовать встроенные наборы индикаторов, как показано на рис. 9-13, или настроить свойства этих наборов, например цвет или размер значка, а также использовать собственные значки.

Рисунок 9-13. Типы индикаторов.

После выбора набора индикаторов он связывается со значением в области данных или выражением, например сравнением значения из области данных с нужным показателем. Затем определяются правила, определяющие, какие индикаторы обозначают состояния. Например, можно создать выражение, сравнивающее SalesAmount с целевым показателем. Затем можно использовать зеленый флажок для значений SalesAmount выше 90 процентов целевого показателя, желтый — для значений выше 50 процентов, и красный крест для прочих значений.

Карты

Карта — это особое средство визуализации данных, объединяющих географические данные с другими типами анализируемых данных. В качестве подложки для данных можно использовать встроенную коллекцию карт или ESRI-файлы. Для дополнительной настройки можно использовать пространственные данные и функции SQL Server для создания собственных многоугольников, представляющих географические области, точки на карте или соединенный набор точек — маршрут. На карте может быть несколько слоев пространственных данных, используемых для отрисовки, аналитических данных, проецируемых на карту в качестве выделенных цветом областей и маркеров, а также правил назначения цветов, размеров маркеров и прочих свойств визуализации аналитических данных. Кроме того, можно использовать слои-блоки Bing Maps в качестве фона для слоев на карте.

Хотя можно настраивать свойства карты и слоев вручную, проще всего перетащить карту из окна инструментов в тело отчета (если используется Business Intelligence Development Studio) или щелкнуть карту на ленте (если используется Report Builder 3. 0) . После этого запускается мастер создания карт, который проводит настройку, запрашивая источник пространственных данных, определяющих саму карту, и источник аналитических данных для отображения на карте. После этого можно указать, как в отчете должны отображаться эти аналитические данные: с помощью цветных элементов на карте или подписей со значениями данных в определенных точках карты. Затем следует определить связь между пространственными данными карты и аналитическими данными, связав поля из этих наборов данных. Например, наборы данных карты на рис. 9-14 имеют совпадающие поля двухбуквенных обозначений штатов. На следующем шаге задается поле аналитических данных, отображаемое на карте, и настраиваются применяемые правила визуализации, например диапазоны цветов. На рисунке, например, правило задает более темные цвета для обозначения более высокого числа жителей.

Рисунок 9-14. Карта с цветами, обозначающими распределение населения.