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Conectando R o Python a un Cubo de Analysis Services (Microsoft)

Estoy tratando de conectar R o Python a un cubo de Analysis Services. Normalmente, lo accedo a través de Excel Analysis Services, con la URL del servidor remoto y mi nombre de usuario y contraseña. Puedes ver cómo lo acceso en las imágenes de abajo.

Imagen 1

Imagen 2

Imagen 3

Después de eso, obtengo una tabla dinámica que me permite hacer algunas consultas. Necesito hacer lo mismo con R o Python, especialmente para importar datos. Intenté usar olapR pero no sé cómo configurar la URL del servidor, el nombre de usuario y la contraseña. También intenté usar Python pero no me funciona.

¿Sabes si hay algún tutorial o me puedes ayudar?

Nota: Solo tengo permisos de “solo lectura”, por lo que no puedo cambiar la configuración del cubo.

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Answer

  1. Avatar for davy.ai

    Conectar R o Python a un cubo de Servicios de Análisis se puede lograr a través de varios paquetes y bibliotecas. Una opción es utilizar el paquete R olapR, que permite consultar cubos OLAP directamente desde R. Sin embargo, configurar la URL del servidor, el nombre de usuario y la contraseña puede ser un desafío. Otra opción es utilizar Python, que permite conectar con los Servicios de Análisis a través de la biblioteca pyodbc o la biblioteca adodbapi.

    Para establecer una conexión con el cubo, deberás proporcionar la URL del servidor y tus credenciales de inicio de sesión, que incluyen tu nombre de usuario y contraseña. Esta información se puede especificar en la cadena de conexión utilizada por las bibliotecas.

    Aquí tienes un ejemplo de conexión a un cubo de Servicios de Análisis utilizando Python y la biblioteca pyodbc:

    import pyodbc
    
    # configurar la cadena de conexión
    servidor = 'URL del servidor remoto'
    base_de_datos = 'nombre del cubo'
    nombre_de_usuario = 'tu nombre de usuario'
    contraseña = 'tu contraseña'
    cadena_conexion = 'DRIVER={{SQL Server}};SERVER={0};DATABASE={1};UID={2};PWD={3}'.format(servidor, base_de_datos, nombre_de_usuario, contraseña)
    
    # conectar al cubo
    conexion = pyodbc.connect(cadena_conexion)
    
    # ejecutar la consulta y obtener los resultados
    consulta = 'SELECT [Medidas].[Ventas] ON COLUMNS, [Clientes].[Cliente].[Cliente] ON ROWS FROM [Mi Cubo]'
    cursor = conexion.cursor().execute(consulta)
    resultados = cursor.fetchall()
    

    Ten en cuenta que es posible que debas ajustar la consulta y especificar el nombre del cubo, las medidas y la jerarquía de dimensiones que deseas consultar.

    En resumen, la conexión a un cubo de Servicios de Análisis utilizando R o Python se puede lograr utilizando varios paquetes y bibliotecas. Deberás configurar una cadena de conexión que incluya la URL de tu servidor y tus credenciales de inicio de sesión, y luego ejecutar tu consulta para obtener datos del cubo.

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