Lançamos recentemente o FastReport FMX 2.8 que inclui suporte ao framework FMXLinux. Neste artigo, gostaria de descrever o processo de instalação e os requisitos com base na versão de teste do FastReport FMX 2.8, Embarcadero RAD Studio 10.4.1, FmxLinux 1.52 do gerenciador de pacotes do GetIT e Ubuntu 20.04.1. Não vamos nos aprofundar no processo de instalação e compilação do Linux no RAD Studio. Já existem bons artigos no site da Embarcadero sobre o assunto: Linux Application Development e FireMonkey for Linux. Aqui está uma pequena lista de verificação das etapas que devem ser feitas antes da instalação do FastReport FMX 2.8 (se você já fez uma configuração do RAD Studio IDE e compilador para Linux e compilação do aplicativo FmxLinux com êxito, basta pular essas etapas):  Instale a distribuição Linux ou use uma instalada (Este artigo é baseado na distribuição Ubuntu 20.04.1); Instale os pacotes dev do gcc e curl. Embarcadero recomenda os seguintes: 1 sudo apt install joe wget p7zip-full curl openssh-server build-essential zlib1g-dev libcurl4-gnutls-dev libncurses5 Neste caso, o pacote dev de 7zip instala todas as dependências, incluindo gcc (arquivos binários da versão de teste FastReport FMX 2.8 compilados com gcc 9!); Instale os pacotes dev do zlib. Para o Ubuntu pode ser: 1 sudo apt-get install zlib1g-dev Instale o x11, gtk3 e as dependências: 1 sudo apt install libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libgtk-3-common libgstreamer1.0-0 libgstreamer-plugins-base1.0-0 Fiz uma instalação limpa na nova máquina virtual e unifiquei todos os comandos de instalação a um:  1 sudo apt install joe wget p7zip-full curl openssh-server build-essential zlib1g-dev libcurl4-gnutls-dev libncurses5 zlib1g-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libgtk-3-common libgstreamer1.0-0 libgstreamer-plugins-base1.0-0    Instale PAServer (verifique Linux Application Development);  Instale FmxLinux através do gerenciador de pacotes GetIt (Tools > GetIt Package Manager);   Conecte-se ao Linux e faça o download do SDK.   Instalação do FastReport FMX 2.8 para FmxLinux é igual à instalação normal do FastReport FMX 2. É necessário baixar a instalação, por exemplo versão trial aqui e fechar o ambiente do desenvolvedor. Todos os caminhos para instalação do compilador são adicionados automaticamente. É isto. FastReport FMX 2.8 está pronto para ser usado! Agora podemos verificar como o FastReport FMX funciona no Linux. Vamos executar o IDE (no meu caso, Embarcadero RAD Studio 10.4.1) e abrir um exemplo de demonstração com relatórios. O exemplo de demonstração principal pode ser encontrado na pasta de instalação do FastReport FMX 2 por padrão em C:\Program Files (x86)\FastReport FMX 2 Trial\Demos\Main.Abra o projeto e selecione a plataforma.  Antes de executar o aplicativo demo, precisamos verificar se todos os arquivos necessários para o aplicativo demo serão enviados via PAServer (Project>Deployment). No meu caso, uma caixa de seleção na frente da biblioteca MIDAS está faltando. Apenas certifique-se de que ele esteja selecionado para a plataforma usada. É hora de compilar e executar a demo. Agora podemos selecionar um relatório e executar o designer de relatório. Crie um relatório e mostre-o na janela de visualização. E, claro, podemos fazer uma exportação para os formatos disponíveis. Assim como para outras plataformas, é possível usar o utilitário de recompilação para alteração de idioma e recompilação de arquivos binários. É necessário selecionar o caminho para as bibliotecas FmxLinux (por default C:\Users\Public\Documents\Embarcadero\Studio\21.0\CatalogRepository\FmxLinux-1.52\lib\Release  for Embarcadero RAD Studio 10.4.1), versão do compilador, versão do gcc e versão do FastReport. É importante observar que a recompilação usa caminhos SDK do Registro IDE, é por isso que o Linux SDK já deve estar configurado corretamente no RAD Studio antes de começar a usar a recompilação. Vamos mudar a língua. Compile e rode a demo novamente. Língua alterada! Como podemos ver, instalar e usar o FastReport FMX 2.8 para FmxLinux é bastante simples.

É difícil imaginar análise de dados sem a tecnologia OLAP (On-Line Analytical Processing). Embora existam opiniões divergentes sobre se oLAP deve ser considerado uma tecnologia ou ideologia. Afinal, OLAP pode ser imaginado como um cubo multidimensional complexo, com tabelas comuns cruzadas (tabelas cruzadas). Tudo isso pode ser chamado de análise rápida de dados. Tradicionalmente, OLAP é considerado uma tecnologia para otimizar grandes quantidades de dados e recomendado para análise estatística. Frequentemente, sistemas OLAP são chamados de cubos. Como sabemos, o cubo tem três dimensões: comprimento, largura e altura. Portanto, o cubo é uma figura tridimensional. É praticamente o mesmo com os dados. Por exemplo, os dados sobre o número de produtos vendidos por cada gerente da empresa podem ser apresentados como uma matriz (tabela cruzada). Este é um conjunto bidimensional de dados – nos títulos das linhas - o nome do produto, nos títulos das colunas - os nomes dos gerentes. Mas se adicionarmos outra dimensão, por exemplo, meses, esse conjunto de dados será tridimensional. E você também pode adicionar anos. Esse é o número de dimensões, não se limita a dois ou três. O nome do cubo não deve enganar você, ele serve apenas para torná-lo único - é um data warehouse multidimensional. Assim, o cubo OLAP na prática pode ter várias dezenas de dimensões - esta é uma estrutura muito complexa, que é difícil de imaginar. Mas é precisamente um cubo multidimensional, e, permite que você reúna todos os dados em um objeto e consiga rapidamente as informações necessárias para a análise. Para trabalhar com cubos, normalmente são utilizadas fatias (slices) - isto é, uma amostra de apenas algumas dimensões necessárias. A conveniência de trabalhar com cubos é que você pode adicionar instantaneamente informações necessárias à sua fatia, porque o cubo já está construído e você tira dele apenas o que quiser. Na onda da popularidade dos sistemas OLAP, FastReports lançou seu FastCube. Como o resultado final do trabalho de um analista é um relatório, qualquer sistema OLAP deve ser capaz de gerá-los. Isso pode ser atribuído aos pontos fortes do FastCube, pois usa o popular e rápido gerador de relatórios FastReport VCL para a plataforma VCL, FastReport.Net para a plataforma .Net e FastReport FMX para a plataforma FMX. Ao contrário dos produtos "enlatados" (prontos), o FastCube é um conjunto de bibliotecas para a plataforma de destino. Isso permite que você inclua componentes OLAP em seus próprios aplicativose. Esta solução é mais flexível, porém, requer habilidades de programação para criar seu aplicativo. Ainda assim, para aqueles que ficariam satisfeitos com qualquer solução padrão sem criar seu próprio aplicativo, há um aplicativo de demonstração no pacote entregue. Ele fornece uma interface para trabalhar com o cubo e as suas fatias e também contém todas as ferramentas padrão do FastCube. Talvez para a grande maioria esta aplicação seja suficiente para o seu trabalho. Este aplicativo de demonstração se parece com o seguinte: Que tipo de oportunidades nos são oferecidas pelo FastCube. Vamos dar uma olhada: 1) Corte bastante simples. A chave é inserir a fonte de dados: tabela ou consulta SQL. Em seguida, você adiciona os campos obrigatórios à crosstab para dimensões, medidas, classificações, filtros, etc. 2) Operações estatísticas padrão: quantidade, mínimo, máximo, média, contador, variância. Essas operações são usadas para filtrar ou separar dados. 3) Funções adicionais de filtragem e seleção condicional: lista de valores exclusivos, número de valores exclusivos, primeiro valor encontrado. 4) A capacidade de criar métricas computadas. Isso é implementado com um script em uma das linguagens de programação disponíveis (Delphi e C ++ - para a plataforma VCL, VB.Net, C # - para .Net) 5) Os eixos são classificados de acordo com medidas e indicadores. Você pode usar várias classificações para cada dimensão. 6) Seleção condicional de valores de células na fatia. Este é um recurso muito útil que permite selecionar uma cor ou ícone de dados, dependendo da condição. 7) Configurações flexíveis para exibir os resultados. Você pode definir a posição do total (no início, no final) ou mesmo torna-lo invisível. 8) A capacidade de criar filtros de valor calculado ao calcular métricas. É implementado com a ajuda de um script. 9) O formato dos indicadores de produção (data, dinheiro, texto, número). Você pode adicionar seu próprio formato. 10) As medições podem ser implementadas como específicas e completas. 11) A tabela cruzada pode ser transposta - gire, mude de lugar linhas e colunas. 12) Os indicadores podem aparecer como porcentagens. 13) A possibilidade construir gráficos usando TeeChart. 14) A capacidade de visualizar e exportar detalhes da célula, ou seja, registros da tabela original, onde os dados são obtidos das células. 15) Exportar fatia em um dos formatos disponíveis: HTML, DBF, CSV, XML, planilha de odf, Excel, Excel 2007. 16) Você pode salvar o cubo e o esquema. 17) A possibilidade de copiar uma gama de valores das tabelas para a área de transferência. 18) Datas são divididas automaticamente por data e hora. Portanto, podemos exibi-las separadamente. 19) Como as fatias podem ser convertidas em relatórios do FastReport. Isso significa que você pode usar a saída do gerador de relatórios para exportar e imprimir relatórios, aumentando assim as possibilidades do FastCube. 20) A capacidade de exportar cubo / dados para XML. 21) Você pode definir as configurações do cubo em código (programando) ou na interface. 22) A capacidade de criar modelos prontos (esquemas) para tabelas de resumo. Existe a possibilidade de proibir o usuário de alterar o esquema. Os recursos do produto citados acima, nos dizem que além dos recursos padrão na criação de fatias de cubo, classificação e filtragem existem ftambém erramentas avançadas de análise de dados. Em particular, é uma ferramenta de seleção de dados condicional. Dependendo das condições da célula podemos destacar5 a cor, também pode ser adicionado um gradiente de células ou ícones. Esses indicadores gráficos o ajudarão a avaliar rapidamente quais valores estão dentro da faixa especificada ou acima dela. A possibilidade de exportar uma fatia não é insignificante. Isso pode ser feito pelo FastCube e por meio de um gerador de relatórios. No segundo caso, a lista de possíveis formatos de exportação é muito maior. Deve-se observar que o cubo pode ser conectado a bancos de dados usando componentes ADO e BDE padrão e quaisquer outras fontes de dados por meio de um TDataSet. Concluindo, o FastCube oferece rápido download e processamento de grandes quantidades de dados. Embora o FastCube envolva a criação de seu próprio aplicativo baseado em componentes, o uso final do cubo pelo usuário não requer nenhum conhecimento específico de programação.

É difícil imaginar análise de dados sem a tecnologia OLAP (On-Line Analytical Processing). Embora existam opiniões divergentes sobre se oLAP deve ser considerado uma tecnologia ou ideologia. Afinal, OLAP pode ser imaginado como um cubo multidimensional complexo, com tabelas comuns cruzadas (tabelas cruzadas). Tudo isso pode ser chamado de análise rápida de dados. Tradicionalmente, OLAP é considerado uma tecnologia para otimizar grandes quantidades de dados e recomendado para análise estatística. Frequentemente, sistemas OLAP são chamados de cubos. Como sabemos, o cubo tem três dimensões: comprimento, largura e altura. Portanto, o cubo é uma figura tridimensional. É praticamente o mesmo com os dados. Por exemplo, os dados sobre o número de produtos vendidos por cada gerente da empresa podem ser apresentados como uma matriz (tabela cruzada). Este é um conjunto bidimensional de dados – nos títulos das linhas - o nome do produto, nos títulos das colunas - os nomes dos gerentes. Mas se adicionarmos outra dimensão, por exemplo, meses, esse conjunto de dados será tridimensional. E você também pode adicionar anos. Esse é o número de dimensões, não se limita a dois ou três. O nome do cubo não deve enganar você, ele serve apenas para torná-lo único - é um data warehouse multidimensional. Assim, o cubo OLAP na prática pode ter várias dezenas de dimensões - esta é uma estrutura muito complexa, que é difícil de imaginar. Mas é precisamente um cubo multidimensional, e, permite que você reúna todos os dados em um objeto e consiga rapidamente as informações necessárias para a análise. Para trabalhar com cubos, normalmente são utilizadas fatias (slices) - isto é, uma amostra de apenas algumas dimensões necessárias. A conveniência de trabalhar com cubos é que você pode adicionar instantaneamente informações necessárias à sua fatia, porque o cubo já está construído e você tira dele apenas o que quiser. Na onda da popularidade dos sistemas OLAP, FastReports lançou seu FastCube. Como o resultado final do trabalho de um analista é um relatório, qualquer sistema OLAP deve ser capaz de gerá-los. Isso pode ser atribuído aos pontos fortes do FastCube, pois usa o popular e rápido gerador de relatórios FastReport VCL para a plataforma VCL, FastReport.Net para a plataforma .Net e FastReport FMX para a plataforma FMX. Ao contrário dos produtos "enlatados" (prontos), o FastCube é um conjunto de bibliotecas para a plataforma de destino. Isso permite que você inclua componentes OLAP em seus próprios aplicativose. Esta solução é mais flexível, porém, requer habilidades de programação para criar seu aplicativo. Ainda assim, para aqueles que ficariam satisfeitos com qualquer solução padrão sem criar seu próprio aplicativo, há um aplicativo de demonstração no pacote entregue. Ele fornece uma interface para trabalhar com o cubo e as suas fatias e também contém todas as ferramentas padrão do FastCube. Talvez para a grande maioria esta aplicação seja suficiente para o seu trabalho. Este aplicativo de demonstração se parece com o seguinte: Que tipo de oportunidades nos são oferecidas pelo FastCube. Vamos dar uma olhada: 1) Corte bastante simples. A chave é inserir a fonte de dados: tabela ou consulta SQL. Em seguida, você adiciona os campos obrigatórios à crosstab para dimensões, medidas, classificações, filtros, etc. 2) Operações estatísticas padrão: quantidade, mínimo, máximo, média, contador, variância. Essas operações são usadas para filtrar ou separar dados. 3) Funções adicionais de filtragem e seleção condicional: lista de valores exclusivos, número de valores exclusivos, primeiro valor encontrado. 4) A capacidade de criar métricas computadas. Isso é implementado com um script em uma das linguagens de programação disponíveis (Delphi e C ++ - para a plataforma VCL, VB.Net, C # - para .Net) 5) Os eixos são classificados de acordo com medidas e indicadores. Você pode usar várias classificações para cada dimensão. 6) Seleção condicional de valores de células na fatia. Este é um recurso muito útil que permite selecionar uma cor ou ícone de dados, dependendo da condição. 7) Configurações flexíveis para exibir os resultados. Você pode definir a posição do total (no início, no final) ou mesmo torna-lo invisível. 8) A capacidade de criar filtros de valor calculado ao calcular métricas. É implementado com a ajuda de um script. 9) O formato dos indicadores de produção (data, dinheiro, texto, número). Você pode adicionar seu próprio formato. 10) As medições podem ser implementadas como específicas e completas. 11) A tabela cruzada pode ser transposta - gire, mude de lugar linhas e colunas. 12) Os indicadores podem aparecer como porcentagens. 13) A possibilidade construir gráficos usando TeeChart. 14) A capacidade de visualizar e exportar detalhes da célula, ou seja, registros da tabela original, onde os dados são obtidos das células. 15) Exportar fatia em um dos formatos disponíveis: HTML, DBF, CSV, XML, planilha de odf, Excel, Excel 2007. 16) Você pode salvar o cubo e o esquema. 17) A possibilidade de copiar uma gama de valores das tabelas para a área de transferência. 18) Datas são divididas automaticamente por data e hora. Portanto, podemos exibi-las separadamente. 19) Como as fatias podem ser convertidas em relatórios do FastReport. Isso significa que você pode usar a saída do gerador de relatórios para exportar e imprimir relatórios, aumentando assim as possibilidades do FastCube. 20) A capacidade de exportar cubo / dados para XML. 21) Você pode definir as configurações do cubo em código (programando) ou na interface. 22) A capacidade de criar modelos prontos (esquemas) para tabelas de resumo. Existe a possibilidade de proibir o usuário de alterar o esquema. Os recursos do produto citados acima, nos dizem que além dos recursos padrão na criação de fatias de cubo, classificação e filtragem existem ftambém erramentas avançadas de análise de dados. Em particular, é uma ferramenta de seleção de dados condicional. Dependendo das condições da célula podemos destacar5 a cor, também pode ser adicionado um gradiente de células ou ícones. Esses indicadores gráficos o ajudarão a avaliar rapidamente quais valores estão dentro da faixa especificada ou acima dela. A possibilidade de exportar uma fatia não é insignificante. Isso pode ser feito pelo FastCube e por meio de um gerador de relatórios. No segundo caso, a lista de possíveis formatos de exportação é muito maior. Deve-se observar que o cubo pode ser conectado a bancos de dados usando componentes ADO e BDE padrão e quaisquer outras fontes de dados por meio de um TDataSet. Concluindo, o FastCube oferece rápido download e processamento de grandes quantidades de dados. Embora o FastCube envolva a criação de seu próprio aplicativo baseado em componentes, o uso final do cubo pelo usuário não requer nenhum conhecimento específico de programação.