Introduzione ai datamart

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Gli utenti aziendali si basano principalmente su origini dati regolate centralmente create dai team IT (Information Technology), ma possono richiedere mesi per un reparto IT per fornire una modifica in una determinata origine dati. In risposta, gli utenti spesso ricorrono alla creazione di data mart personalizzati con database di Access, file locali, siti di SharePoint e fogli di calcolo, causando una mancanza di governance e una corretta supervisione per garantire che tali origini dati siano supportate e abbiano prestazioni ragionevoli.

I datamarts consentono di colmare il divario tra gli utenti aziendali e l'IT. I datamarts sono soluzioni di analisi self-service, consentendo agli utenti di archiviare ed esplorare i dati caricati in un database completamente gestito. I datamarts offrono un'esperienza semplice e facoltativamente senza codice per inserire dati da origini dati diverse, estrarre trasformazioni e caricare (ETL) i dati usando Power Query, quindi caricarli in un database SQL di Azure completamente gestito e non richiede alcuna ottimizzazione o ottimizzazione.

Dopo aver caricato i dati in un datamart, è possibile definire relazioni e criteri per business intelligence e analisi. I datamarts generano automaticamente un modello semantico o un modello semantico, che può essere usato per creare report e dashboard di Power BI. È anche possibile eseguire query su un datamart usando un endpoint T-SQL o un'esperienza visiva.

Diagramma che mostra le relazioni tra datamarts e power BI.

Datamarts offre i vantaggi seguenti:

  • Gli utenti self-service possono eseguire facilmente analisi di database relazionali, senza la necessità di un amministratore di database
  • I datamarts forniscono l'inserimento, la preparazione e l'esplorazione dei dati end-to-end con SQL, incluse esperienze senza codice
  • Abilitare la creazione di modelli semantici e report in un'unica esperienza olistica

Funzionalità di Datamart:

  • 100% basato sul Web, nessun altro software necessario
  • Un'esperienza senza codice che comporta un datamart completamente gestito
  • Ottimizzazione automatizzata delle prestazioni
  • Editor di query SQL e oggetti visivi predefiniti per l'analisi ad hoc
  • Supporto per SQL e altri strumenti client comuni
  • Integrazione nativa con Power BI, Microsoft Office e altre offerte di analisi Microsoft
  • Incluso con le capacità di Power BI Premium e Premium per utente

Quando usare datamarts

I datamarts sono destinati a carichi di lavoro di dati interattivi per scenari self-service. Ad esempio, se si lavora in contabilità o finanza, è possibile creare modelli di dati e raccolte personalizzati, che è quindi possibile usare per domande aziendali self-service e risposte tramite esperienze di query T-SQL e visive. Inoltre, è comunque possibile usare tali raccolte dati per esperienze di creazione di report di Power BI più tradizionali. I datamarts sono consigliati per i clienti che necessitano di un'architettura e proprietà dei dati decentralizzata orientata al dominio, ad esempio gli utenti che necessitano di dati come prodotto o una piattaforma dati self-service.

I datamarts sono progettati per supportare gli scenari seguenti:

  • Dati self-service di reparto: centralizzare il volume di dati da piccolo a moderato (circa 100 GB) in un database SQL completamente gestito in modalità self-service. I datamarts consentono di designare un singolo archivio per le esigenze di creazione di report downstream del reparto self-service (ad esempio Excel, report di Power BI e altri), riducendo così l'infrastruttura nelle soluzioni self-service.

  • Analisi di database relazionali con Power BI: accedere ai dati di un datamart usando client SQL esterni. Azure Synapse e altri servizi/strumenti che usano T-SQL possono usare anche datamarts in Power BI.

  • Modelli semantici end-to-end: consentire ai creatori di Power BI di creare soluzioni end-to-end senza dipendenze da altri strumenti o team IT. I datamarts vengono eliminati dalla gestione dell'orchestrazione tra flussi di dati e modelli semantici tramite modelli semantici generati automaticamente, offrendo al tempo stesso esperienze visive per l'esecuzione di query sui dati e l'analisi ad hoc, tutto supportato dal database SQL di Azure.

La tabella seguente descrive queste offerte e i migliori usi per ognuno, incluso il proprio ruolo con i datamarts.

Articolo Caso d'uso consigliato Integrazione del ruolo con datamarts
Datamarts Data warehousing basato sull'utente e accesso SQL ai dati I datamarts possono essere usati come origini per altri datamarts o elementi, usando l'endpoint SQL:
  • Condivisione esterna
  • Condivisione tra limiti del reparto o dell'organizzazione con la sicurezza abilitata
Flussi di dati Preparazione dei dati riutilizzabili (ETL) per modelli semantici o mart I datamarts usano un singolo flusso di dati predefinito per ETL. I flussi di dati possono accentuare questa situazione, abilitando:
  • Caricamento di dati in datamarts con pianificazioni di aggiornamento diverse
  • Separazione dei passaggi di preparazione dei dati e ETL dall'archiviazione, in modo che possa essere riutilizzata dai modelli semantici
Modelli semantici Metriche e livello semantico per la creazione di report bi I datamarts forniscono un modello semantico generato automaticamente per la creazione di report, abilitando:
  • Combinazione di dati da più origini
  • Condivisione selettiva delle tabelle datamart per la creazione di report con granularità fine
  • Modelli compositi: un modello semantico con dati di datamart e altre origini dati all'esterno del datamart
  • Modelli proxy: un modello semantico che usa DirectQuery per il modello generato automaticamente, usando una singola origine di verità

Integrazione di datamarts e flussi di dati

In alcuni casi può essere utile incorporare flussi di dati e datamarts nella stessa soluzione. Le situazioni seguenti possono trovare l'incorporazione di flussi di dati e datamarts vantaggiosi:

  • Per le soluzioni con flussi di dati esistenti:

    • Usare facilmente i dati con i datamarts per applicare eventuali trasformazioni aggiuntive o abilitare l'analisi ad hoc e l'esecuzione di query usando query SQL
    • Integrare facilmente una soluzione di data warehousing senza codice senza gestione di modelli semantici

  • Per le soluzioni con datamarts esistenti:

    • Eseguire estrai, trasformare e caricare (ETL) riutilizzabili su larga scala per volumi di dati di grandi dimensioni
    • Usare un data lake personalizzato e usare i flussi di dati come pipeline per i datamarts

Diagramma che mostra i flussi di dati e i datamarts.

Confronto tra flussi di dati e datamarts

In questa sezione vengono descritte le differenze tra flussi di dati e datamarts.

I flussi di dati forniscono estrazione riutilizzabile, trasformazione e caricamento (ETL). Le tabelle non possono essere esplorate, sottoposte a query o esaminate senza un modello semantico, ma possono essere definite per il riutilizzo. I dati vengono esposti in formato Power BI o CDM se si usa un data lake personalizzato. I flussi di dati vengono usati da Power BI per inserire i dati nei datamarts. È consigliabile usare i flussi di dati ogni volta che si vuole riutilizzare la logica ETL.

Usare i flussi di dati quando è necessario:

  • Creare prep di dati riutilizzabili e condivisibili per gli elementi in Power BI.

I datamarts sono un database completamente gestito che consente di archiviare ed esplorare i dati in un database SQL di Azure relazionale e completamente gestito. I datamarts forniscono supporto SQL, progettazione query visiva senza codice, sicurezza a livello di riga e generazione automatica di un modello semantico per ogni datamart. È possibile eseguire analisi ad hoc e creare report, tutti sul Web.

Usare datamarts quando è necessario:

  • Ordinare, filtrare, eseguire operazioni di aggregazione semplici visivamente o tramite espressioni definite in SQL
  • Per gli output che sono risultati, set, tabelle e tabelle filtrate di dati
  • Fornire dati accessibili tramite un endpoint SQL
  • Abilitare gli utenti che non hanno accesso a Power BI Desktop

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Questo articolo ha fornito una panoramica dei datamarts e dei numerosi modi in cui è possibile usarli.

Gli articoli seguenti forniscono altre informazioni sui datamarts e Power BI:

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