Введение в витрины данных

  • Мақала

Бизнес-пользователи сильно полагаются на централизованно управляемые источники данных, созданные ит-специалистами (ИТ), но это может занять несколько месяцев для ИТ-отдела для доставки изменений в данном источнике данных. В ответ пользователи часто прибегают к созданию собственных киосков данных с базами данных Access, локальными файлами, сайтами и электронными таблицами SharePoint, что приводит к нехватке управления и надлежащему надзору, чтобы обеспечить поддержку таких источников данных и обеспечить разумное производительность.

Datamarts помогает преодолеть разрыв между бизнес-пользователями и ИТ-службами. Datamarts — это решения для самостоятельной аналитики, позволяющие пользователям хранить и изучать данные, загруженные в полностью управляемую базу данных. Datamarts предоставляют простой и необязательный интерфейс для приема данных из разных источников данных, извлечения и загрузки данных с помощью Power Query, а затем их загрузки в базу данных SQL Azure, полностью управляемую и не требующую настройки или оптимизации.

После загрузки данных в datamart можно дополнительно определить связи и политики бизнес-аналитики и анализа. Datamarts автоматически создает семантические модели или семантические модели, которые можно использовать для создания отчетов и панелей мониторинга Power BI. Вы также можете запросить datamart с помощью конечной точки T-SQL или визуального интерфейса.

Схема, показывающая связь datamarts и power B I.

Datamarts предлагает следующие преимущества:

  • Пользователи самообслуживания могут легко выполнять аналитику реляционной базы данных без необходимости администратора базы данных
  • Datamarts обеспечивают сквозное прием данных, подготовку и изучение с помощью SQL, включая интерфейсы без кода
  • Включение создания семантических моделей и отчетов в рамках единого целостного интерфейса

Функции Datamart:

  • 100 % на основе веб-сайтов, никакого другого программного обеспечения не требуется
  • Интерфейс без кода, который приводит к полному управляемому объекту datamart
  • Автоматическая настройка производительности
  • Встроенный визуальный и редактор SQL-запросов для нерегламентированного анализа
  • Поддержка SQL и других популярных клиентских средств
  • Встроенная интеграция с Power BI, Microsoft Office и другими предложениями Microsoft Analytics
  • Включено с емкостями Power BI Premium и Premium на пользователя

Когда следует использовать datamarts

Диаграммы данных предназначены для интерактивных рабочих нагрузок данных для сценариев самообслуживания. Например, если вы работаете с учетом или финансами, вы можете создавать собственные модели данных и коллекции, которые можно использовать для самостоятельного обслуживания бизнес-вопросов и ответов с помощью T-SQL и визуальных запросов. Кроме того, эти коллекции данных по-прежнему можно использовать для более традиционных возможностей создания отчетов Power BI. Datamarts рекомендуется для клиентов, которым нужна доменная ориентация, децентрализованное владение данными и архитектура, например пользователи, которым нужны данные в качестве продукта или платформы данных самообслуживания.

Datamarts предназначены для поддержки следующих сценариев:

  • Данные самообслуживания отделов: централизация небольших и умеренных объемов данных (примерно 100 ГБ) в полностью управляемой базе данных SQL. Datamarts позволяет назначить одно хранилище для самостоятельного подчиненного отчета (например, excel, отчетов Power BI, других), тем самым уменьшая инфраструктуру в решениях самообслуживания.

  • Аналитика реляционной базы данных с помощью Power BI: доступ к данным datamart с помощью внешних клиентов SQL. Azure Synapse и другие службы и средства, использующие T-SQL, также могут использовать диаграммы данных в Power BI.

  • Комплексные семантические модели. Включение создателей Power BI для создания комплексных решений без зависимостей от других средств или ИТ-команд. Datamarts избавляется от управления оркестрацией между потоками данных и семантических моделей с помощью автоматически созданных семантических моделей, обеспечивая визуальные возможности для запроса данных и нерегламентированного анализа, все поддерживаемые базой данных SQL Azure.

В следующей таблице описываются эти предложения и лучшие варианты использования для каждого из них, включая их роль с данными.

Товар Рекомендуемый вариант использования Дополнение роли с помощью datamarts
Киоски данных Хранение данных на основе пользователей и доступ к данным SQL С помощью конечной точки SQL можно использовать в качестве источников для других данных или элементов:
  • Внешний общий доступ
  • Совместное использование между границами отдела или организации с включенной безопасностью
Потоки данных Повторное получение данных (ETL) для семантических моделей или мартов Datamarts используют единый встроенный поток данных для ETL. Потоки данных могут подчеркнуть это, включив:
  • Загрузка данных в диаграммы данных с различными расписаниями обновления
  • Разделение этапов подготовки данных и данных от хранилища, поэтому их можно повторно использовать семантические модели.
Семантические модели Метрики и семантический уровень для отчетов бизнес-аналитики Datamarts предоставляет автоматически созданную семантику для создания отчетов, включив:
  • Объединение данных из нескольких источников
  • Выборочный общий доступ к таблицам datamart для подробных отчетов
  • Составные модели — семантическая модель с данными из datamart и других источников данных за пределами datamart
  • Модели прокси-сервера — семантическая модель, использующая DirectQuery для автоматически созданной модели, используя один источник истины

Интеграция datamarts и потоков данных

В некоторых случаях может быть полезно включить как потоки данных, так и диаграммы данных в одном решении. Следующие ситуации могут оказаться полезными как для потоков данных, так и для данных.

  • Для решений с существующими потоками данных:

    • Простое использование данных с данными для применения дополнительных преобразований или включения нерегламентированного анализа и запроса с помощью запросов SQL
    • Легко интегрировать решение хранения данных без кода без управления семантических моделей

  • Для решений с существующими данными:

    • Выполнение повторного извлечения, преобразования и загрузки (ETL) в большом масштабе для больших объемов данных
    • Создание собственного озера данных и использование потоков данных в качестве конвейера для данныхmarts

Схема, показывющая данные и потоки данных.

Сравнение потоков данных с данными

В этом разделе описываются различия между потоками данных и данными.

Потоки данных обеспечивают повторное использование извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Таблицы нельзя просматривать, запрашивать или изучать без семантической модели, но их можно определить для повторного использования. Данные предоставляются в формате Power BI или CDM, если вы приносите собственное озеро данных. Потоки данных используются Power BI для приема данных в диаграммы данных. Потоки данных следует использовать всякий раз, когда вы хотите повторно использовать логику ETL.

Используйте потоки данных, когда необходимо:

  • Создайте повторно используемые и доступные для совместного использования данные для элементов в Power BI.

Datamarts — это полностью управляемая база данных, которая позволяет хранить и изучать данные в реляционной и полностью управляемой базе данных SQL Azure. Datamarts обеспечивают поддержку SQL, конструктор визуальных запросов без кода, безопасность на уровне строк (RLS) и автоматическое создание семантической модели для каждого объекта datamart. Вы можете выполнять нерегламентированный анализ и создавать отчеты в Интернете.

Используйте диаграммы данных, когда необходимо:

  • Сортировка, фильтрация, выполнение простой статистической обработки или с помощью выражений, определенных в SQL
  • Для выходных данных, которые представляют собой результаты, наборы, таблицы и отфильтрованные таблицы данных
  • Предоставление доступных данных через конечную точку SQL
  • Включение пользователей, у которых нет доступа к Power BI Desktop

Связанный контент

В этой статье представлен обзор данныхmarts и множество способов их использования.

В следующих статьях содержатся дополнительные сведения о datamarts и Power BI:

Дополнительные сведения о потоках данных и преобразовании данных см. в следующих статьях: