의미 체계 링크란?

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의미 체계 링크는 의미 체계 모델과 Microsoft Fabric의 Synapse 데이터 과학 간에 연결을 설정할 수 있는 기능입니다. 의미 체계 링크의 사용은 Microsoft Fabric에서만 지원됩니다.

Spark 3.4 이상의 경우 패브릭을 사용할 때 기본 런타임에서 의미 체계 링크를 사용할 수 있으며 설치할 필요가 없습니다. Spark 3.3 이하를 사용하거나 최신 버전의 의미 체계 링크로 업데이트하려는 경우 다음 명령을 실행할 수 있습니다.

%pip install -U semantic-link

의미 체계 링크의 주요 목표는 데이터 연결을 용이하게 하고, 의미 체계 정보를 전파할 수 있게 하며, Notebook과 같은 데이터 과학자가 사용하는 설정된 도구와 원활하게 통합하는 것입니다. 의미 체계 링크를 사용하면 데이터 분석 속도를 높이고 오류를 줄일 수 있는 표준화된 방식으로 데이터 의미 체계에 대한 do기본 지식을 유지할 수 있습니다.

데이터 흐름은 데이터 및 의미 체계 정보를 포함하는 의미 체계 모델로 시작합니다. 의미 체계 링크는 Power BI와 데이터 과학 환경 간의 격차를 해소합니다.

Synapse 데이터 과학 Power BI에서 Notebook으로의 데이터 흐름을 보여 주는 다이어그램입니다.

의미 체계 링크를 사용하면 데이터 과학 환경에서 Power BI의 의미 체계 모델을 사용하여 기계 학습 기술을 사용하여 심층 통계 분석 및 예측 모델링과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 과학 작업의 출력은 Apache Spark를 사용하여 OneLake에 저장하고 Direct Lake를 사용하여 Power BI에 수집할 수 있습니다.

Power BI 연결

의미 체계 모델은 단일 테이블 형식 개체 모델 역할을 하며, Power BI 측정값과 같은 의미 체계 정의에 대한 신뢰할 수 있는 소스를 제공합니다. 의미 체계 모델에 연결하려면 다음을 수행합니다.

  • 의미 체계 링크는 SemPy Python 라이브러리를 통해 Python pandas 에코시스템에 대한 데이터 연결을 제공하므로 데이터 과학자가 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다.
  • 의미 체계 링크는 Apache Spark 에코시스템에 더 익숙한 데이터 과학자를 위해 Spark 네이티브 커넥터를 통해 의미 체계 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 이 구현은 PySpark, Spark SQL, R 및 Scala를 비롯한 다양한 언어를 지원합니다.

의미 체계 정보의 애플리케이션

데이터의 의미 체계 정보에는 주소 및 우편 번호, 테이블 간의 관계 및 계층 정보와 같은 Power BI 데이터 범주 가 포함됩니다. 이러한 데이터 범주는 의미 체계 링크가 데이터 과학 환경으로 전파되어 새로운 환경을 활성화하고 데이터 계보를 기본 메타데이터로 구성됩니다. 의미 체계 링크의 몇 가지 예제 애플리케이션은 다음과 같습니다.

의미 체계 링크는 비즈니스 분석가가 포괄적인 데이터 과학 환경에서 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 의미 체계 링크는 Power BI 측정값에 포함된 비즈니스 논리를 다시 구현할 필요가 없도록 하여 데이터 과학자와 비즈니스 분석가 간의 원활한 협업을 용이하게 합니다. 이 방법을 사용하면 양 당사자가 효율적이고 생산적으로 작업하여 데이터 기반 인사이트의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

FabricDataFrame 데이터 구조

FabricDataFrame 은 의미 체계 링크의 핵심 데이터 구조입니다. pandas DataFrame을 서브클래싱하고 의미 체계 정보 및 계보와 같은 메타데이터를 추가합니다. FabricDataFrame은 의미 체계 링크가 의미 체계 모델의 의미 체계 정보를 데이터 과학 환경으로 전파하는 데 사용하는 기본 데이터 구조입니다.

커넥터에서 의미 체계 모델로의 데이터 흐름을 FabricDataFrame에서 의미 체계 함수로 보여 주는 다이어그램입니다.

FabricDataFrame은 모든 pandas 작업 등을 지원합니다. 데이터 과학 작업에서 Power BI 측정값을 사용할 수 있는 의미 체계 함수 및 추가 측정 값 메서드를 노출합니다.

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