Визуализируйте данные из Azure Data Explorer в Sisense

Sisense — это аналитическая платформа бизнес-аналитики, которая позволяет создавать аналитические приложения, обеспечивающие интерактивный пользовательский интерфейс. Программное обеспечение для бизнес-аналитики и создания отчетов на информационной панели позволяет получать доступ к данным и объединять их в несколько кликов. Вы можете подключаться к источникам структурированных и неструктурированных данных, объединять таблицы из нескольких источников с минимальными сценариями и кодированием, а также создавать интерактивные веб информационные панели мониторинга и отчеты. В этой статье вы узнаете, как настроить Azure Data Explorer в качестве источника данных для Sisense и визуализировать данные из образца кластера.

Предварительные условия

Для написания статьи вам понадобится следующее.

Подключение к информационным панелям Sisense с помощью соединителя JDBC Azure Data Explorer

  1. Загрузите и скопируйте последние версии следующих файлов jar в папку ..\Sisense\DataConnectors\jdbcdrivers\adx

    • activation-1.1.jar
    • adal4j-1.6.0.jar
    • commons-codec-1.10.jar
    • commons-collections4-4.1.jar
    • commons-lang3-3.5.jar
    • gson-2.8.0.jar
    • jcip-annotations-1.0-1.jar
    • json-smart-1.3.1.jar
    • lang-tag-1.4.4.jar
    • mail-1.4.7.jar
    • mssql-jdbc-7.2.1.jre8.jar
    • nimbus-jose-jwt-7.0.1.jar
    • oauth2-oidc-sdk-5.24.1.jar
    • slf4j-api-1.7.21.jar
  2. Откройте приложение Sisense.

  3. Выберите вкладку Данные и выберите +ElastiCube, чтобы создать новую модель ElastiCube.

    Выберите ElastiCube.

  4. В разделе Добавьте новую модель ElastiCube назовите модель ElastiCube и нажмите Сохранить.

    Добавьте новую модель ElastiCube.

  5. Выберите + Данные.

    Кнопка выбора данных.

  6. На вкладке Выбор соединителя выберите Универсальный соединитель JDBC.

    Выберите соединитель JDBC.

  7. На вкладке Подключение заполните следующие поля для Универсального соединителя JDBC и нажмите Далее.

    Параметры соединителя JDBC.

    Поле Описание
    Строка подключения jdbc:sqlserver://<cluster_name.region>.kusto.windows.net:1433;database=<database_name>;encrypt=true;trustServerCertificate=false;hostNameInCertificate=*.kusto.windows.net;loginTimeout=30;authentication=ActiveDirectoryPassword
    Папка JDBC JARs ..\Sisense\DataConnectors\jdbcdrivers\adx
    Имя класса водителя com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
    Имя пользователя Имя пользователя AAD
    Пароль Пароль пользователя AAD
  8. На вкладке Выбор данных найдите Выбрать базу данных, чтобы выбрать соответствующую базу данных, к которой у вас есть разрешения. В этом примере выберите test1.

    выберите базу данных.

  9. В панели тест (имя базы данных):

    1. Выберите имя таблицы, чтобы просмотреть таблицу и увидеть имена столбцов таблицы. Вы можете удалить ненужные столбцы.
    2. Установите флажок в соответствующей таблице, чтобы выбрать эту таблицу.
    3. Нажмите кнопку Готово.

    выбор таблицы.

  10. Выберите Сборка, чтобы создать набор данных.

    • В окне Сборка выберите Сборка.

      Окно сборки.

    • Подождите, пока процесс сборки не будет завершен, а затем выберите Сборка успешно завершена.

      Сборка успешно завершена.

Создавайте информационные панели Sisense

  1. На вкладке Аналитика выберите + > Новая информационная панель, чтобы создать информационные панели для этого набора данных.

    Новая информационная панель.

  2. Выберите информационную панель и нажмите Создать.

    Создать информационную панель.

  3. В разделе Новый виджет выберите + Выбрать данные, чтобы создать новый виджет.

    Добавьте поля в информационную панель StormEvents.

  4. Выберите + Добавить дополнительные данные, чтобы добавить на график дополнительные столбцы.

    Добавьте больше данных на график.

  5. Выберите + Виджет, чтобы создать другой виджет. Перетащите виджеты, чтобы изменить порядок информационной панели.

    Информационная панель Storm.

Теперь вы можете исследовать свои данные с помощью визуальной аналитики, создавать дополнительные информационные панели и преобразовывать данные в полезные аналитические данные, чтобы оказать влияние на свой бизнес.

Дальнейшие действия