Giriş
Harika bir anlam modeli oluşturmak, bir veri analistinin Microsoft Power BI'da gerçekleştirebileceği en önemli görevlerden biridir. Bu işi iyi bir şekilde yaparak, insanların verilerinizi anlamasını kolaylaştırabilir ve böylece değerli Power BI raporları oluşturmayı hem onlar için hem de sizin için kolaylaştırabilirsiniz.
Bu modüldeki sayfalar yalnızca yönerge amaçlıdır, veri dosyası sağlanmadı. Laboratuvarlarda gerçek verilerle çalışma şansınız vardır.
İyi bir anlam modeli aşağıdaki avantajları sunar:
Veri keşfi daha hızlıdır.
Kümelemeleri oluşturmak daha kolaydır.
Raporlar daha doğrudur.
Rapor yazmak daha kısa sürer.
Raporların gelecekte korunması daha kolaydır.
İyi bir anlam modeline yönelik kurallar belirlemek zordur çünkü tüm veriler farklıdır ve bu verilerin kullanımı farklılık gösterir. Genellikle daha küçük bir semantik model daha iyidir çünkü daha hızlı çalışır ve kullanımı daha kolay olur. Ancak, daha küçük bir anlam modelinin gerektirdiğini tanımlamak, buluşsal ve öznel bir kavram olduğundan aynı derecede sorunludur.
Genellikle, daha küçük bir semantik model, kullanıcının görebileceği daha az tablo ve her tabloda daha az sütundan oluşur. Bir satış veritabanından tüm gerekli tabloları içeri aktardıysanız, ancak toplam tablo sayısı 30 ise kullanıcı bunun sezgisel olmadığını düşünür. Bu tabloları beş tabloya daraltmak semantik modeli kullanıcı için daha sezgisel hale getirirken, kullanıcı bir tablo açıp 100 sütun bulursa bunaltıcı bulabilir. Daha yönetilebilir bir sayı sağlamak için gereksiz sütunların kaldırılması, kullanıcının tüm sütun adlarını okuma olasılığını artırır. Özetlemek gerekirse, anlam modellerinizi tasarlarken basitliği hedeflemeniz gerekir.
Aşağıdaki görüntü örnek bir anlam modelidir. Kutular veri tabloları içerir ve kutunun içindeki her bir çizgi öğesi bir sütundur. Kutuları bağlayan çizgiler, tablolar arasındaki ilişkileri temsil eder. Bu ilişkiler, böyle basit bir modelde bile karmaşık olabilir. Anlamsal model kolayca düzensiz hale gelebilir ve modeldeki toplam tablo sayısı kademeli olarak artabilir. Anlam modelinizi basit, kapsamlı ve doğru tutmak için sürekli çaba harcanması gerekir.
Birincil anahtar ve yabancı anahtar aracılığıyla tablolar arasındaki ilişkiler tanımlanır. Birincil anahtarlar, her bir benzersiz, null olmayan veri satırını tanımlayan sütunlardır. Örneğin, bir Müşteriler tablonuz varsa, her bir benzersiz müşteriyi tanımlayan bir dizininiz olabilir. İlk satırın kimliği 1, ikinci satırın kimliği 2 vb. olur. Her satıra benzersiz bir değer atanır; buna şu basit değer tarafından başvurulur: birincil anahtar. Farklı bir tablodaki satırlara başvurduğunuzda bu işlem önemli olur ve yabancı anahtarlar da bu işe yarar. Farklı tablolar arasında ortak birincil ve yabancı anahtarlarınız olduğunda, tablolar arasındaki ilişkiler biçimlenir.
Power BI, farklı veri kaynaklarına sahip tablolardan ilişkiler oluşturulmasına olanak sağlar ve bu, bir tabloyu Microsoft Excel’den, başka bir tabloyu da ilişkisel veritabanından çekmenize olanak sağlayan güçlü bir işlevdir. Daha sonra bu iki tablo arasındaki ilişkiyi oluşturur ve bunları birleşik bir anlam modeli olarak ele alırsınız.
Veri şemasını oluşturan ilişkiler hakkında bilgi edindiğinize göre, yüksek performans ve kullanılabilirlik için iyileştirilmiş star şeması olan belirli bir şema tasarımı türünü keşfedebilirsiniz.
Yıldız şemaları
Verilerinizi basitleştirmek için bir yıldız şeması tasarlayabilirsiniz. Verilerinizi basitleşmenin tek yolu bu değildir, ancak popüler bir yöntemdir; bu nedenle her Power BI analisti tarafından anlaşılmalıdır. star şemasında, anlam modelinizdeki her tablo, aşağıdaki görselde gösterildiği gibi boyut veya olgu tablosu olarak tanımlanır.
Olgu tabloları, gözlemsel veya olay verileri değerlerini içerir: satış siparişleri, ürün sayıları, fiyatlar, işlem tarihleri ve saatleri ve miktarlar. Olgu tabloları birkaç yinelenen değer içerebilir. Örneğin, bir ürün farklı tarihlerde farklı müşteriler için birden çok satırda birden çok kez görüntülenebilir. Görseller oluşturmak için bu değerler toplanabilir. Örneğin, toplam satış siparişlerinin görseli, olgu tablosundaki tüm satış siparişlerinin toplamasıdır. Olgu tablolarında, sayılar ve tarihlerle doldurulmuş sütunlar görmeniz yaygın bir durumdur. Sayılar; satış tutarı gibi ölçü birimleri veya müşteri kimliği gibi anahtarlar olabilir. Tarihler, sipariş tarihi veya gönderim tarihi gibi kayıt altına alınan zamanı temsil eder.
Boyut tabloları, olgu tablolarındaki verilerle ilgili ayrıntıları içerir: ürünler, konumlar, çalışanlar ve sipariş türleri. Bu tablolar, anahtar sütunları aracılığıyla olgu tablosuna bağlanır. Boyut tabloları, olgu tablolarındaki verileri filtrelemek ve gruplamak için kullanılır. Öte yandan olgu tabloları satış ve gelir gibi ölçülebilir verileri içerir ve her satır boyut tablolarındaki değerlerin benzersiz bir birleşimini temsil eder. Toplam satış siparişleri görseli için, boyut tablosunda veriler ürün olacak şekilde, ürüne göre toplam satış siparişlerini görebilmek için verileri gruplayabilirsiniz.
Olgu tablolarında tek tek satışlar gibi çok sayıda olay gerçekleştiğinden olgu tabloları boyut tablolarından çok daha büyüktür. Filtreleyebileceğiniz ve gruplayabileceğiniz öğe sayısı sınırlı olduğundan boyut tabloları genellikle daha küçüktür. Örneğin, bir yıl yalnızca çok fazla ay içerir ve Birleşik Devletler yalnızca belirli sayıda durumdan oluşur.
Olgu tabloları ve boyut tabloları ile ilgili bu bilgileri göz önünde bulundurduğunuzda, Power BI’da bu görseli nasıl oluşturabileceğinizi merak ediyor olabilirsiniz.
İlişkili veriler, aşağıdaki anlam modelinde gösterildiği gibi Employee ve Sales adlı iki tabloda yer alır. Satış tablosu, toplanabilecek satış siparişi değerlerini içerdiğinden, olgu tablosu olarak değerlendirilir. Çalışan tablosu, satış siparişlerini filtreleyen belirli çalışan adını içerir, bu nedenle boyut tablosu olarak değerlendirilir. Çalışan tablosunda birincil anahtar olan, iki tablo arasındaki ortak sütun EmployeeID sütunudur; dolayısıyla bu sütunu temel alan iki tablo arasında bir ilişki oluşturabilirsiniz.
Bu ilişkiyi oluştururken, aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi gereksinimlere göre görseli oluşturabilirsiniz. Bu ilişkiyi oluşturmasaydınız, iki tablo arasındaki benzerliği göz önünde bulundururken görselinizi oluşturma konusunda daha fazla zorluk yaşardınız.
Yıldız şemaları ve temel alınan semantik model, organize raporların temelini oluşturur; Bu bağlantıları oluşturmak ve tasarlamak için ne kadar çok zaman harcarsanız raporları oluşturmak ve korumak o kadar kolay olur.