Power BI kullanım senaryoları: Self servis veri hazırlama

Not

Bu makale, Power BI uygulama planlama makale serisinin bir bölümünü oluşturur. Bu seri öncelikle Microsoft Fabric içindeki Power BI iş yüküne odaklanır. Seriye giriş için bkz . Power BI uygulama planlaması.

Veri hazırlama (bazen Ayıklama, Dönüştürme ve Yükleme kısaltması olan ETL olarak da adlandırılır), genellikle kaynak verilerin kalitesine ve yapısına bağlı olarak önemli miktarda çalışma içerir. Self servis veri hazırlama kullanım senaryosu, iş analistleri tarafından veri hazırlama etkinliklerinin yeniden kullanılabilirliğine odaklanır. Bu yeniden kullanılabilirlik hedefine ulaşmak için veri hazırlama çalışmalarını Power Query'den (tek tek Power BI Desktop dosyaları içinde) Power Query Online'a (Power BI veri akışı kullanarak) yeniden konumlandırabilir. Mantığın merkezileştirilmesi, tek bir gerçek kaynağına ulaşmaya yardımcı olur ve diğer içerik oluşturucuların gerektirdiği çaba düzeyini azaltır.

Veri akışları çeşitli araçlardan birinde Power Query Online kullanılarak oluşturulur: Power BI hizmeti, Power Apps veya Dynamics 365 Müşteri Analizler. Power BI'da oluşturulan veri akışına analitik veri akışı denir. Power Apps'te oluşturulan veri akışları iki türden biri olabilir: standart veya analitik. Bu senaryo yalnızca Power BI hizmeti içinde oluşturulan ve yönetilen bir Power BI veri akışının kullanılmasını kapsar.

Not

Self servis veri hazırlama senaryosu, self servis BI senaryolarından biridir. Self servis senaryolarının tam listesi için Power BI kullanım senaryoları makalesine bakın.

Kısalık için, içerik işbirliği ve teslim senaryoları konusunda açıklanan bazı yönler bu makalede ele alınmıyor. Tam kapsam için önce bu makaleleri okuyun.

Senaryo diyagramı

Aşağıdaki diyagramda, self servis veri hazırlamayı destekleyen en yaygın kullanıcı eylemlerine ve Power BI bileşenlerine yönelik üst düzey bir genel bakış gösterilmiştir. Birincil odak, Power Query Online'da birden çok anlam modeli (daha önce veri kümeleri olarak bilinirdi) için veri kaynağı haline gelen bir veri akışı oluşturmaktır. Amaç, birçok anlam modeli için veri akışı tarafından bir kez yapılan veri hazırlığından yararlanmaktır.

İpucu

Sununuza , belgelerinize veya blog gönderinize eklemek veya bunu duvar posteri olarak yazdırmak istiyorsanız senaryo diyagramını indirmenizi öneririz. Ölçeklenebilir Vektör Grafikleri (SVG) görüntüsü olduğundan, kalite kaybı olmadan ölçeği artırıp azaltabilirsiniz.

Senaryo diyagramında aşağıdaki kullanıcı eylemleri, araçları ve özellikleri gösterilir:

Kalem	Açıklama
	Veri akışı oluşturucusu, Power BI veri akışı içinde bir tablo koleksiyonu geliştirir. Yeniden kullanıma yönelik bir veri akışı için, oluşturucunun kuruluş sınırları (BT, kurumsal iş zekası veya Mükemmellik Merkezi gibi) kullanıcıları destekleyen merkezi bir ekiba ait olması yaygın (ancak gerekli değildir).
	Veri akışı, bir veya daha fazla veri kaynağındaki verilere bağlanır.
	Bazı veri kaynakları, özel bir kuruluş ağı içinde bulunanlar gibi veri yenileme için şirket içi veri ağ geçidi veya sanal ağ geçidi gerektirebilir. Bu ağ geçitleri hem Power Query'nin web tabanlı bir sürümü olan Power Query Online'da veri akışını yazmak hem de veri akışını yenilemek için kullanılır.
	Veri akışları Power Query Online kullanılarak geliştirilmiştir. Power Query Online'daki tanıdık Power Query arabirimi, Power BI Desktop'tan geçişi basitleştirir.
	Veri akışı, veri akışlarını depolamaya ve güvenli hale getirmek için ayrılmış bir çalışma alanına öğe olarak kaydedilir. Verileri güncel tutmak için bir veri akışı yenileme zamanlaması gerekir (senaryo diyagramında gösterilmez).
	Veri akışı, içerik oluşturucular ve farklı çalışma alanlarında bulunabilecek diğer anlamsal modeller tarafından veri kaynağı olarak yeniden kullanılabilir.
	Anlam modeli oluşturucusu, Power BI Desktop kullanarak yeni bir veri modeli geliştirir. Anlam modeli oluşturucusu, Power BI Desktop'ta Power Query'nin tüm özelliklerini kullanabilir. İsteğe bağlı olarak veri akışı verilerini daha fazla dönüştürmek veya veri akışı çıkışını birleştirmek için başka sorgu adımları uygulayabilirler.
	Hazır olduğunda anlam modeli oluşturucusu, veri modelini içeren Power BI Desktop dosyasını (.pbix) Power BI hizmeti yayımlar. Anlam modeli için yenileme, veri akışından ayrı olarak yönetilir (senaryo diyagramında gösterilmez).
	Diğer self servis anlam modeli oluşturucuları, veri akışını veri kaynağı olarak kullanarak Power BI Desktop'ta yeni veri modelleri oluşturabilir.
	Yönetici portalında Power BI yöneticileri, veri akışı verilerini Azure Data Lake Storage 2. Nesil (ADLS 2. Nesil) hesaplarında depolamak için Azure bağlantıları ayarlayabilir. Ayarlar kiracı düzeyinde depolama hesabı atamayı ve çalışma alanı düzeyinde depolama izinlerini etkinleştirmeyi içerir.
	Power BI yöneticileri Yönetici portalında ayarları yönetir.
	Varsayılan olarak, veri akışları verileri Power BI hizmeti tarafından yönetilen iç depolamayı kullanarak depolar. İsteğe bağlı olarak, veri akışı tarafından veri çıkışı kuruluşun ADLS 2 . Nesil hesabında depolanabilir. Bu depolama türüne bazen Kendi veri gölünüzü getirin adı verilir. Veri akışı verilerini veri gölünde depolamanın bir avantajı, diğer BI araçları tarafından erişilebilir ve kullanılabilir olmasıdır.
	ADLS 2. Nesil'deki veri akışı verileri, dosya sistemi olarak bilinen Power BI'a özgü bir kapsayıcıda depolanır. Bu kapsayıcıda, her çalışma alanı için bir klasör bulunur. Her veri akışı için ve her tablo için bir alt klasör oluşturulur. Power BI, veri akışı verileri her yenilendiğinde bir anlık görüntü oluşturur. Anlık görüntüler, meta verileri ve veri dosyalarını içeren, kendi kendini açıklayan görüntülerdir.
	Azure yöneticileri, kuruluşun ADLS 2. Nesil hesabı için izinleri yönetir.
	Power BI yöneticileri Power BI hizmeti etkinliği izler ve izler.

İpucu

Gelişmiş veri hazırlama kullanım senaryolarını da gözden geçirmenizi öneririz. Bu senaryoda sunulan kavramları temel alır.

Önemli noktalar

Aşağıda, self servis veri hazırlama senaryosu hakkında vurgulanan bazı önemli noktalar yer alır.

Veri akışları

Veri akışı bir tablo koleksiyonundan (varlıklar olarak da bilinir) oluşur. Veri akışı oluşturmak için tüm çalışmalar Power Query Online'da gerçekleştirilir. Power Apps, Dynamics 365 Customer Analizler ve Power BI gibi birden çok üründe veri akışları oluşturabilirsiniz.

Not

Power BI hizmeti kişisel çalışma alanında veri akışları oluşturamazsınız.

Anlam modeli oluşturucularını destekleme

Senaryo diyagramında, diğer self servis anlam modeli oluşturucularına hazırlanmış veriler sağlamak için Power BI veri akışının kullanılması gösterilir.

Not

Anlamsal model, veri akışını veri kaynağı olarak kullanır. Rapor bir veri akışına doğrudan bağlanamaz.

Power BI veri akışlarını kullanmanın bazı avantajları şunlardır:

• Anlam modeli oluşturucuları, Power BI Desktop'ta bulunan tanıdık Power Query arabirimini kullanır.
• Bir veri akışı tarafından tanımlanan veri hazırlama ve veri dönüştürme mantığı, merkezi olduğundan birçok kez yeniden kullanılabilir.
• Veri akışında veri hazırlama mantığı değişiklikleri yapıldığında, bağımlı veri modellerinin güncelleştirilmesi gerekmeyebilir. Sütunları kaldırmak veya yeniden adlandırmak ya da sütun veri türlerini değiştirmek için bağımlı veri modellerinin güncelleştirilmesi gerekir.
• Önceden hazırlanmış veriler Power BI anlam modeli oluşturucuları tarafından kolayca kullanılabilir hale getirilebilir. Yeniden kullanım özellikle sık kullanılan tablolar için yararlıdır; özellikle tarih, müşteri ve ürün gibi boyut tabloları.
• Veri hazırlama işi veri modelleme çalışmasından ayrılmış olduğundan anlamsal model oluşturucularının gerektirdiği çaba düzeyi azalır.
• Daha az anlam modeli oluşturucusu kaynak sistemlere doğrudan erişime ihtiyaç duyar. Kaynak sistemleri sorgulamak karmaşık olabilir ve özel erişim izinleri gerektirebilir.
• Anlamsal model yenilemeleri veri akışlarının veri ayıkladığı kaynak sistemlere değil veri akışlarına bağlandığından kaynak sistemlerde yürütülen yenileme sayısı azalır.
• Veri akışı verileri zaman içindeki bir anlık görüntüyü temsil eder ve birçok anlam modeli tarafından kullanıldığında tutarlılığı teşvik eder.
• Veri hazırlama mantığını veri akışlarına ayırmak anlamsal model yenileme başarısının geliştirilmesine yardımcı olabilir. Veri akışı yenilemesi başarısız olursa, anlamsal modeller son başarılı veri akışı yenilemesi kullanılarak yenilenir.

İpucu

Yıldız şeması tasarım ilkelerini uygulayarak veri akışı tabloları oluşturun. Yıldız şeması tasarımı, Power BI anlam modelleri oluşturmaya çok uygundur. Ayrıca, kolay adlar uygulamak ve belirli veri türlerini kullanmak için veri akışı çıkışını daraltın. Bu teknikler, bağımlı semantik modellerde tutarlılığı teşvik eder ve anlam modeli oluşturucularının yapması gereken iş miktarını azaltmaya yardımcı olur.

Anlamsal model oluşturucu esnekliği

Anlam modeli oluşturucusu Power BI Desktop'taki bir veri akışına bağlandığında, oluşturucu tam veri akışı çıkışını kullanmakla sınırlı değildir. Power Query'nin tüm işlevlerini kullanmaya devam ederler. Bu işlev, ek veri hazırlama çalışması gerekiyorsa veya veriler daha fazla dönüştürme gerektiriyorsa kullanışlıdır.

Veri akışı gelişmiş özellikleri

Veri akışları için self servisten kurumsal kullanıma hazır duruma getirebilecek birçok tasarım tekniği, desen ve en iyi yöntem vardır. Lisans modu kapasite başına Kullanıcı başına Premium veya Premium olarak ayarlanmış bir çalışma alanında veri akışları gelişmiş özelliklerden yararlanabilir.

Not

Gelişmiş özelliklerden biri, veri akışları için artımlı yenilemedir. Anlam modelleri için artımlı yenileme bir Power BI Pro özelliği olsa da, veri akışları için artımlı yenileme bir Premium özelliktir.

Veri akışı gelişmiş özellikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için gelişmiş veri hazırlama kullanım senaryosuna bakın.

Veri akışı ve anlamsal model yenileme

Daha önce belirtildiği gibi, veri akışı anlamsal modeller için bir veri kaynağıdır. Çoğu durumda birden çok veri yenileme zamanlaması söz konusu olur: biri veri akışı için, diğeri de her anlam modeli için. Alternatif olarak, DirectQuery'yi semantik modelden bir Premium özellik olan veri akışına (senaryo diyagramında gösterilmez) kullanmak mümkündür.

Azure Data Lake Storage 2. Nesil

Microsoft Azure'da ADLS 2. Nesil hesabı, hiyerarşik ad alanının etkinleştirildiği belirli bir Azure Depolama hesabı türüdür. ADLS 2. Nesil, analitik iş yüklerini çalıştırmak için performans, yönetim ve güvenlik avantajlarına sahiptir. Power BI veri akışları varsayılan olarak, Power BI hizmeti tarafından yönetilen yerleşik bir data lake hesabı olan dahili depolamayı kullanır. İsteğe bağlı olarak, kuruluşlar kuruluşlarının ADLS 2. Nesil hesabına bağlanarak kendi veri göllerini getirebilir.

Kuruluşun data lake hesabını kullanmanın bazı avantajları şunlardır:

• Power BI veri akışı tarafından depolanan verilere (isteğe bağlı olarak) diğer kullanıcılar veya işlemler tarafından veri gölünden erişilebilir. Bu, veri akışının Power BI'ın ötesinde yeniden kullanılması durumunda yararlıdır. Örneğin, verilere Azure Data Factory tarafından erişilebilir.
• Veri gölündeki veriler (isteğe bağlı olarak) diğer araçlar veya sistemler tarafından yönetilebilir. Bu durumda Power BI, verileri yönetmek yerine kullanabilir (senaryo diyagramında gösterilmez).

Kiracı düzeyinde depolama

Yönetici portalının Azure bağlantıları bölümünde ADLS 2. Nesil hesabına bağlantı yapılandırmaya yönelik bir ayar bulunur. Bu ayarın yapılandırılması kendi veri gölünüzü getirmenizi sağlar. Ayarlandıktan sonra, çalışma alanlarını bu data lake hesabını kullanacak şekilde ayarlayabilirsiniz.

Önemli

Azure bağlantılarının ayarlanması, Power BI kiracısı içindeki tüm veri akışlarının varsayılan olarak bu hesapta depolandığı anlamına gelmez. Açık bir depolama hesabı kullanmak için (iç depolama yerine), her çalışma alanının özel olarak bağlı olması gerekir.

Çalışma alanında herhangi bir veri akışı oluşturmadan önce çalışma alanı Azure bağlantılarını ayarlamak kritik önem taşır. Power BI anlam modeli yedeklemeleri için aynı Azure depolama hesabı kullanılır.

Çalışma alanı düzeyinde depolama

Power BI yöneticisi, çalışma alanı düzeyinde depolama izinlerine izin verecek bir ayar yapılandırabilir (Yönetici portalının Azure bağlantıları bölümünde). Bu ayar etkinleştirildiğinde, çalışma alanı yöneticilerinin kiracı düzeyinde tanımlanandan farklı bir depolama hesabı kullanmasına olanak tanır. Bu ayarın etkinleştirilmesi, Azure'da kendi veri göllerini yöneten merkezi olmayan iş birimleri için özellikle yararlıdır.

Not

Yönetici portalındaki çalışma alanı düzeyinde depolama izni, Power BI kiracısında bulunan tüm çalışma alanları için geçerlidir.

Common Data Model biçimi

ADLS 2. Nesil hesabındaki veriler Ortak Veri Modeli (CDM) yapısında depolanır. CDM yapısı, verilerin yanı sıra kendi kendini açıklayan şemanın nasıl depolandığını belirleyen bir meta veri biçimidir. CDM yapısı, çok sayıda uygulama arasında veri paylaşımı için standartlaştırılmış bir biçimde semantik tutarlılık sağlar (senaryo diyagramında gösterilmez).

Ayrı çalışma alanlarında yayımlama

Veri akışını, bağımlı anlam modellerinin depolandığı konumdan ayrı bir çalışma alanında yayımlamanın çeşitli avantajları vardır. Bunun bir avantajı, hangi içerik türlerini yönetmekle sorumlu olduğunu netleştirmektir (farklı sorumlulukları işleyen farklı kişilerinz varsa). Bir diğer avantajı da her içerik türü için belirli çalışma alanı izinlerinin atanabilmesidir.

Not

Power BI hizmeti kişisel çalışma alanında veri akışları oluşturamazsınız.

Gelişmiş veri hazırlama kullanım senaryosunda, kurumsal düzeyde self servis oluşturucuları desteklerken daha iyi esneklik sağlamak için birden çok çalışma alanının nasıl ayarlanacağı açıklanır.

Ağ geçidi kurulumu

Genellikle, özel bir kuruluş ağı veya sanal ağ içinde bulunan veri kaynaklarına bağlanmak için şirket içi veri ağ geçidi gerekir.

Veri ağ geçidi şu durumlarda gereklidir:

• Power Query Online'da özel kuruluş verilerine bağlanan bir veri akışı yazma.
• Özel kuruluş verilerine bağlanan bir veri akışını yenileme.

İpucu

Veri akışları için standart modda merkezi bir veri ağ geçidi gerekir. Veri akışlarıyla çalışırken kişisel modda bir ağ geçidi desteklenmez.

Sistem gözetimi

Etkinlik günlüğü, Power BI hizmeti gerçekleşen kullanıcı etkinliklerini kaydeder. Power BI yöneticileri, kullanım düzenlerini ve benimsemeyi anlamalarına yardımcı olmak üzere denetim gerçekleştirmek için toplanan etkinlik günlüğü verilerini kullanabilir. Etkinlik günlüğü idare çalışmalarını, güvenlik denetimlerini ve uyumluluk gereksinimlerini desteklemek için de değerlidir. Self servis veri hazırlama senaryosunda veri akışlarının kullanımını izlemek özellikle yararlıdır.

İlgili içerik

Serinin sonraki makalesinde gelişmiş veri hazırlama kullanım senaryosu hakkında bilgi edinin.