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數據倉儲教學課程簡介

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適用於： Microsoft Fabric 中的 SQL 分析端點和倉儲

Microsoft Fabric 針對每個企業的所有分析需求提供一站式商店。 它涵蓋完整的服務範圍，包括數據移動、數據湖、數據工程、數據整合和數據科學、即時分析和商業智慧。 使用 Microsoft Fabric 時，不需要將多個廠商的不同服務合併在一起。 相反地，客戶享有易於瞭解、上線、建立及操作的端對端、高度整合、單一全方位產品。 市場上沒有其他產品提供 Microsoft Fabric 所提供的廣度、深度和整合層級。 此外， Microsoft Purview 預設包含在每個租使用者中，以符合合規性和治理需求。

本教學課程的目的

雖然 Microsoft Fabric 中的許多概念對數據和分析專業人員來說可能很熟悉，但在新的環境中套用這些概念可能會很困難。 本教學課程旨在逐步完成從數據擷取到數據取用的端對端案例，以建置對 Microsoft Fabric 使用者體驗、各種體驗及其整合點的基本瞭解，以及 Microsoft Fabric 專業和公民開發人員體驗。

本教學課程的目的不是參考架構、完整的特性和功能清單，或特定最佳做法的建議。

數據倉儲端對端案例

作為本教學課程的必要條件，請完成下列步驟：

  1. 登入您的Power BI線上帳戶，或如果您還沒有帳戶，請註冊免費試用。
  2. 在您的租用戶中啟用 Microsoft Fabric 。

在本教學課程中，您會在虛構 的Wide World Importers 公司擔任倉儲開發人員的角色，並在 Microsoft Fabric 入口網站中完成下列步驟，以建置及實作端對端數據倉儲解決方案：

  1. 建立 Microsoft Fabric 工作區。
  2. 建立倉儲。
  3. 使用數據管線將數據從來源擷取 至數據倉儲維度模型。
  4. 在倉儲中建立數據表 。
  5. 使用 T-SQL 與 SQL 查詢編輯器載入數據。
  6. 轉換數據 以使用 T-SQL 建立匯總數據集。
  7. 使用可視化查詢編輯器 來查詢數據倉儲。
  8. 使用筆記本分析數據 。
  9. 使用 SQL 查詢編輯器建立和執行跨倉儲查詢 。
  10. 使用 DirectLake 模式建立 Power BI 報表 ，以就地分析數據。
  11. 從數據中樞建置報表。
  12. 藉由刪除工作區和其他專案來清除資源 。

數據倉儲端對端架構

顯示數據倉儲端對端架構的圖表。

數據源 - Microsoft Fabric 可讓您輕鬆且快速地連線到 Azure Data Services、其他雲端平臺和內部部署數據源，以從中內嵌數據。

擷取 - 透過 200 個以上的原生連接器作為 Microsoft Fabric 管線的一部分，以及透過數據流拖放數據轉換，您可以快速為您的組織建置深入解析。 快捷方式是 Microsoft Fabric 中的新功能，提供連線到現有數據的方式，而不需要複製或移動它。 您可以在本教學課程稍後找到快捷方式功能的詳細數據。

轉換和儲存 - Microsoft Fabric 會標準化 Delta Lake 格式，這表示 Microsoft Fabric 的所有引擎都可以讀取及處理儲存在 OneLake 中的相同數據，而不需要數據重複。 此記憶體可讓您根據組織需求來建置數據倉儲或數據網格。 針對轉換，您可以選擇管線/數據流的低程式代碼或無程式碼體驗，或使用 T-SQL 進行程式碼第一次體驗。

取 用 - 來自倉儲的數據可由領先業界的商業智慧工具 Power BI 取用，以取得報告和視覺效果。 每個倉儲都隨附內建 TDS 端點，可在需要時輕鬆地連線到其他報告工具及查詢數據。 建立倉儲時，會以相同名稱同時產生稱為預設語意模型的次要專案。 您可以使用預設語意模型，透過幾個步驟開始將數據可視化。

範例資料

針對範例數據，我們使用 Wide World Importers （WWI） 範例資料庫。 在我們的數據倉儲端對端案例中，我們已產生足夠的數據，以便偷窺 Microsoft Fabric 平台的規模和效能功能。

Wide World Importers （WWI） 是一家從三藩市灣地區經營的批發新奇商品進口商和轉銷商。 作為批發商，WWI 的客戶大多是轉售給個人的公司。 WWI 會銷售給美國各地的零售客戶，包括專賣店、超市、電腦商店、旅遊景點商店，以及一些個人。 WWI 也會透過代表 WWI 促銷產品的代理商網路銷售給其他批發商。 若要深入瞭解其公司配置檔和作業，請參閱 適用於 Microsoft SQL 的 Wide World Importers 範例資料庫。

一般而言，您會將數據從交易系統（或企業營運應用程式）帶入數據湖或數據倉儲暫存區域。 不過，在本教學課程中，我們會使用WWI所提供的維度模型作為初始數據源。 我們會使用它作為將數據內嵌至數據倉儲的來源，並透過 T-SQL 轉換數據。

資料模型

雖然 WWI 維度模型包含多個事實數據表，但在本教學課程中，我們只著重於 fact_sale 數據表及其相關維度，如下所示，以示範此端對端數據倉儲案例：

此圖表顯示您在本教學課程中使用的數據模型，其中包含fact_sale數據表及其相關維度。

後續步驟

教學課程：建立 Microsoft Microsoft Fabric 工作區