Введение в витрины данных
Бизнес-пользователи сильно полагаются на централизованно управляемые источники данных, созданные ит-специалистами (ИТ), но это может занять несколько месяцев для ИТ-отдела для доставки изменений в данном источнике данных. В ответ пользователи часто прибегают к созданию собственных киосков данных с базами данных Access, локальными файлами, сайтами и электронными таблицами SharePoint, что приводит к нехватке управления и надлежащему надзору, чтобы обеспечить поддержку таких источников данных и обеспечить разумное производительность.
Datamarts помогает преодолеть разрыв между бизнес-пользователями и ИТ-службами. Datamarts — это решения для самостоятельной аналитики, позволяющие пользователям хранить и изучать данные, загруженные в полностью управляемую базу данных. Datamarts предоставляют простой и необязательный интерфейс для приема данных из разных источников данных, извлечения и загрузки данных с помощью Power Query, а затем их загрузки в базу данных SQL Azure, полностью управляемую и не требующую настройки или оптимизации.
После загрузки данных в datamart можно дополнительно определить связи и политики бизнес-аналитики и анализа. Datamarts автоматически создает набор данных или семантику модели, которую можно использовать для создания отчетов и панелей мониторинга Power BI. Вы также можете запросить datamart с помощью конечной точки T-SQL или визуального интерфейса.
Datamarts предлагает следующие преимущества:
- Пользователи самообслуживания могут легко выполнять аналитику реляционной базы данных без необходимости администратора базы данных
- Datamarts обеспечивают сквозное прием данных, подготовку и изучение с помощью SQL, включая интерфейсы без кода
- Включение создания семантических моделей и отчетов в рамках единого целостного интерфейса
Функции Datamart:
- 100 % на основе веб-сайтов, никакого другого программного обеспечения не требуется
- Интерфейс без кода, который приводит к полному управляемому объекту datamart
- Автоматическая настройка производительности
- Встроенный визуальный и редактор SQL-запросов для нерегламентированного анализа
- Поддержка SQL и других популярных клиентских средств
- Встроенная интеграция с Power BI, Microsoft Office и другими предложениями Microsoft Analytics
- Включено с емкостями Power BI Premium и Premium на пользователя
Когда следует использовать datamarts
Диаграммы данных предназначены для интерактивных рабочих нагрузок данных для сценариев самообслуживания. Например, если вы работаете с учетом или финансами, вы можете создавать собственные модели данных и коллекции, которые можно использовать для самостоятельного обслуживания бизнес-вопросов и ответов с помощью T-SQL и визуальных запросов. Кроме того, эти коллекции данных по-прежнему можно использовать для более традиционных возможностей создания отчетов Power BI. Datamarts рекомендуется для клиентов, которым нужна доменная ориентация, децентрализованное владение данными и архитектура, например пользователи, которым нужны данные в качестве продукта или платформы данных самообслуживания.
Datamarts предназначены для поддержки следующих сценариев:
Данные самообслуживания отделов: централизация небольших и умеренных объемов данных (примерно 100 ГБ) в полностью управляемой базе данных SQL. Datamarts позволяет назначить одно хранилище для самостоятельного подчиненного отчета (например, excel, отчетов Power BI, других), тем самым уменьшая инфраструктуру в решениях самообслуживания.
Аналитика реляционной базы данных с помощью Power BI: доступ к данным datamart с помощью внешних клиентов SQL. Azure Synapse и другие службы и средства, использующие T-SQL, также могут использовать диаграммы данных в Power BI.
Комплексные семантические модели. Включение создателей Power BI для создания комплексных решений без зависимостей от других средств или ИТ-команд. Datamarts избавляется от управления оркестрацией между потоками данных и семантических моделей с помощью автоматически созданных семантических моделей, обеспечивая визуальные возможности для запроса данных и нерегламентированного анализа, все поддерживаемые базой данных SQL Azure.
В следующей таблице описываются эти предложения и лучшие варианты использования для каждого из них, включая их роль с данными.
| Товар | Рекомендуемый вариант использования | Дополнение роли с помощью datamarts |
|---|---|---|
| Киоски данных | Хранение данных на основе пользователей и доступ к данным SQL | С помощью конечной точки SQL можно использовать в качестве источников для других данных или элементов:
|
| Потоки данных | Повторное получение данных (ETL) для семантических моделей или мартов | Datamarts используют единый встроенный поток данных для ETL. Потоки данных могут подчеркнуть это, включив:
|
| Семантические модели | Метрики и семантический уровень для отчетов бизнес-аналитики | Datamarts предоставляет автоматически созданную семантику для создания отчетов, включив:
|
Интеграция datamarts и потоков данных
В некоторых случаях может быть полезно включить как потоки данных, так и диаграммы данных в одном решении. Следующие ситуации могут оказаться полезными как для потоков данных, так и для данных.
Для решений с существующими потоками данных:
- Простое использование данных с данными для применения дополнительных преобразований или включения нерегламентированного анализа и запроса с помощью запросов SQL
- Легко интегрировать решение хранения данных без кода без управления семантических моделей
Для решений с существующими данными:
- Выполнение повторного извлечения, преобразования и загрузки (ETL) в большом масштабе для больших объемов данных
- Создание собственного озера данных и использование потоков данных в качестве конвейера для данныхmarts
Сравнение потоков данных с данными
В этом разделе описываются различия между потоками данных и данными.
Потоки данных обеспечивают повторное использование извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Таблицы нельзя просматривать, запрашивать или изучать без семантической модели, но их можно определить для повторного использования. Данные предоставляются в формате Power BI или CDM, если вы приносите собственное озеро данных. Потоки данных используются Power BI для приема данных в диаграммы данных. Потоки данных следует использовать всякий раз, когда вы хотите повторно использовать логику ETL.
Используйте потоки данных, когда необходимо:
- Создайте повторно используемые и доступные для совместного использования данные для элементов в Power BI.
Datamarts — это полностью управляемая база данных, которая позволяет хранить и изучать данные в реляционной и полностью управляемой базе данных SQL Azure. Datamarts обеспечивают поддержку SQL, конструктор визуальных запросов без кода, безопасность на уровне строк (RLS) и автоматическое создание семантической модели для каждого объекта datamart. Вы можете выполнять нерегламентированный анализ и создавать отчеты в Интернете.
Используйте диаграммы данных, когда необходимо:
- Сортировка, фильтрация, выполнение простой статистической обработки или с помощью выражений, определенных в SQL
- Для выходных данных, которые представляют собой результаты, наборы, таблицы и отфильтрованные таблицы данных
- Предоставление доступных данных через конечную точку SQL
- Включение пользователей, у которых нет доступа к Power BI Desktop
Связанный контент
В этой статье представлен обзор данныхmarts и множество способов их использования.
В следующих статьях содержатся дополнительные сведения о datamarts и Power BI:
- Общие сведения о диаграммах данных
- Начало работы с datamarts
- Анализ данных
- Создание отчетов с помощью datamarts
- Управление доступом в datamarts
- Администрирование Datamart
- Руководство по принятию решений Microsoft Fabric: хранилище данных или lakehouse
Дополнительные сведения о потоках данных и преобразовании данных см. в следующих статьях: