BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы » Учебный курс по Microsoft Power BI

Источники данных как преимущество Power BI (службы) – их типы

1. Цель

В нашей предыдущей статье мы говорили об заархивированной рабочей области Power BI. В этом посте по источникам данных Power BI мы изучим источники данных для служб Power BI. Кроме того, мы собираемся обсудить, как данные приходят из альтернативного источника и через какие элементы. Также мы рассмотрим типы источников данных для Power BI.

Итак, приступим к изучению источников данных Power BI.

 

Источники данных для преимущества Power BI (службы)

 

2. Источник данных Power BI

Данные в основе Power BI. На каком бы этапе изучении данных вы ни были, когда строите графики и информационные панели, когда вы задаете вопросы и получаете ответы, эти советы и ответы, которые вы здесь найдете, помогут вам получить ценную информацию из набора ваших данных. Но откуда взялся этот набор данных? Учитывая все обстоятельства, он пришел из источника данных.

В этой статье мы рассмотрим различные типы источников данных для служб Power BI. Помните, что существует множество различных источников данных, из которых вы также можете получить данные. Как бы то ни было, для этого может потребоваться сначала использовать Power BI Desktop или расширенный запрос данных Excel. Мы поговорим об этом позже. А пока как насчет того, чтобы взглянуть на различные типы источников данных, с которыми вы можете взаимодействовать, используя сайт Power BI.
А вы знаете, как настроить географический фильтр Power BI?
Нажав на «Мою рабочую область» > «Получить данные», мы можем получить доступ к данным из любых источников данных в службах Power BI.

 

Источники данных для преимущества Power BI (службы)

 

3. Типы источников данных для служб Power BI

Есть три типа источников данных для службы Power BI, мы рассмотрим их один за другим:

 

a. Файлы

Источники данных для служб Power BI – файлы

 

Источники данных для служб Power BI – файлы

i. Excel файлы (.xlsx, xlxm)

Excel – единственный в своем роде, поскольку в руководстве по выполнению упражнений может содержать два источника данных, которые вы сами внесли в рабочие листы, также вы можете запрашивать и загружать данные из внешних источников данных, используя Power Query (получение и преобразование в Excel 2016) или Power Pivot. Вы можете импортировать данные, которые находятся в таблицах на листах, или импортировать данные, которые складываются в отображение данных.

Давайте создадим карту фигур в Power BI Desktop

 

ii. Power BI Desktop (.pbix)

Вы можете использовать Power BI Desktop для запроса и загрузки данных из внешних источников данных, расширения отображения данных с помощью показателей и подключений и создания отчетов. Вы можете импортировать документ Power BI Desktop на свой сайт Power BI. Power BI Desktop лучше всего подходит для опытных клиентов, которые хорошо понимают свои источники данных, вопросы и изменения данных, а также идеи отображения данных. Дополнительные сведения см. в разделе Подключение к данным в Power BI Desktop.

 

iii. Значения, разделенные запятыми (.csv)

Файлы – это документы с основным содержимым в строках данных. Каждый столбец может содержать по крайней мере одно качество, и каждое из них выделяется запятой. Например, файл .csv, содержащий данные об имени и адресе, может иметь различные столбцы, где каждая строка содержит значения для имени, фамилии, адресе, городе, штате и т. д. Вы не можете импортировать данные в документ .csv. Однако многочисленные приложения, такие как Excel, могут сохранять базовые данные таблицы в виде записи .csv.

Для других составных документов, таких как записи XML-таблицы (.xml) или содержимого (.txt), вы можете использовать Get и Transform для запроса, изменения и загрузки этих данных в документ Excel или Power BI Desktop. После этого вы сможете импортировать запись Excel или Power BI Desktop в Power BI.

То, где вы храните свои записи, также имеет большое значение. OneDrive для бизнеса обеспечивает наилучшую адаптируемость и координацию с Power BI. Если вы храните свои записи на соседнем диске, это нормально, хотя в том случае, если вам нужно восстановить свои данные, есть несколько дополнительных средств.

Знаете ли вы, как работать с таблицей в информационных панелях и отчетах Power BI?

 

b. Пакеты контента

Источники данных для служб Power BI – пакеты контента.

Пакеты контента содержат большинство данных и отчетов, которые вам нужны, и организованы для вас. В Power BI есть два типа пакетов контента. Те, которые поступают от таких администраций, как Google Analytics, Marketo или Salesforce, а также те, которые созданы и распространяются различными клиентами в вашей компании.

 

Источники данных для преимущества Power BI (службы)

 

i. Администрации

На самом деле существует множество компаний с пакетами контента для Power BI, и их количество постоянно увеличивается.

 

ii. Авторитетный

Если у вас и у разных клиентов в вашей компании есть запись Power BI Pro, вы можете создавать, предлагать и использовать пакеты контента.

 

c. Базы данных

Источники данных для служб Power BI – базы данных

 

Источники данных для преимущества Power BI (службы) – базы данных

i. Базы данных в облаке

Благодаря преимуществам Power BI вы можете напрямую взаимодействовать с базой данных SQL Azure, хранилищем данных SQL Azure, Spark в Azure HD Insight и службами SQL Server Analysis Services с помощью DirectQuery. Связи из Power BI с этими базами данных организованы в живом режиме. Всякий раз, когда вы меняете свой отчёт или добавляете другое поле в представление, возникает запрос к базе данных.

Как создать визуальные элементы KPI Power BI (ключевой показатель эффективности)

 

ii. Локальные базы данных

Благодаря преимуществам Power BI вы можете напрямую связываться с базами данных табличных моделей служб SQL Server Analysis Services. Требуется переход к Power BI Enterprise. Если вы не знаете, как взаимодействовать с базой данных необычных моделей вашей ассоциации, посоветуйтесь со своим менеджером или ИТ-отделом.

Для различных типов баз данных в вашей компании вам сначала нужно будет использовать Power BI Desktop или Excel для взаимодействия и загрузки данных. Затем вы сможете импортировать свою запись в Power BI, где создается набор данных. На случай, если вы настроите зарезервированное обновление, Power BI будет использовать данные из документа вместе с настройками восстановления, которые вы создаете для взаимодействия с источником данных. Затем эти обновления складываются в набор данных в Power BI.

 

4. Как данные поступают из альтернативного источника?

На самом деле существует множество разнообразных источников данных, которые вы можете использовать с Power BI. В любом случае, не обращая внимания на то, откуда вы получаете свои данные, эти данные должны быть в организации, которую администрация Power BI может использовать для создания отчетов и информационных панелей, ответов на запросы с помощью вопросов и ответов и т. д.

Некоторые компании на данный момент подготовили свои коннекторы к данным для использования преимущества Power BI, аналогично пакетам контента от специализированных организаций, таких как Google Analytics и Twilio. Также подготавливаются базы данных табличных моделей служб SQL Server Analysis Services. Кроме того, вы можете связать в живом режиме с базами данных в облаке, такими как База данных SQL Azure и Spark в HDInsight.

В разных случаях может быть важно запросить и загрузить нужные вам данные в документ. Например, предположим, у вас есть данные о координации в базе данных центра распределения на сервере в вашей ассоциации. В Power BI вы не можете использовать интерфейс, специфичный для этой базы данных, и начать исследование ее данных (кроме случаев, когда это запрещенная модельная база данных). Тем не менее, вы можете использовать Power BI Desktop или Excel, чтобы запросить и загрузить эти данные координации, которые вы сохраните в качестве документа. Затем вы сможете импортировать эту запись в Power BI, где создается набор данных.

Прочтите об интеграции Microsoft Flow и Power BI

Тот факт, что вы не можете взаимодействовать со своим источником данных, соответствующим Power BI, не означает, что вы не можете получить эти данные в Power BI. Вполне возможно, что вы сделаете еще пару шагов и, возможно, получите некоторую помощь со стороны своего ИТ-офиса.

 

5. Еще несколько деталей

Вы узнаете про термины «набор данных» и «источники данных» для Power BI, чтобы их можно было использовать. Они часто употребляются как синонимы, но на самом деле это две уникальные вещи, хотя и взаимосвязанные.

Набор данных естественным образом создается в Power BI, когда вы используете коннекторы для взаимодействия и импорта данных из пакета сущностей, записи или связываетесь с источником данных в реальном времени. Набор данных содержит данные об источнике данных, сертификатах и, как правило, подмножество данных, дублированных из источника. Большую часть времени, когда вы анализируете отчеты и информационные панели, вы внимательно следите за данными.

Источник данных – это место, откуда действительно происходят данные. Например, онлайн-администрирование, такое как Google Analytics или QuickBooks, база данных в облаке, такая как База данных SQL Azure, или база данных или документ на соседнем ПК или сервере в вашей собственной компании.

 

6.  Хранение данных

На случай, если вы сохраните свои документы на ближайшем диске или в другом месте в вашей ассоциации. При переходе к Power BI может потребоваться активизировать набор данных в Power BI. Кроме того, компьютер, на котором находится запасной документ, должен включиться на то время, когда происходит восстановление. Вы также можете повторно импортировать свою запись или использовать функцию публикации из Excel или Power BI Desktop. Но это не роботизированные формы.

Пакеты контента от администрации, естественно, обновляются. В большинстве случаев один раз в день. Вы можете улучшить их форму, но независимо от того, увидите ли вы какие-либо обновленные данные, вы будете полагаться на специалистов. Пакеты содержимого от других участников вашей компании будут зависеть от используемых источников данных и от того, как человек, создавший пакет, подготовил его.

Перейдите по этой ссылке, чтобы узнать о визуализациях Power BI Card
База данных SQL, Хранилище данных SQL Azure и Spark в Azure HDInsight отличаются тем, что они являются источниками данных в облаке. Поскольку преимущество Power BI – это возможность находится в облаке, Power BI может связываться с ними в реальном времени, используя DirectQuery.

Службы SQL Server Analysis Services – с ней можно установить live-connection. Однако сама база данных находится на сервере вашей компании. Для такого рода соединения требуется шлюз Power BI, который обычно организует ИТ-подразделение.
Восстановление данных – это чрезвычайно важная часть Power BI, и она слишком важна, чтобы здесь ее описывать. Если вам нужно углубиться в понимание этих вещей, обязательно ознакомьтесь с обновлением данных в Power BI.

 

7. Размышления и ограничения

Применяются все источники данных для служб Power BI Services (используемые), сопутствующие соображения и ограничения. Существуют различные ограничения, которые применяются к отдельным моментам. Однако приведенное ниже краткое изложение относится к Power BI в целом:

  • Ограничения для измерения набора данных. Для каждого набора данных в преимуществе Power BI существует ограничение в 1 ГБ.
  • Ограничение строк – максимальное количество столбцов в наборе данных составляет 2 миллиарда, с сохранением трех из этих строк (что составляет 1 999 999 997 строк). Наибольшее количество строк при использовании DirectQuery составляет 1 миллион строк.
  • Ограничение сегмента. Максимальное количество сегментов, разрешенных в наборе данных по всем таблицам в наборе данных, составляет 16 000 разделов. Это относится к Power BI и к наборам данных, используемым как часть Power BI Desktop. Power BI использует раздел внутренних номеров строк для каждой таблицы, включенной в набор данных. Это означает, что максимальное количество сегментов составляет 16 000 коротких для каждой таблицы, используемой как часть набора данных.

Итак, это все, что мы хотели бы рассказать вам об источниках данных для Power BI. Надеемся, вам понравилось наше объяснение.

 

8. Заключение

Итак, в этой статье мы изучили источники данных в службах Power BI. Кроме того, мы обсудили, как данные приходят из альтернативного источника, и некоторые нюансы. Кроме того, мы рассмотрели типы источников данных для Power BI.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Внедрение QlikView в fashion retail, готовое отраслевое решение для fashion retail по аналитике

    Внедрение/кастомизация решения BusinessQlik for Fashion Retail c решением задач: DashBoard, Жизнь Артикула, Отчет Сводный, Отчет Реализация 8 недель, Конструктор

  • akron

    Анализ исполнения бюджета движения денежных средств (расходная часть)

    Компания завершила первый этап внедрения решения бизнес-аналитики в рамках комплексной программы цифровой трансформации бизнеса. Qlik Sense объединяет данные из всех ключевых учетных и производственных систем Группы (как ERP-системыИСА, так и MES-системы) и становится важным источником информации для принятия управленческих решений в режиме реального времени. В компании успешно внедрены дэшборды для аналитики склада, финансов, закупок, дефектов производственной линии и управления целевыми ресурсами, а также работе ИТ.

  • Интервьюирование конечных пользователей системы
    Актуализация реестра отчетов, показателей и измерений в части бизнес-требований
    Составление списка дополнительных функциональных требований от пользователей в части работы с BI-системой
    Консультации с техническими специалистами, ответственными за источники данных
    Заполнение реестра отчетов, показателей и измерений в части технического описания источников данных и алгоритмов их преобразований
  • Внедрение QlikView в fashion retail, готовое отраслевое решение для fashion retail по аналитике

    Интеграция готового отраслевого решения BusinessQlik for Fashion Retail для:

    Блок задач № 1. Анализ продаж и Анализ Чеков,

    Блок задач № 2. Анализ Товародвижения,      

    Блок задач № 3. Рабочее место Руководителя,

     

    Реализовано более 150 отчетных форм.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru