تعريف نقاوة البيانات
نقاوة البيانات هي التفاصيل الممثلة داخل البيانات، بمعنى أنه كلما زادت نقاوة البيانات، زاد مستوى التفاصيل داخلها.
يُعد موضوع نقاوة البيانات موضوعاً مهماً لجميع محللي البيانات، بغض النظر عن أدوات Power BI التي يستخدمونها. هذا لأنه من الممكن أن يكون لتحديد نقاوة البيانات الصحيحة تأثير كبير على أداء وقابلية استخدام التقارير العناصر المرئية في Power BI.
تعريف نقاوة البيانات
افترض أن شركتك تدير 1000 شاحنة مبردة. كل بضع دقائق، تستخدم كل شاحنة تطبيق Microsoft Azure IoT لتسجيل درجة حرارتها الحالية. درجة الحرارة هذه مهمة لمؤسستك، لأنه إذا كان هناك عطل بالتبريد، فمن الممكن أن تفسد الحمولة بأكملها، وتتكبد المؤسسة خسائر بآلاف الريالات. في وجود هذا العدد الكبير من الشاحنات وأدوات الاستشعار، يتم إنشاء بيانات واسعة النطاق كل يوم. لا يريد مستخدمو التقارير التدقيق في عدد كبير من السجلات للعثور على السجلات التي تعنيهم تحديداً.
كيف يمكنك تغيير نقاوة البيانات لجعل مجموعة البيانات أكثر قابلية للاستخدام؟
في هذا السيناريو، قد تحتاج إلى استيراد البيانات باستخدام المتوسط اليومي لكل شاحنة. باتباع هذا الأسلوب، سيقل عدد السجلات في قاعدة البيانات إلى سجل واحد لكل شاحنة يومياً. إذا وجدت هذا الأسلوب مقبولاً بما فيه الكفاية لتعقب التكاليف والأخطاء، حينها يمكنك استخدام نقاوة البيانات هذه. أو بدلاً من ذلك، يمكنك تحديد آخر درجة حرارة مسجلة، أو يمكنك استيراد السجلات الأعلى أو الأقل من النطاق الطبيعي لدرجات الحرارة. أي من هذه الأساليب سوف يقلل من إجمالي عدد السجلات التي تقوم باستيرادها، وسيوفر لك في الوقت نفسه بيانات شاملة وقيمة.
أما بالنسبة للسيناريوهات المختلفة، فيمكنك تحديد نقاوة البيانات التي يتم تعريفها أسبوعياً أو شهرياً أو بشكل ربع سنوي. وبوجه عام، كلما قل عدد السجلات التي تعمل بها، زادت سرعة عمل التقارير والعناصر المرئية. يترجم هذا الأسلوب إلى تحديث أسرع لمجموعة البيانات بأكملها، وهو ما قد يعني أنك ستتمكن من التحديث عدد مرات أكثر.
لكن، يوجد عائق لتنفيذ هذا الأسلوب. إذا كان المستخدمون يرغبون في الانتقال إلى كل معاملة على حدة، فإن تلخيص نقاوة البيانات سيمنعهم عن فعل ذلك، وهو الأمر الذي قد يكون له تأثير سلبي على تجربة المستخدم. من المهم أن تتم مناقشة مستوى نقاوة البيانات مع مستخدمي التقارير حتى يفهموا الآثار المترتبة على هذه الخيارات.
تغيير نقاوة البيانات لإنشاء علاقة بين جدولين
من الممكن أن يكون لنقاوة البيانات تأثير عند إنشاء علاقات بين الجداول في Power BI.
على سبيل المثال، افترض أنك تنشئ تقارير لفريق المبيعات في Tailwind Traders. وقد تمت مطالبتك بإنشاء مصفوفة لإجمالي المبيعات والموازنة على مدار وقت محدد باستخدام جداول "التقويم" و"المبيعات" و"الموازنة". عندئذ، ستلاحظ أن أدنى مستوى للتفاصيل المستندة إلى الوقت، والذي يشير إليه جدول "المبيعات"يعتمد على اليوم، على سبيل المثال 5/1/2020 و6/7/2020 و6/18/2020. يشير جدول "الموازنة" فقط إلى المستوى الشهري، على سبيل المثال، بيانات الموازنة لشهر 5/2020 و6/2020. هذه الجداول تحتوي على تفاصيل مختلفة عليك تسويتها حتى تتمكن من إنشاء علاقة بين الجداول.
يوضح الشكل التالي نموذج البيانات الحالي.
كما هو موضح في الشكل السابق، هناك علاقة مفقودة بين الموازنة والتقويم. لذلك، عليك إنشاء هذه العلاقة حتى تتمكن من إنشاء التمثيل المرئي الخاص بك. لاحظ أنه إذا قمت بتحويل العمودين السنة و الشهر في جدول "التقويم" إلى عمود جديد وأجريت التحويل ذاته في جدول "الموازنة"، فستتمكن من مطابقة تنسيق عمود التاريخ في جدول "التقويم". وبعد ذلك، ستتمكن من إنشاء علاقة بين العمودين. لإكمال هذه المهمة، أنشئ تسلسلاً للعمودين السنة و الشهر ثم قم بتغيير التنسيق.
حدد تحويل البيانات على الشريط. من الخطوات المطبقة، في الجزء الأيسر، انقر بزر الماوس الأيمن فوق الخطوة النهائية ثم حدد إدراج خطوة بعد.
ضمن إضافة عمود على الشريط الرئيسي، حدد عمود مخصص. أدخل المعادلة التالية، التي ستنشأ تسلسلاً للعمودين السنة و الشهر، ثم أضف شرطة بين اسمي العمودين.
Column = Table.AddColumn(#"Renamed Columns", "Custom", each [Year] & "-" &[Month])
قم بتغيير نوع البيانات إلى تاريخ ثم أعِد تسمية العمود. يجب أن يكون جدول "الموازنة" لديك كما هو موضح في الشكل التالي.
الآن، يمكنك إنشاء علاقة بين جدولي "الموازنة" و"التقويم".
إنشاء علاقة بين الجداول
يكشف Power BI عن العلاقات تلقائياً، ولكن يمكنك أيضًا الانتقال إلى إدارة العلاقات > جديد وإنشاء العلاقة لعمود التاريخ. يجب أن تبدو العلاقة كما يوضح الشكل التالي.
بإكمال هذه المهمة، ستضمن أن نقاوة البيانات هي نفسها للجداول المختلفة. الآن، تحتاج إلى إنشاء قياسات DAX لحساب إجمالي المبيعات و BudgetAmount. انتقل إلى جزء البيانات على Power BI Desktop، وحدد قياس جديد، ثم أنشئ قياسين باستخدام المعادلات التالية:
TotalSales = SUM(Sales[Total Sales])
BudgetAmount = SUM (Budget[BudgetAmount])
حدد عنصر التحكم في الجدول في جزء Visualization ثم أدخل هذه القياسات و Date في الحقل Values. لقد حققت الآن الهدف من إنشاء مصفوفة لإجمالي المبيعات والموازنات على مدار وقت محدد.
