Sdílet prostřednictvím

Úvod do datamartů

Důležité

Funkce datamartů Power BI bude ukončena v říjnu 2025. Abyste se vyhnuli ztrátě dat a ztrátě sestav založených na datamartů, měli byste upgradovat datamart Power BI na sklad. Další informace najdete v tématu Integrace datamartu s datovým skladem Fabric.

Podnikoví uživatelé se spoléhají silně na centrálně řízené zdroje dat vytvořené týmy informačních technologií (IT), ale může trvat měsíce, než oddělení IT provede změnu v daném zdroji dat. V reakci na to uživatelé často využívají vytváření vlastních datových tržiště s databázemi Accessu, místními soubory, sharepointovými weby a tabulkami, což vede k nedostatku zásad správného řízení a řádnému dohledu, aby se zajistilo, že jsou tyto zdroje dat podporované a mají přiměřený výkon.

Datamarty pomáhají překlenout mezeru mezi podnikovými uživateli a IT. Datamarty jsou samoobslužná analytická řešení, která uživatelům umožňují ukládat a zkoumat data uložená v plně spravované databázi. Datamarty poskytují jednoduché a volitelné prostředí bez kódu pro příjem dat z různých zdrojů dat, extrakci, transformaci a načtení dat pomocí Power Query, a jejich načtení do databáze Azure SQL, která je plně spravovaná a není potřeba ladit ani optimalizovat.

Po načtení dat do datového diagramu můžete navíc definovat vztahy a zásady pro business intelligence a analýzu. Datamarty automaticky vytvářejí datovou sadu nebo sémantický model, které lze použít k tvorbě sestav a řídicích panelů Power BI. Také můžete dotazovat data mart pomocí koncového bodu T-SQL nebo vizuálního nástroje.

Diagram znázorňující datamarty a vztah Power BI.

Datamarty nabízejí následující výhody:

  • Samoobslužní uživatelé můžou snadno provádět analýzu relačních databází bez nutnosti správce databáze.
  • Datová tržiště poskytují úplný příjem dat, přípravu a zkoumání pomocí SQL, včetně možností bez použití kódu
  • Povolení vytváření sémantických modelů a sestav v jednom holistickém prostředí

Funkce Datamartu:

  • 100% založený na webu, nevyžaduje se žádný jiný software
  • Bezprogramátorská zkušenost, která vede k plně spravovanému datamartu
  • Automatizované ladění výkonu
  • Integrovaný vizuál a editor dotazů SQL pro ad hoc analýzu
  • Podpora SQL a dalších oblíbených klientských nástrojů
  • Nativní integrace s Power BI, Microsoft Office a dalšími nabídkami analýz Microsoftu
  • Je zahrnuto do kapacit Power BI Premium a Premium na uživatele.

Kdy použít datamarty

Datamarty se zaměřují na interaktivní datové zátěže pro samoobslužné scénáře. Pokud například pracujete v účetnictví nebo financích, můžete vytvářet vlastní datové modely a kolekce, které pak můžete použít k samoobslužným obchodním otázkám a odpovědím prostřednictvím prostředí T-SQL a vizuálních dotazů. Kromě toho můžete tyto kolekce dat dál používat pro tradiční prostředí vytváření sestav Power BI. Datamarty se doporučují zákazníkům, kteří potřebují orientované na doménu, decentralizované vlastnictví dat a architekturu, jako jsou uživatelé, kteří potřebují data jako produkt nebo samoobslužná datová platforma.

Datové tržiště jsou navržené tak, aby podporovaly následující scénáře:

  • Samoobslužná data oddělení: Centralizace malého až středního objemu dat (přibližně 100 GB) v samoobslužné plně spravované databázi SQL. Datové sklady umožňují určit jedno úložiště pro potřeby oddělení pro samoobslužné generování sestav (jako jsou Excel, sestavy Power BI a další), čímž se zjednoduší infrastruktura v samoobslužných řešeních.

  • Analýza relačních databází pomocí Power BI: Přístup k datům datového skladu pomocí externích klientů SQL. Azure Synapse a další služby nebo nástroje, které používají T-SQL, můžou v Power BI také používat datové diagramy.

  • Komplexní sémantické modely: Umožňuje tvůrcům Power BI vytvářet ucelená řešení bez závislostí na jiných nástrojích nebo IT týmech. Datamarts zbavují potřeby spravovat orchestraci mezi toky dat a sémantickými modely pomocí automaticky generovaných sémantických modelů a zároveň poskytují vizuální prostředí pro zpracování dotazů a ad hoc analýzy, vše podporováno službou Azure SQL DB.

Následující tabulka popisuje tyto nabídky a nejlepší využití pro každou nabídku, včetně jejich role s datovými sklady.

Položka Doporučený případ použití Doplnění role datovými diagramy
Datamart Uživatelský datový sklad a přístup SQL k vašim datům Datamarty je možné použít jako zdroje pro jiné datamarty nebo položky pomocí koncového bodu SQL.
  • Externí sdílení
  • Sdílení napříč odděleními nebo organizačními hranicemi s povoleným zabezpečením
Datové toky Opakovaně použitelná příprava dat (proces ETL) pro sémantické modely nebo datové marty Datamarty používají pro ETL jeden vestavěný tok dat. Toky dat můžou zvýraznit toto:
  • Načítání dat do datových skladů s různými harmonogramy aktualizací.
  • Oddělení kroků přípravy etl a dat od úložiště, aby je bylo možné znovu použít pomocí sémantických modelů
Sémantické modely Metriky a sémantická vrstva pro vytváření sestav BI Datamarty poskytují automaticky vygenerovaný sémantický model pro reportování, který umožňuje:
  • Kombinování dat z více zdrojů
  • Selektivní sdílení tabulek datového skladu pro detailní generování sestav
  • Složené modely – sémantický model s daty z datamartu a dalších zdrojů dat mimo datamart
  • Modely proxy serveru – sémantický model, který používá DirectQuery pro automaticky vygenerovaný model pomocí jediného zdroje pravdy

Integrace datamartů a toků dat

V některých případech může být užitečné začlenit do stejného řešení toky dat i datová tržiště. "V následujících situacích je výhodné začlenit toky dat i datamarty:"

  • Řešení s existujícími toky dat:

    • Snadno spotřebovávejte data pomocí datamartů, abyste mohli použít další transformace nebo povolit ad hoc analýzu a dotazování pomocí SQL.
    • Snadná integrace řešení datových skladů bez kódu bez správy sémantických modelů

  • Pro řešení s existujícími datamarty:

    • Provádějte opakovatelnou extrakci, transformaci a načítání (ETL) ve velkém měřítku pro velké objemy dat.
    • Přineste vlastní datové jezero a použijte toky dat jako kanál pro datové tržiště

Diagram znázorňující datové diagramy a toky dat

Porovnání toků dat s datamarty

Tato část popisuje rozdíly mezi datovými toky a datamarty.

Toky dat poskytují opakovaně použitelné extrakce, transformace a načítání (ETL). Tabulky se nedají procházet, dotazovat ani zkoumat bez sémantického modelu, ale je možné je definovat pro opakované použití. Data se zveřejňují ve formátu Power BI nebo CDM , pokud používáte vlastní datové jezero. Datové toky používá Power BI k načtení dat do datamartů. Toky dat byste měli používat vždy, když chcete znovu použít logiku ETL.

Toky dat použijte, když potřebujete:

  • Vytvořte opakovaně použitelnou a sdíletelnou přípravu dat pro položky v Power BI.

Datamarts jsou plně spravovaná databáze, která umožňuje ukládat a zkoumat data v relační a plně spravované databázi Azure SQL. Datové diagramy poskytují podporu SQL, návrhář vizuálních dotazů bez kódu, zabezpečení na úrovni řádků (RLS) a automatické generování sémantického modelu pro každý datový diagram. Můžete provádět ad hoc analýzu a vytvářet sestavy, a to vše na webu.

Použijte datamarty v případě, že potřebujete:

  • Řazení, filtrování, provádění jednoduchých agregací vizuálně nebo pomocí výrazů definovaných v SQL
  • Pro výstupy, které jsou výsledky, sady, tabulky a filtrované tabulky dat
  • Poskytnutí přístupných dat prostřednictvím koncového bodu SQL
  • Povolení přístupu uživatelům, kteří nemají přístup k Power BI Desktopu

Související obsah

Tento článek poskytl přehled datamartů a mnoho způsobů, jak je můžete použít.

Následující články obsahují další informace o datamartech a Power BI.

Další informace o tocích dat a transformaci dat najdete v následujících článcích: