Bagikan melalui

Menerapkan arsitektur medallion dengan tampilan danau yang terwujud

Tutorial ini menguraikan langkah-langkah dan pertimbangan untuk menerapkan arsitektur medali menggunakan tampilan danau materialisasi. Pada akhir tutorial ini, Anda akan mempelajari fitur dan kemampuan utama dari tampilan danau terwujud dan dapat membuat alur kerja transformasi data otomatis. Tutorial ini tidak dimaksudkan untuk menjadi arsitektur referensi, daftar lengkap fitur dan fungsionalitas, atau rekomendasi praktik terbaik tertentu.

Prasyarat

Sebagai prasyarat untuk tutorial ini, selesaikan langkah-langkah berikut:

  1. Masuk ke akun Power BI Anda , atau jika Anda belum memiliki akun, daftar untuk uji coba gratis.
  2. Aktifkan Microsoft Fabric di penyewa Anda. Pilih ikon Power BI default di kiri bawah layar dan pilih Fabric.
  3. Membuat Ruang Kerja yang diaktifkan Microsoft Fabric.
  4. Pilih ruang kerja dari tab Ruang Kerja, lalu pilih + Item baru , dan pilih Alur. Berikan nama untuk alur Anda dan pilih Buat.
  5. Buat Lakehouse dengan skema yang diaktifkan. Beri nama SalesLakehouse dan muat file data sampel ke Lakehouse. Untuk informasi selengkapnya, lihat Tutorial Lakehouse.

Gambaran umum skenario

Dalam tutorial ini, Anda akan mengambil contoh organisasi ritel fiktif, Contoso, yang menggunakan arsitektur medali untuk analitik data untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang operasi penjualan ritelnya. Ini bertujuan untuk menyederhanakan proses analisis dan menghasilkan wawasan yang lebih mendalam tentang performa bisnis dengan mengatur data mereka menjadi tiga lapisan —perunggu (data mentah), perak (data yang dibersihkan dan diperkaya), dan emas (data agregat dan dianalisis).

Diagram berikut mewakili entitas yang berbeda di setiap lapisan arsitektur medali di SalesLakehouse:

Cuplikan layar memperlihatkan arsitektur medali.

Entitas

  1. Pesanan: Entitas ini mencakup detail tentang setiap pesanan pelanggan, seperti tanggal pesanan, detail pengiriman, kategori produk, dan subkategori. Wawasan dapat diperoleh untuk mengoptimalkan strategi pengiriman, mengidentifikasi kategori produk populer, dan meningkatkan pengelolaan pesanan.

  2. Penjualan: Dengan menganalisis data penjualan, Contoso dapat menilai metrik utama seperti total pendapatan, margin laba, prioritas pesanan, dan diskon. Korelasi antara faktor-faktor ini memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang perilaku pembelian pelanggan dan efisiensi strategi diskon.

  3. Lokasi: Ini menangkap dimensi geografis penjualan dan pesanan, termasuk kota, negara bagian, wilayah, dan segmen pelanggan. Ini membantu Contoso mengidentifikasi wilayah berkinerja tinggi, mengatasi area berkinerja rendah, dan mempersonalisasi strategi untuk segmen pelanggan tertentu.

  4. Performa agen: Dengan detail tentang agen yang mengelola transaksi, komisi, dan data penjualan mereka, Contoso dapat mengevaluasi performa agen individu, memberikan insentif kepada performa teratas, dan merancang struktur komisi yang efektif.

  5. Komisi agen: Menggabungkan data komisi memastikan transparansi dan memungkinkan manajemen biaya yang lebih baik. Memahami korelasi antara tingkat komisi dan performa agen membantu menyempurnakan sistem insentif.

Kumpulan data sampel

Contoso mempertahankan data mentah operasi ritelnya dalam format CSV dalam ADLS Gen2. Kami menggunakan data ini untuk membuat lapisan perunggu, dan kemudian menggunakan lapisan perunggu untuk membuat tampilan danau materialisasi yang membentuk lapisan perak dan emas dari arsitektur medali. Pertama-tama unduh sampel file CSV dari repositori sampel Fabric.

Membuat alur kerja

Langkah-langkah tingkat tinggi adalah sebagai berikut:

  1. Lapisan Perunggu: Mengimpor data mentah dalam bentuk file CSV ke lakehouse.
  2. Lapisan Perak: Membersihkan data menggunakan tampilan lake yang terwujud.
  3. Lapisan Emas: Kurasi data untuk analitik dan pelaporan menggunakan tampilan danau materialisasi.

Membuat lapisan perunggu untuk arsitektur medali analitik penjualan

  1. Muat file CSV yang sesuai dengan entitas yang berbeda dari data yang diunduh ke Lakehouse. Untuk melakukannya, navigasikan ke lakehouse Anda dan unggah data yang diunduh ke bagian File di lakehouse. Ini membuat folder bernama tutorial.

  2. Selanjutnya, buat pintasan ke sana dari bagian Tabel. Pilih ... di samping bagian Tabel, dan kemudian pilih Pintasan skema baru dan Microsoft OneLake. Pilih SalesLakehouse dari jenis sumber data. Perluas bagian File dan pilih folder tutorial dan pilih Buat. Anda juga dapat menggunakan opsi alternatif lainnya untuk memasukkan data ke Lakehouse.

    Cuplikan layar memperlihatkan cara membuat pintasan untuk memasukkan data ke dalam tabel.

  3. Dari bagian Tabel , ganti nama folder tutorial sebagai perunggu.

    Cuplikan layar memperlihatkan pembuatan lapisan perunggu.

Membuat lapisan arsitektur medali dari perak dan emas

  1. Unggah file buku catatan yang diunduh ke ruang kerja Anda.

    Cuplikan layar menunjukkan pembuatan tampilan danau perak yang terwujud.

  2. Buka Notebook dari Lakehouse. Untuk informasi selengkapnya, lihat Jelajahi data lakehouse dengan notebook.

  3. Jalankan semua sel notebook menggunakan Spark SQL untuk membuat tampilan danau materialis dengan batasan kualitas data. Setelah semua sel berhasil dijalankan, Refresh sumber SalesLakehouse untuk melihat tampilan danau termaterialisasi baru untuk skema perak dan emas.

    Cuplikan layar memperlihatkan notebook yang dijalankan.

Menjadwalkan alur

  1. Setelah tampilan danau yang terwujud untuk lapisan perak dan emas dibuat, navigasikan ke lakehouse dan pilih Tampilan danau terwujud yang dikelola untuk melihat tampilan silsilah. Ini dibuat secara otomatis berdasarkan dependensi, setiap tampilan danau yang termaterialisasi sebagai dependen membentuk simpul dari garis keturunan.

    Cuplikan layar memperlihatkan tampilan danau materialisasi.

    Cuplikan layar memperlihatkan pembuatan silsilah data.

  2. Pilih Jadwalkan dari pita navigasi. Aktifkan refresh dan konfigurasikan jadwal.

    Cuplikan layar memperlihatkan penjadwalan menjalankan tampilan danau materialisasi.

Pemantauan dan pemecahan masalah

  1. Menu dropdown mencantumkan hasil saat ini dan historis.

    Cuplikan layar memperlihatkan eksekusi penjadwalan.

  2. Dengan memilih salah satu jalur, Anda dapat menemukan detail tampilan danau yang sudah terbentuk pada panel di sisi kanan. Panel aktivitas bawah memberikan gambaran umum tingkat tinggi tentang status eksekusi simpul.

    Cuplikan layar memperlihatkan detail eksekusi.

  3. Pilih salah satu simpul dalam silsilah untuk melihat detail eksekusi simpul dan tautan ke log terperinci. Jika status simpul Gagal, maka pesan kesalahan juga akan ditampilkan.

    Cuplikan layar memperlihatkan log detail eksekusi.

  4. Memilih tautan Log terperinci akan mengarahkan Anda ke Hub Monitor tempat Anda dapat mengakses log kesalahan Spark untuk pemecahan masalah lebih lanjut.

    Cuplikan layar menampilkan log spark.

  5. Pilih tombol Laporan Kualitas Data pada pita di halaman tampilan danau termaterialisasi untuk membuat atau melihat laporan kualitas data yang dibuat secara otomatis.

  • Last updated on