Tutorial: Pengantar grafik di Microsoft Fabric

Nota

Fitur ini saat ini dalam pratinjau publik. Tayangan awal ini disediakan tanpa perjanjian tingkat layanan, dan tidak disarankan untuk pekerjaan produksi. Fitur tertentu mungkin tidak didukung atau mungkin memiliki kemampuan terbatas. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ketentuan Penggunaan Tambahan untuk Pratinjau Microsoft Azure.

Tutorial ini memandu Anda melalui skenario graf ujung-ke-ujung di Microsoft Fabric. Anda mengumpulkan data sampel, memodelkannya sebagai graf, dan melakukan kueri untuk mendapatkan wawasan — membangun pemahaman kerja tentang pengalaman graf sepanjang proses.

Prasyarat

Sebelum Anda memulai tutorial ini, verifikasi bahwa:

1. Anda memiliki akses ke kapasitas Microsoft Fabric (F2 atau lebih tinggi) atau uji coba Fabric.

2. Grafik tersedia di wilayah Anda.

3. Administrator Fabric mengaktifkan Graph di penyewa Fabric Anda. Mereka mengaktifkan pengaturan ini di portal admin.

   

4. Anda adalah anggota ruang kerja Fabric atau memiliki izin untuk membuat item di ruang kerja. Untuk informasi selengkapnya, lihat Workspaces di Microsoft Fabric.

   Penting

   Manajemen akses grafik dibatasi untuk ruang kerja yang menghostingnya. Pengguna di luar ruang kerja tidak dapat mengakses grafik. Pengguna dalam ruang kerja yang memiliki akses ke data yang mendasar di lakehouse dapat memodelkan dan mengkueri grafik.

Skenario end-to-end grafik

Dalam tutorial ini, Anda mengambil peran sebagai analis data di perusahaan Adventure Works fiksi. Anda membangun model grafik untuk mewakili hubungan antara pelanggan, pesanan, karyawan, produk, dan vendor. Kemudian, Anda mengkueri grafik untuk mengungkap wawasan tentang perilaku pembelian pelanggan dan performa produk. Ikuti langkah-langkah ini:

1. Muat data sampel ke lakehouse.
2. Buat grafik dengan membuat model grafik dan memuat data dari OneLake.
3. Tambahkan simpul ke grafik Anda untuk setiap entitas dalam model data.
4. Tambahkan tepi ke grafik Anda untuk menentukan hubungan antar simpul.
5. Tambahkan beberapa jenis simpul dan tepi dari satu tabel untuk membuat model grafik yang lebih kaya.
6. Kueri grafik dengan penyusun kueri menggunakan antarmuka visual interaktif.
7. Kueri grafik dengan GQL menggunakan editor kode.
8. Bersihkan sumber daya tutorial dengan menghapus ruang kerja dan item lainnya.

Untuk gambaran umum terperinci tentang bagaimana data mengalir melalui grafik — dari sumber data melalui penyimpanan OneLake, pemodelan grafik, kueri, dan hasil — lihat arsitektur grafik.

Data contoh

Untuk data sampel tutorial ini, gunakan himpunan data sampel Adventure Works. Adventure Works adalah produsen sepeda fiktif yang menjual sepeda dan aksesori kepada pelanggan di seluruh dunia.

Nota

Himpunan data Adventure Works yang digunakan dalam tutorial ini adalah versi yang diubah khusus yang dirancang khusus untuk menunjukkan kemampuan grafik. Ini berbeda dari himpunan data Adventure Works standar dan mendukung fitur khusus grafik.

Himpunan data Adventure Works meliputi:

• Pelanggan - Orang yang membeli produk.
• Pesanan - Transaksi penjualan.
• Karyawan - Staf yang memproses penjualan.
• Produk - Item tersedia untuk dibeli.
• Kategori produk dan subkategori - Hierarki klasifikasi produk.
• Vendor - Pemasok yang memproduksi produk.

Data Model

Model data Adventure Works menunjukkan skenario ritel khas dengan beberapa entitas dan hubungan. Dalam tutorial ini, Anda memodelkan hubungan berikut:

Hubungan	Description
Employee sells Order	Karyawan memproses pesanan pelanggan
Customer purchases Order	Pelanggan melakukan pembelian
Order contains Product	Pesanan termasuk produk
Product isOfType ProductSubcategory	Produk termasuk dalam subkategori
ProductSubcategory belongsTo ProductCategory	Subkategori berada di bawah kategori
Vendor produces Product	Vendor menyediakan produk

Langkah selanjutnya

Memuat data sampel