Pengantar
Seperti kebanyakan dari kami, Anda bekerja untuk perusahaan tempat Anda diharuskan untuk membuat laporan Microsoft Power BI. Data berada di beberapa database dan file yang berbeda. Repositori data ini berbeda satu sama lain, beberapa berada dalam Microsoft SQL Server, beberapa berada dalam Microsoft Excel, tetapi semua data saling berhubungan.
Catatan
Bagian modul sebelum lab murni informasi. Anda akan diberi kesempatan untuk bekerja dengan data nyata selama lab.
Dalam skenario modul ini, Anda bekerja untuk Tailwind Traders. Anda telah ditugaskan oleh kepemimpinan senior untuk membuat serangkaian laporan yang bergantung pada data di beberapa lokasi berbeda. Database yang melacak transaksi penjualan berada dalam SQL Server, database relasional yang berisi item apa yang dibeli setiap pelanggan dan kapan. Ini juga melacak karyawan mana yang melakukan penjualan, bersama dengan nama karyawan dan ID karyawan. Namun, database tersebut tidak berisi tanggal sewa karyawan, jabatan mereka, atau siapa manajer mereka. Untuk informasi tersebut, Anda perlu mengakses file yang disimpan Sumber Daya Manusia di Excel. Anda telah secara konsisten meminta mereka menggunakan database SQL, tetapi mereka belum memiliki kesempatan untuk menerapkannya.
Ketika barang dikirim, pengiriman dicatat dalam aplikasi pergudangan, yang baru bagi perusahaan. Pengembang memilih untuk menyimpan data di Cosmos DB, sebagai sekumpulan dokumen JSON.
Tailwind Traders memiliki aplikasi yang membantu proyeksi keuangan, sehingga mereka dapat memprediksi berapa penjualan mereka di bulan-bulan dan tahun mendatang, berdasarkan tren masa lalu. Proyeksi tersebut disimpan di Microsoft Azure Analysis Services. Berikut adalah tampilan dari banyak sumber data tempat Anda diminta untuk menggabungkan data.
Sebelum dapat membuat laporan, Anda harus terlebih dahulu mengekstrak data dari berbagai sumber data. Berinteraksi dengan SQL Server berbeda dengan Excel, jadi Anda harus mempelajari nuansa kedua sistem. Setelah mendapatkan pemahaman tentang sistem, Anda bisa menggunakan Power Query untuk membantu Anda membersihkan data, seperti mengganti nama kolom, mengganti nilai, menghapus kesalahan, dan menggabungkan hasil kueri. Power Query juga tersedia di Excel. Setelah data dibersihkan dan diatur, Anda siap untuk membuat laporan di Power BI. Terakhir, Anda akan menerbitkan model semantik gabungan dan laporan ke layanan Power BI. Dari sana, orang lain dapat menggunakan model semantik Anda dan membuat laporan mereka sendiri atau mereka dapat menggunakan laporan yang sudah Anda buat. Selain itu, jika orang lain membangun model semantik yang ingin Anda gunakan, Anda juga dapat membuat laporan darinya!
Modul ini akan berfokus pada langkah pertama mendapatkan data dari berbagai sumber data dan mengimpornya ke Power BI dengan menggunakan Power Query.
Di akhir modul ini, Anda akan dapat:
- Mengidentifikasi dan menyambungkan ke sumber data
- Mendapatkan data dari database relasional, seperti Microsoft SQL Server
- Mendapatkan data dari file, seperti Microsoft Excel
- Mendapatkan data dari aplikasi
- Mendapatkan data dari Azure Analysis Services
- Memilih mode penyimpanan
- Memperbaiki masalah performa
- Mengatasi kesalahan impor data