Esercitazione su Lakehouse: Creare un lakehouse, inserire dati di esempio e creare un report

  • Articolo

In questa esercitazione si compila un lakehouse, si inseriscono i dati di esempio nella tabella delta, si applica la trasformazione dove necessario e quindi si creano report.

Prerequisiti

Creare una lakehouse

  1. Nella servizio Power BI selezionare Aree di lavoro dal menu a sinistra.

  2. Per aprire l'area di lavoro, immettere il nome nella casella di testo di ricerca nella parte superiore e selezionarla nei risultati della ricerca.

  3. Dal commutatore di esperienza situato in basso a sinistra selezionare Ingegneria dei dati.

    Screenshot che mostra dove selezionare il commutatore di esperienza e Ingegneria dei dati.

  4. Nella scheda Ingegneria dei dati selezionare Lakehouse per creare una lakehouse.

  5. Nella finestra di dialogo Nuovo lakehouse immettere wwilakehouse nel campo Nome.

    Screenshot della finestra di dialogo Nuovo lakehouse.

  6. Selezionare Crea per creare e aprire il nuovo lakehouse.

Inserire dati di esempio

Nota

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  1. Scaricare il file dimension_customer.csv dal repository degli esempi di Fabric.

  2. In Lakehouse Explorer sono disponibili opzioni per caricare i dati in lakehouse. Selezionare Nuovo flusso di dati Gen2.

    Screenshot che mostra dove selezionare l'opzione New Dataflow Gen2 (Nuovo flusso di dati Gen2) per caricare i dati nel lakehouse.

  3. Nel riquadro nuovo flusso di dati selezionare Importa da un file di testo/CSV.

  4. Nel riquadro Connessione all'origine dati selezionare il pulsante di opzione Carica file. Trascinare e rilasciare il file dimension_customer.csv scaricato nel passaggio 1. Dopo aver caricato il file, selezionare Avanti.

    Screenshot che mostra dove selezionare Carica file e dove trascinare il file scaricato in precedenza.

  5. Nella pagina Anteprima dati file visualizzare in anteprima i dati e selezionare Crea per continuare e tornare all'area di disegno del flusso di dati.

  6. Nel riquadro Impostazioni query aggiornare il campo Nome in dimension_customer.

    Nota

    Fabric aggiunge uno spazio e un numero alla fine del nome della tabella per impostazione predefinita. I nomi delle tabelle devono essere minuscoli e non devono contenere spazi. Rinominarlo in modo appropriato e rimuovere gli spazi dal nome della tabella.

    Screenshot del riquadro impostazioni query, che mostra dove immettere il nome e selezionare la destinazione dei dati.

  7. In questa esercitazione sono già stati associati i dati dei clienti a una lakehouse. Nel caso in cui siano presenti altri elementi di dati da associare al lakehouse, è possibile aggiungerli con i passaggi seguenti:

    • Nelle voci di menu selezionare Aggiungi destinazione dati e selezionare Lakehouse. Dalla schermata Connessione alla destinazione dati accedere all'account, se necessario e selezionare Avanti.

    • Passare alla wwilakehouse nell'area di lavoro.

    • Se la tabella dimension_customer non esiste, selezionare l'impostazione Nuova tabella e immettere il nome della tabella dimension_customer. Se la tabella esiste già, selezionare l'impostazione Tabella esistente e scegliere dimension_customer dall'elenco delle tabelle in Esplora oggetti. Selezionare Avanti.

      Screenshot che mostra come scegliere la tabella di destinazione.

    • Nel riquadro Scegli impostazioni di destinazione selezionare Sostituisci come metodo Update. Selezionare Salva impostazioni per tornare all'area di disegno del flusso di dati.

  8. Dall'area di disegno del flusso di dati è possibile trasformare facilmente i dati in base ai requisiti aziendali. Per semplicità, non verranno apportate modifiche in questa esercitazione. Per continuare, selezionare Pubblica in basso a destra della schermata.

    Screenshot del riquadro Impostazioni query che contiene il pulsante Pubblica.

  9. Un cerchio rotante accanto al nome del flusso di dati indica che la pubblicazione è in corso nella visualizzazione elementi. Al termine della pubblicazione, selezionare ... e selezionare Proprietà. Rinominare il flusso di dati in Tabella Load Lakehouse e selezionare Salva.

  10. Selezionare l'opzione Aggiorna ora accanto al nome del flusso di dati per aggiornare il flusso di dati. Esegue il flusso di dati e sposta i dati dal file di origine alla tabella lakehouse. Mentre è in corso, viene visualizzato un cerchio rotante nella colonna Aggiornato nella visualizzazione elementi.

    Screenshot che mostra dove trovare l'icona Aggiorna ora.

  11. Dopo aver aggiornato il flusso di dati, selezionare il nuovo lakehouse nel pannello di spostamento a sinistra per visualizzare la tabella delta dimension_customer .

    Screenshot del pannello di spostamento da cui viene aperto il lakehouse.

  12. Selezionare la tabella per visualizzare in anteprima i dati. È anche possibile usare l'endpoint di analisi SQL del lakehouse per eseguire query sui dati con istruzioni SQL. Selezionare Endpoint di analisi SQL dal menu a discesa Lakehouse in alto a destra nella schermata.

    Screenshot della tabella delta, che mostra dove selezionare endpoint di analisi SQL.

  13. Selezionare la tabella dimension_customer per visualizzare in anteprima i dati o selezionare Nuova query SQL per scrivere le istruzioni SQL.

    Screenshot della schermata endpoint di analisi SQL che mostra dove selezionare Nuova query SQL.

  14. La query di esempio seguente aggrega il conteggio delle righe in base alla colonna BuyingGroup della tabella dimension_customer . I file di query SQL vengono salvati automaticamente per riferimento futuro ed è possibile rinominare o eliminare questi file in base alle esigenze.

    Per eseguire lo script, selezionare l'icona Esegui nella parte superiore del file di script.

    SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total
FROM dimension_customer
GROUP BY BuyingGroup

Creare un report

  1. In precedenza tutte le tabelle e le viste lakehouse venivano aggiunte automaticamente al modello semantico. Con gli aggiornamenti recenti, per i nuovi lakehouse, è necessario aggiungere manualmente le tabelle al modello semantico. Nella scheda Lakehouse Reporting selezionare Gestisci modello semantico predefinito e selezionare le tabelle da aggiungere al modello semantico. In questo caso, selezionare la tabella dimension_customer .

    Screenshot in cui è possibile selezionare le tabelle da aggiungere al modello semantico.

  2. Per assicurarsi che le tabelle nel modello semantico siano sempre sincronizzate, passare alla visualizzazione endpoint analisi SQL e aprire il riquadro delle impostazioni lakehouse. Selezionare Impostazione predefinita del modello semantico di Power BI e attivare Sincronizza il modello semantico predefinito di Power BI. Per altre informazioni, vedere Modelli semantici di Power BI predefiniti

    Screenshot che mostra come attivare la sincronizzazione dei dati con il modello semantico predefinito

  3. Dopo l'aggiunta della tabella, viene creato un modello semantico con lo stesso nome del lakehouse.

    Screenshot che mostra il modello semantico predefinito creato al momento della creazione del nuovo lakehouse.

  4. Dal riquadro modello semantico è possibile visualizzare tutte le tabelle. Sono disponibili opzioni per creare report da zero, report impaginati o consentire a Power BI di creare automaticamente un report in base ai dati. Per questa esercitazione, in Esplora questi dati selezionare Crea automaticamente un report. Nell'esercitazione successiva viene creato un report da zero.

    Screenshot della pagina dei dettagli del modello semantico, che mostra dove selezionare Crea un report.

  5. Poiché la tabella è una dimensione e non sono presenti misure, Power BI crea una misura per il numero di righe e lo aggrega in colonne diverse e crea grafici diversi, come illustrato nell'immagine seguente. È possibile salvare il report per il futuro selezionando Salva dalla barra multifunzione superiore. È possibile apportare altre modifiche a questo report per soddisfare le esigenze includendo o escludendo altre tabelle o colonne.

    Screenshot di una pagina riepilogo rapido che mostra quattro grafici a barre diversi.

Passaggio successivo

Inserire i dati nel lakehouse