Innføring i opplæring for datalager

Gjelder for: SQL Analytics-endepunkt og Warehouse i Microsoft Fabric

Microsoft Fabric tilbyr en alt-i-ett-butikk for alle analytiske behov for hver bedrift. Den dekker hele spekteret av tjenester, inkludert databevegelse, datainnsjø, datateknikk, dataintegrasjon og datavitenskap, sanntidsanalyse og forretningsintelligens. Med Microsoft Fabric er det ikke nødvendig å sy sammen forskjellige tjenester fra flere leverandører. I stedet har kunden et ende-til-ende, svært integrert, enkelt omfattende produkt som er enkelt å forstå, om bord, opprette og betjene. Ingen andre produkter på markedet gir bredden, dybden og integreringsnivået som Microsoft Fabric tilbyr. I tillegg er Microsoft Purview inkludert som standard i hver leier for å oppfylle samsvars- og styringsbehov.

Formålet med denne opplæringen

Selv om mange konsepter i Microsoft Fabric kan være kjent for data- og analyseteknikere, kan det være utfordrende å bruke disse konseptene i et nytt miljø. Denne opplæringen er utformet for å gå trinnvis gjennom et ende-til-ende-scenario fra datainnsamling til dataforbruk for å bygge en grunnleggende forståelse av Microsoft Fabric-brukeropplevelsen, de ulike opplevelsene og integreringspunktene deres, og utvikleropplevelsene for profesjonelle utviklere og utviklere av Microsoft Fabric.

Opplæringene er ikke ment å være en referansearkitektur, en uttømmende liste over funksjoner og funksjonalitet, eller en anbefaling av spesifikke anbefalte fremgangsmåter.

Ende-til-ende-scenario for datalager

Som forutsetninger for denne opplæringen, gjør du følgende:

1. Logg på Power BI Online-kontoen din, eller hvis du ikke har en konto ennå, kan du registrere deg for en gratis prøveversjon.
2. Aktiver Microsoft Fabric i leieren.

I denne opplæringen tar du på deg rollen som en lagerutvikler i det fiktive firmaet Wide World Importers og fullfører følgende trinn i Microsoft Fabric-portalen for å bygge og implementere en ende-til-ende-datalagerløsning :

1. Opprett et Microsoft Fabric-arbeidsområde.
2. Opprett et lager.
3. Inntak av data fra kilde til datalagerdimensjonal modell med et datasamlebånd.
4. Opprett tabeller i lageret.
5. Last inn data med T-SQL med redigeringsprogrammet for SQL-spørring.
6. Transformer dataene for å opprette aggregerte datasett ved hjelp av T-SQL.
7. Bruk redigeringsprogrammet for visualobjektspørring til å spørre datalageret.
8. Analyser data med en notatblokk.
9. Opprett og utfør spørringer på tvers av lageret med redigeringsprogrammet for SQL-spørring.
10. Opprett Power BI-rapporter ved hjelp av DirectLake-modus for å analysere dataene på plass.
11. Bygg en rapport fra datahuben.
12. Rydd opp i ressurser ved å slette arbeidsområdet og andre elementer.

Ende-til-ende-arkitektur for datalager

Datakilder – Microsoft Fabric gjør det enkelt og raskt å koble til Azure Data Services, andre skyplattformer og lokale datakilder for å innta data fra.

Inntak – Med 200+ innebygde koblinger som en del av Microsoft Fabric-datasamlebåndet og med dra og slipp datatransformasjon med dataflyt, kan du raskt bygge innsikt for organisasjonen. Snarvei er en ny funksjon i Microsoft Fabric som gir deg mulighet til å koble til eksisterende data uten å måtte kopiere eller flytte den. Du finner mer informasjon om snarveisfunksjonen senere i denne opplæringen.

Transformer og lagre – Microsoft Fabric standardiserer på Delta Lake-format, noe som betyr at alle motorene i Microsoft Fabric kan lese og arbeide med de samme dataene som er lagret i OneLake – ikke behov for dataduplisering. Med denne lagringsplassen kan du bygge et datalager eller datanett basert på organisasjonens behov. For transformasjon kan du velge enten lavkode- eller no-code-opplevelse med datasamlebånd/dataflyter eller bruke T-SQL for en kodeopplevelse.

Forbruk – Data fra lageret kan forbrukes av Power BI, bransjeledende verktøy for forretningsintelligens, for rapportering og visualisering. Hvert lager leveres med et innebygd TDS-endepunkt for enkel tilkobling til og spørring av data fra andre rapporteringsverktøy ved behov. Når et lager opprettes, genereres et sekundært element, kalt en standard semantisk modell, samtidig med samme navn. Du kan bruke standard semantisk modell til å starte visualisering av data med bare et par trinn.

Eksempeldata

For eksempeldata bruker vi eksempeldatabasen Wide World Importers (WWI). For vårt ende-til-ende-scenario for datalageret har vi generert tilstrekkelige data for en sniktitt på skala- og ytelsesfunksjonene til Microsoft Fabric-plattformen.

Wide World Importers (WWI) er en engros nyhet varer importør og distributør opererer fra San Francisco Bay området. Som grossist er WWI kunder for det meste selskaper som videreselger til enkeltpersoner. WWI selger til detaljhandel kunder over hele USA inkludert spesialitet butikker, supermarkeder, databehandling butikker, turistattraksjon butikker, og noen individer. WWI selger også til andre grossister via et nettverk av agenter som markedsfører produktene på WWI vegne. Hvis du vil tjene mer på firmaets profil og drift, kan du se eksempeldatabaser for Wide World Importers for Microsoft SQL.

Vanligvis vil du hente data fra transaksjonssystemer (eller bransjeprogrammer) inn i en datainnsjø eller datalageroppsamlingsområde. Men for denne opplæringen bruker vi den dimensjonale modellen som leveres av WWI som vår opprinnelige datakilde. Vi bruker dem som kilde til å innta dataene til et datalager og transformere dem gjennom T-SQL.

Datamodell

Selv om den wWI-dimensjonale modellen inneholder flere faktatabeller, fokuserer vi for denne opplæringen bare på tabellen og tilhørende fact_sale dimensjoner, som følger, for å demonstrere dette ende-til-ende-datalagerscenarioet:

Neste trinn

Opplæring: Opprette et Microsoft Microsoft Fabric-arbeidsområde