Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Это важно
Функция витрин данных Power BI выводится из эксплуатации в октябре 2025 года. Чтобы избежать потери данных и нарушений в отчетах, созданных на основе датамартов, следует обновить Power BI Datamart до центра данных. Дополнительные сведения см. в разделе Unify Datamart с хранилищем данных Fabric.
Бизнес-пользователи сильно полагаются на централизованно управляемые источники данных, созданные ит-специалистами (ИТ), но это может занять несколько месяцев для ИТ-отдела для доставки изменений в данном источнике данных. В ответ пользователи часто прибегают к созданию собственных киосков данных с базами данных Access, локальными файлами, сайтами и электронными таблицами SharePoint, что приводит к нехватке управления и надлежащему надзору, чтобы обеспечить поддержку таких источников данных и обеспечить разумное производительность.
Datamarts помогает преодолеть разрыв между бизнес-пользователями и ИТ-службами. Datamarts — это решения для самостоятельной аналитики, позволяющие пользователям хранить и изучать данные, загруженные в полностью управляемую базу данных. Datamarts предоставляют простой и, при желании, без необходимости программирования опыт приема данных из разных источников данных, выполнения процесса ETL (извлечение, трансформация и загрузка данных) с использованием Power Query, а затем загрузки их в полностью управляемую базу данных SQL Azure, не требующую настройки или оптимизации.
После загрузки данных в datamart можно дополнительно определить связи и политики бизнес-аналитики и анализа. Datamarts автоматически создает набор данных или семантику модели, которую можно использовать для создания отчетов и панелей мониторинга Power BI. Вы также можете выполнить запрос к хранилищу данных с помощью конечной точки T-SQL или используя визуальное представление.
Datamarts предлагает следующие преимущества:
- Пользователи самообслуживания могут легко выполнять аналитику реляционной базы данных без необходимости администратора базы данных
- Datamarts обеспечивают сквозной прием данных, подготовку и изучение с помощью SQL, включая безкодовые интерфейсы.
- Включение создания семантических моделей и отчетов в рамках единого целостного интерфейса
Функции Datamart:
- 100% основанное на веб-технологиях, никакого другого программного обеспечения не требуется
- Опыт работы без кода, который создает полностью управляемое хранилище данных
- Автоматическая настройка производительности
- Встроенный визуальный редактор и редактор SQL-запросов для нерегламентированного анализа
- Поддержка SQL и других популярных клиентских средств
- Встроенная интеграция с Power BI, Microsoft Office и другими предложениями Microsoft Analytics
- Включено с возможностями Power BI Premium и Premium на пользователя
Когда следует использовать «datamarts»
Дата-март предназначен для интерактивных рабочих нагрузок данных в сценариях самообслуживания. Например, если вы работаете с учетом или финансами, вы можете создавать собственные модели данных и коллекции, которые можно использовать для самостоятельного обслуживания бизнес-вопросов и ответов с помощью T-SQL и визуальных запросов. Кроме того, эти коллекции данных по-прежнему можно использовать для более традиционных возможностей создания отчетов Power BI. Datamarts рекомендуется для клиентов, которым нужна доменная ориентация, децентрализованное владение данными и архитектура, например пользователи, которым нужны данные в качестве продукта или платформы данных самообслуживания.
Datamarts предназначены для поддержки следующих сценариев:
Данные самообслуживания отдела: Централизация небольшого до умеренного объема данных (примерно 100 ГБ) в полностью управляемой базе данных SQL. Datamarts позволяют назначить одно хранилище для нужд самообслуживания для нужд отделов в получении отчетов (таких как Excel, отчеты Power BI и другие), что снижает нагрузку на инфраструктуру в решениях самообслуживания.
Аналитика реляционной базы данных с помощью Power BI: Доступ к данным datamart с помощью внешних клиентов SQL. Azure Synapse и другие службы и инструменты, использующие T-SQL, также могут использовать датамарты в Power BI.
Комплексные семантические модели: Разрешить создателям Power BI создавать комплексные решения без зависимостей от других средств или ИТ-команд. Datamarts устраняет необходимость в управлении оркестрацией между потоками данных и семантическими моделями с помощью автоматически созданных семантических моделей, предоставляя визуальные возможности для запроса данных и оперативного анализа, все это поддерживается базой данных Azure SQL.
В следующей таблице описываются эти предложения и лучшие варианты использования для каждого из них, включая их роль с датамартами.
Товар | Рекомендуемый вариант использования | Дополнение роли с помощью datamarts |
---|---|---|
Киоски данных | Хранилище данных, ориентированное на пользователей, и доступ к вашим данным через SQL | С помощью конечной точки SQL, витрины данных можно использовать в качестве источников для других витрин данных или элементов.
|
Потоки данных | Повторное использование подготовки данных (ETL) для семантических моделей или витрин данных | Datamarts используют единый встроенный поток данных для ETL. Потоки данных могут подчеркнуть это, что позволяет:
|
Семантические модели | Метрики и семантический уровень для отчетов бизнес-аналитики | Datamarts предоставляют автоматически созданную семантическую модель для создания отчетов, позволяя:
|
Интеграция датамартов и потоков данных
В некоторых случаях может быть полезно включить как потоки данных, так и диаграммы данных в одном решении. Следующие ситуации могут быть выгодными для использования как потоков данных, так и витрин данных.
Для решений с существующими потоками данных:
- Удобное использование данных с помощью витрин данных для применения дополнительных преобразований или выполнения нерегламентированного анализа и запросов с помощью SQL запросов.
- Легко интегрировать решение хранения данных без кода без управления семантических моделей
Для решений с существующими дата-мартами:
- Выполнение повторного извлечения, преобразования и загрузки (ETL) в большом масштабе для больших объемов данных
- Использование собственного озера данных и использование потоков данных в качестве конвейера для дата-мартов.
Сравнение потоков данных с датамартами
В этом разделе описываются различия между потоками данных и витринами данных.
Потоки данных обеспечивают повторное использование извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Таблицы нельзя просматривать, запрашивать или изучать без семантической модели, но их можно определить для повторного использования. Данные предоставляются в формате Power BI или CDM , если вы приносите собственное озеро данных. Потоки данных используются в Power BI для приема данных в хранилища данных. Потоки данных следует использовать всякий раз, когда вы хотите повторно использовать логику ETL.
Используйте потоки данных , когда необходимо:
- Создайте повторно используемую и доступную для совместного использования подготовку данных для элементов в Power BI.
Datamarts — это полностью управляемая база данных, которая позволяет хранить и изучать данные в реляционной и полностью управляемой базе данных SQL Azure. Datamarts обеспечивают поддержку SQL, конструктор визуальных запросов без кода, безопасность на уровне строк (RLS) и автоматическое создание семантической модели для каждого объекта datamart. Вы можете выполнять нерегламентированный анализ и создавать отчеты в Интернете.
Используйте витрины данных, когда необходимо:
- Сортировка, фильтрация, выполнение простого агрегирования визуально или с помощью выражений, определённых в SQL.
- Для выходных данных, которые представляют собой результаты, наборы, таблицы и отфильтрованные таблицы данных
- Предоставление доступных данных через конечную точку SQL
- Включение пользователей, у которых нет доступа к Power BI Desktop
Связанный контент
В этой статье представлен обзор витрин данных и множества способов их использования.
В следующих статьях содержатся дополнительные сведения о datamarts и Power BI:
- Общие сведения о витринах данных
- Начало работы с datamarts
- Анализ витрин данных
- Создание отчетов с датамартами
- Управление доступом в датамарты
- администрирование Datamart
- Руководство по принятию решений Microsoft Fabric: хранилище данных или озерохранилище
Дополнительные сведения о потоках данных и преобразовании данных см. в следующих статьях: