Общие сведения о datamarts

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. Внешний обмен Совместное использование между границами отдела или организации с включенной безопасностью
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: Загрузка данных в витрины данных с различными расписаниями обновления Разделение этапов ETL и подготовки данных от хранилища, чтобы их могли повторно использовать семантические модели.
Семантические модели	Метрики и семантический уровень для отчетов бизнес-аналитики	Datamarts предоставляют автоматически созданную семантическую модель для создания отчетов, позволяя: Объединение данных из нескольких источников Выборочный общий доступ к таблицам дата-март для детализированной отчетности Составные модели — семантическая модель с данными из datamart и других источников данных за пределами datamart Модели прокси-сервера — семантическая модель, использующая DirectQuery для автоматически созданной модели, используя один источник истины

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:

• Общие сведения о потоках данных и самостоятельной подготовке данных
• Руководство: Как формировать и объединять данные в Power BI Desktop