Введение
Как и большинство из нас, вы работаете в компании, в которой необходимо создавать отчеты Microsoft Power BI. Данные находятся в нескольких разных базах данных и файлах. Эти репозитории данных отличаются друг от друга: одни находятся в Microsoft SQL Server, другие — в Microsoft Excel, но все данные связаны друг с другом.
Примечание
Разделы модуля до задания являются исключительно теоретическими. У вас будет возможность поработать с реальными данными при выполнении задания.
В сценарии этого модуля вы работаете в Компании Tailwind Traders. Руководство поручило вам создать набор отчетов, которые зависят от данных, находящихся в нескольких разных местах. База данных, которая отслеживает операции сбыта, находится в SQL Server. Это реляционная база данных, которая содержит сведения о клиентах, совершивших покупки, о товарах, которые они купили, и о времени, когда была сделана покупка. В этой базе данных также отслеживается, какой сотрудник совершил продажу, его имя и идентификатор. Но в этой базе данных отсутствуют сведения о датах приема на работу сотрудников, об их должностях и их руководителях. Для получения этих сведений вам нужен доступ к файлам, которые ведет отдел кадров в формате Excel. Вы неоднократно предлагали им использовать базу данных SQL, но у них еще не было возможности это реализовать.
Когда товар отгружается, отгрузка регистрируется в складском приложении, которое недавно появилось в компании. Разработчики решили хранить данные в Cosmos DB в виде набора документов JSON.
В Tailwind Traders есть приложение, с помощью которого делаются финансовые прогнозы, чтобы можно было прогнозировать объем продаж в будущие месяцы и годы на основе прошлых тенденций. Эти прогнозы хранятся в Microsoft Azure Analysis Services. Ниже приведено представление о множестве источников данных, из которые вам предлагается объединить данные.
Прежде чем создавать отчеты, вы должны сначала извлечь данные из разных источников данных. Взаимодействие с SQL Server отличается от взаимодействия с Excel, поэтому вы должны изучить нюансы обеих систем. Получив представление о системах, вы можете использовать Power Query для очистки данных, таких как переименование столбцов, замена значений, удаление ошибок и объединение результатов запроса. Power Query также доступна в Excel. После очистки и упорядочения данных можно приступать к созданию отчетов в Power BI. Наконец, вы опубликуете объединенную семантиковую модель и отчеты для служба Power BI. Оттуда другие пользователи могут использовать вашу семантику и создавать собственные отчеты или уже созданные отчеты. Кроме того, если кто-то другой создал семантиковую модель, которую вы хотите использовать, вы также можете создавать отчеты на основе этого.
В этом модуле основное внимание уделяется первому этапу получения данных из различных источников данных и их импорта в Power BI с помощью Power Query.
К концу этого модуля вы сможете:
- определять источник данных и подключаться к нему;
- получать данные из реляционной базы данных, такой как Microsoft SQL Server;
- получать данные из файла, например Microsoft Excel;
- получать данные из приложений;
- получать данные из Azure Analysis Services;
- выбирать режим хранения;
- исправлять проблемы производительности;
- устранять ошибки импорта данных.