แชร์ผ่าน

บทนําสู่แผนผังข้อมูล

  • บทความ

ผู้ใช้ทางธุรกิจพึ่งพาแหล่งข้อมูลที่ควบคุมโดยส่วนกลางซึ่งสร้างขึ้นโดยทีมเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) แต่อาจใช้เวลาหลายเดือนสําหรับแผนกไอทีในการส่งการเปลี่ยนแปลงในแหล่งข้อมูลที่กําหนด เพื่อเป็นการตอบสนอง ผู้ใช้มักหันมาสร้างตลาดข้อมูลของตนเองด้วยฐานข้อมูล Access ไฟล์ในเครื่อง ไซต์ SharePoint และสเปรดชีต ส่งผลให้ขาดการกํากับดูแลและการควบคุมที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าแหล่งข้อมูลดังกล่าวได้รับการสนับสนุนและมีประสิทธิภาพที่เหมาะสม

Datamarts ช่วยเชื่อมโยงช่องว่างระหว่างผู้ใช้ทางธุรกิจและไอที Datamarts คือ โซลูชันการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเก็บและสํารวจข้อมูลที่โหลดในฐานข้อมูลที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์ Datamarts ให้ประสบการณ์การใช้งานแบบไม่มีโค้ดอย่างง่ายและเป็นทางเลือกในการนําเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน แยกการแปลงและโหลด (ETL) ข้อมูลโดยใช้ Power Query จากนั้นโหลดลงในฐานข้อมูล Azure SQL ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์ และจําเป็นต้องมีการปรับแต่งหรือการปรับให้เหมาะสม

เมื่อโหลดข้อมูลลงใน datamart แล้ว คุณสามารถกําหนดความสัมพันธ์และนโยบายสําหรับข่าวกรองและการวิเคราะห์ทางธุรกิจได้ Datamarts จะสร้างชุดข้อมูลหรือแบบจําลองความหมายโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถใช้เพื่อสร้างรายงานและแดชบอร์ด Power BI ได้ คุณยังสามารถคิวรีดาต้ามาร์ทโดยใช้จุดสิ้นสุด T-SQL หรือใช้ประสบการณ์การแสดงผลด้วยภาพ

แผนภาพที่แสดงแผนผังข้อมูลและความสัมพันธ์ของ Power BI

Datamarts มีประโยชน์ดังต่อไปนี้:

  • ผู้ใช้แบบบริการตนเองสามารถทําการวิเคราะห์ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้อย่างง่ายดายโดยไม่จําเป็นต้องมีผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล
  • Datamarts ให้การนําเข้าข้อมูลแบบ end-to-end การเตรียมการและการสํารวจด้วย SQL รวมถึงประสบการณ์ที่ไม่มีรหัส
  • เปิดใช้งานการสร้างแบบจําลองความหมายและรายงานภายในประสบการณ์แบบองค์รวมหนึ่งรายการ

ฟีเจอร์ดาต้ามาร์ท:

  • เว็บ 100% ไม่จําเป็นต้องใช้ซอฟต์แวร์อื่น
  • ประสบการณ์ที่ไม่มีโค้ดส่งผลให้มีการจัดการ datamart อย่างเต็มรูปแบบ
  • การปรับแต่งประสิทธิภาพการทํางานอัตโนมัติ
  • วิชวลในตัวและตัวแก้ไขคิวรี SQL สําหรับการวิเคราะห์เฉพาะกิจ
  • การสนับสนุน SQL และเครื่องมือไคลเอ็นต์ยอดนิยมอื่น ๆ
  • การรวมแบบดั้งเดิมกับ Power BI, Microsoft Office และข้อเสนอการวิเคราะห์อื่น ๆ ของ Microsoft
  • มาพร้อมกับความจุ Power BI Premium และ Premium Per User

เมื่อต้องใช้ Datamarts

Datamarts มีเป้าหมายไปยังปริมาณงานแบบโต้ตอบสําหรับสถานการณ์แบบบริการตนเอง ตัวอย่างเช่น หากคุณกําลังทํางานด้านบัญชีหรือการเงิน คุณสามารถสร้างแบบจําลองข้อมูลและคอลเลกชันของคุณเองได้ ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อให้บริการคําถามทางธุรกิจด้วยตนเองและคําตอบผ่านประสบการณ์การคิวรีของ T-SQL และวิชวล นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้คอลเลกชันข้อมูลเหล่านั้นเพื่อประสบการณ์การรายงาน Power BI แบบดั้งเดิมได้ เราแนะนําให้ใช้ Datamart สําหรับลูกค้าที่ต้องการความเป็นเจ้าของข้อมูลและสถาปัตยกรรมแบบกระจายอํานาจโดเมนหรือแบบกระจายอํานาจ เช่น ผู้ใช้ที่ต้องการข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์หรือแพลตฟอร์มข้อมูลแบบบริการตนเอง

Datamarts ถูกออกแบบมาเพื่อสนับสนุนสถานการณ์ต่อไปนี้:

  • ข้อมูลการบริการตนเองของแผนก: รวมปริมาณข้อมูลขนาดเล็กไปจนถึงปานกลาง (ประมาณ 100 GB) ในฐานข้อมูล SQL ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์แบบบริการตนเอง Datamarts ช่วยให้คุณสามารถกําหนดร้านค้าเดียวสําหรับความต้องการการรายงานแบบปลายทางปลายทางของแผนกแบบบริการตนเอง (เช่น Excel, รายงาน Power BI และอื่นๆ) ดังนั้นจึงลดโครงสร้างพื้นฐานในโซลูชันแบบบริการตนเอง

  • การวิเคราะห์ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วย Power BI: เข้าถึงข้อมูลของ datamart โดยใช้ไคลเอ็นต์ SQL ภายนอก Azure Synapse และบริการ/เครื่องมืออื่น ๆ ที่ใช้ T-SQL ยังสามารถใช้ datamarts ใน Power BI ได้

  • แบบจําลองความหมายแบบครบวงจร: เปิดใช้งานผู้สร้าง Power BI เพื่อสร้างโซลูชันแบบครบวงจรโดยไม่ขึ้นต่อกันบนเครื่องมือหรือทีมไอทีอื่น ๆ Datamarts กําจัดการจัดการการจัดเรียงระหว่างกระแสข้อมูลและแบบจําลองความหมายผ่านแบบจําลองความหมายที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติในขณะที่มอบประสบการณ์การใช้งานวิชวลสําหรับการคิวรีข้อมูลและการวิเคราะห์เฉพาะกิจทั้งหมดได้รับการสนับสนุนโดย Azure SQL DB

ตารางต่อไปนี้อธิบายข้อเสนอเหล่านี้และการใช้งานที่ดีที่สุดสําหรับแต่ละอัน รวมถึงบทบาทของพวกเขากับ Datamarts

รายการ กรณีการใช้งานที่แนะนํา บทบาทเสริมด้วย Datamarts
Datamarts คลังข้อมูลตามผู้ใช้และการเข้าถึง SQL ไปยังข้อมูลของคุณ Datamarts สามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลสําหรับ datamarts หรือรายการอื่น ๆ โดยใช้จุดสิ้นสุด SQL:
  • การแชร์ภายนอก
  • การแชร์ข้ามแผนกหรือขอบเขตขององค์กรด้วยความปลอดภัยที่เปิดใช้งานแล้ว
กระแสข้อมูล การเตรียมข้อมูล (ETL) ที่นํามาใช้ใหม่ได้สําหรับแบบจําลองเชิงความหมายหรือมาร์ท Datamarts ใช้กระแสข้อมูลที่มีอยู่ภายในตัวเดียวสําหรับ ETL กระแสข้อมูลสามารถเน้นสิ่งนี้ได้ เปิดใช้งาน:
  • การโหลดข้อมูลไปยัง Datamarts ที่มีกําหนดการรีเฟรชที่แตกต่างกัน
  • การแยก ETL และข้อมูลขั้นตอนการเตรียมข้อมูลจากที่เก็บข้อมูล ดังนั้นจึงสามารถนํามาใช้ใหม่โดยแบบจําลองความหมาย
แบบจําลองความหมาย เมตริกและเลเยอร์ความหมายสําหรับการรายงาน BI Datamarts มีแบบจําลองความหมายที่สร้างโดยอัตโนมัติสําหรับการรายงาน การเปิดใช้งาน:
  • การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง
  • การแชร์ตาราง datamart ที่เลือกได้สําหรับการรายงานแบบละเอียด
  • โมเดลแบบรวม - แบบจําลองความหมายที่มีข้อมูลจาก datamart และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ภายนอก datamart
  • แบบจําลองพร็อกซี - แบบจําลองความหมายที่ใช้ DirectQuery สําหรับแบบจําลองที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติโดยใช้แหล่งข้อมูลจริงเพียงหนึ่งเดียว

การรวม Datamarts และกระแสข้อมูล

ในบางกรณีอาจเป็นประโยชน์ในการรวมทั้งกระแสข้อมูลและ datamarts ในโซลูชันเดียวกัน สถานการณ์ต่อไปนี้อาจพบว่าการรวมทั้งกระแสข้อมูลและ Datamarts มีประโยชน์:

  • สําหรับโซลูชันที่มีกระแสข้อมูลที่มีอยู่:

    • ใช้ข้อมูลที่มี datamarts ได้อย่างง่ายดายเพื่อใช้การแปลงเพิ่มเติมหรือเปิดใช้งานการวิเคราะห์เฉพาะกิจและการคิวรีโดยใช้คิวรี SQL
    • รวมโซลูชันคลังข้อมูลที่ไม่มีโค้ดได้อย่างง่ายดายโดยไม่มีการจัดการแบบจําลองความหมาย

  • สําหรับโซลูชันที่มี Datamarts ที่มีอยู่:

    • ดําเนินการแยก แปลง และโหลด (ETL) ที่นํามาใช้ใหม่ได้ในระดับมาตราส่วนสําหรับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่
    • นํา data lake ของคุณเองมาใช้กระแสข้อมูลเป็นไปป์ไลน์สําหรับ datamarts

แผนภาพที่แสดงแผนผังข้อมูลและกระแสข้อมูล

การเปรียบเทียบกระแสข้อมูลกับ datamarts

ในส่วนนี้จะอธิบายความแตกต่างระหว่างกระแสข้อมูลและ datamarts

กระแสข้อมูลให้การ แยกการแปลงและโหลด (ETL) ที่สามารถนํากลับมาใช้ใหม่ได้ ไม่สามารถเรียกดู คิวรี หรือสํารวจตารางโดยไม่มีแบบจําลองความหมาย แต่สามารถกําหนดสําหรับนํามาใช้ใหม่ ข้อมูลจะแสดงในรูปแบบ Power BI หรือ CDM หากคุณนํา data lake ของคุณเองมาใช้ Power BI ใช้กระแสข้อมูลเพื่อนําเข้าข้อมูลลงใน datamarts ของคุณ คุณควรใช้กระแสข้อมูลเมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการใช้ตรรกะ ETL ของคุณอีกครั้ง

ใช้ กระแส ข้อมูลเมื่อคุณจําเป็นต้อง:

  • สร้างการเตรียมข้อมูลที่สามารถนํากลับมาใช้ใหม่ได้และแชร์ได้สําหรับรายการใน Power BI

Datamarts คือฐานข้อมูลที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งช่วยให้คุณสามารถจัดเก็บและสํารวจข้อมูลของคุณในฐานข้อมูล Azure SQL ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์และสัมพันธ์ได้ Datamarts ให้การสนับสนุน SQL ตัวออกแบบคิวรีวิชวลแบบไม่มีโค้ด การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) และการสร้างแบบจําลองความหมายโดยอัตโนมัติสําหรับแต่ละ datamart คุณสามารถดําเนินการวิเคราะห์แบบเฉพาะกิจและสร้างรายงานทั้งหมดบนเว็บได้

ใช้ datamarts เมื่อคุณต้องการ:

  • เรียงลําดับ กรอง ทําการรวมอย่างง่ายด้วยวิชวลหรือผ่านนิพจน์ที่กําหนดไว้ใน SQL
  • สําหรับผลลัพธ์ที่เป็นผลลัพธ์ ชุด ตาราง และตารางข้อมูลที่กรองแล้ว
  • ให้ข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ผ่านจุดสิ้นสุด SQL
  • เปิดใช้งานผู้ใช้ที่ไม่สามารถเข้าถึง Power BI Desktop ได้

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

บทความนี้ให้ภาพรวมของดาต้ามาร์ทและวิธีการใช้งานหลายวิธี

บทความต่อไปนี้ให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ datamarts และ Power BI:

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกระแสข้อมูลและการแปลงข้อมูล ให้ดูบทความต่อไปนี้: