Gerçekleştirilmiş göl görünümleri ile madalyon mimarisi uygulama

Bu öğreticide, gerçekleştirilmiş göl görünümlerini kullanarak bir madalyon mimarisini uygulamaya yönelik adımlar ve dikkat edilmesi gerekenler özetlenmektedir. Bu öğreticinin sonunda, gerçekleştirilmiş göl görünümlerinin temel özelliklerini ve kabiliyetlerini öğrenip otomatik veri dönüştürme iş akışı oluşturabileceksiniz. Bu öğretici bir başvuru mimarisi, kapsamlı bir özellik ve işlevsellik listesi veya belirli en iyi yöntemler önerisi olarak tasarlanmamıştır.

Önkoşullar

Bu eğitimin ön koşulları olarak aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. Power BI hesabınızda oturum açın veya henüz bir hesabınız yoksa ücretsiz deneme sürümüne kaydolun.
2. Kiracınızda Microsoft Fabric'i etkinleştirin. Ekranın sol alt kısmındaki varsayılan Power BI simgesini seçin ve Fabric'i seçin.
3. Microsoft Fabric özellikli bir Çalışma Alanı oluşturun.
4. Çalışma Alanları sekmesinden bir çalışma alanı seçin ve ardından + Yeni öğesini, İşlem Hattı'nı seçin. İşlem hattınız için bir ad girin ve Oluştur'u seçin.
5. Şemaları etkinleştirilmiş bir Lakehouse oluşturun . Buna SalesLakehouse adını verin ve örnek veri dosyalarını Lakehouse'a yükleyin. Daha fazla bilgi için bkz. Lakehouse eğitimi.

Senaryoya genel bakış

Bu öğreticide, perakende satış işlemleriyle ilgili eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek için veri analizi için madalyon mimarisi kullanan kurgusal bir perakende kuruluşu olan Contoso'yu örnek alacağız. Analiz sürecini kolaylaştırmayı ve verilerini bronz (ham veriler), gümüş (temizlenmiş ve zenginleştirilmiş veriler) ve altın (toplanmış ve analiz edilmiş veriler) olmak üzere üç katmanda düzenleyerek iş performansı hakkında daha derin içgörüler oluşturmayı amaçlar.

Aşağıdaki diyagram SalesLakehouse'daki madalyon mimarisinin her katmanındaki farklı varlıkları temsil eder:

Varlıklar

1. Siparişler: Bu varlık sipariş tarihi, sevkiyat ayrıntıları, ürün kategorisi ve alt kategori gibi her müşteri siparişiyle ilgili ayrıntıları içerir. Sevkiyat stratejilerini iyileştirmek, popüler ürün kategorilerini tanımlamak ve sipariş yönetimini geliştirmek için içgörüler elde edilebilir.

2. Satışlar: Contoso, satış verilerini analiz ederek toplam gelir, kar marjları, sipariş öncelikleri ve indirimler gibi önemli ölçümleri değerlendirebilir. Bu faktörler arasındaki bağıntılar, müşteri satın alma davranışlarının ve indirim stratejilerinin verimliliğinin daha net anlaşılmasını sağlar.

3. Konum: Bu, şehirler, eyaletler, bölgeler ve müşteri segmentleri dahil olmak üzere satışların ve siparişlerin coğrafi boyutunu yakalar. Contoso'ya yüksek performanslı bölgeleri tanımlama, düşük performanslı alanları ele alma ve belirli müşteri segmentleri için stratejileri kişiselleştirme konusunda yardımcı olur.

4. Aracı performansı: İşlemleri yöneten aracılar, komisyonları ve satış verileriyle ilgili ayrıntılarla Contoso bireysel aracı performansını değerlendirebilir, en iyi performans gösterenleri teşvik edebilir ve etkili komisyon yapıları tasarlayabilir.

5. Aracı komisyonları: Komisyon verilerinin birleştirilmesi şeffaflığı sağlar ve daha iyi maliyet yönetimi sağlar. Komisyon oranları ve aracı performansı arasındaki bağıntıyı anlamak teşvik sistemlerini iyileştirmeye yardımcı olur.

Örnek veri kümesi

Contoso, perakende işlemleri ham verilerini ADLS 2. Nesil içinde CSV biçiminde tutar. Bu verileri bronz katmanı oluşturmak için kullanırız ve ardından bronz katmanı kullanarak madalyon mimarisinin gümüş ve altın katmanlarını oluşturan somutlaşmış göl görünümlerini oluştururuz. İlk olarak Doku örnekleri deposundan örnek CSV dosyalarını indirin.

İşlem hattını oluştur

Üst düzey adımlar aşağıdaki gibidir:

1. Bronz Katman: Ham verileri CSV dosyaları biçiminde lakehouse'a aktarın.
2. Gümüş Katman: Gerçekleştirilmiş göl görünümlerini kullanarak verileri temizleyin.
3. Altın Katman: Gerçekleştirilmiş göl görünümlerini kullanarak analiz ve raporlama için verileri seçme.

Satış analitiği madalyon mimarisi bronz katmanı oluşturun

1. İndirilen verilerden farklı varlıklara karşılık gelen CSV dosyalarını Lakehouse'a yükleyin. Bunu yapmak için lakehouse'unuza gidin ve indirilen verileri lakehouse'un Dosyalar bölümüne yükleyin. Öğretici adlı bir klasör oluşturur.

2. Ardından Tablolar bölümünden kısayol oluşturun. Tablolar bölümünün yanındaki ... öğesini ve ardından Yeni şema kısayolu ve ardından Microsoft OneLake'i seçin. Veri kaynağı türlerinden SalesLakehouse'u seçin. Dosyalar bölümünü genişletin, öğretici klasörünü seçin ve Oluştur'u seçin. Lakehouse'a veri almak için diğer alternatif seçenekleri de kullanabilirsiniz.

   

3. Tablolarbölümünden öğretici klasörünü bronz olarak yeniden adlandırın.

   

Madalyon mimarisinin gümüş ve altın katmanları oluşturma

1. İndirilen not defteri dosyasını çalışma alanınıza yükleyin.

   

2. Lakehouse'tan Not Defteri'ni açın. Daha fazla bilgi için Not defteriyle lakehouse verilerini keşfetme bölümüne bakın.

3. Veri kalitesi sınırlamalarıyla maddi göl görünümleri oluşturmak için Spark SQL kullanarak defterin tüm hücrelerini çalıştırın. Tüm hücreler başarıyla yürütüldükten sonra SalesLakehouse kaynağını yenileyipgümüş ve altın şemaları için yeni oluşturulan materialize edilmiş göl görünümlerini görüntüleyin.

   

İşlem hattını planla

1. Gümüş ve altın katmanları için gerçekleştirilmiş göl görünümleri oluşturulduktan sonra, lakehouse'a gidin ve soyağacı görünümünü görmek için Yönetilen gerçekleştirilmiş göl görünümü'nü seçin. Bağımlılıklara göre otomatik olarak oluşturulur, her bağımlı gerçekleştirilmiş göl görünümü köken düğümlerini oluşturur.

   

   

2. Menü şeridinden Takvim'i seçin. Yenilemeyi açın ve zamanlamayı yapılandırın.

   

İzleme ve sorun giderme

1. Açılan menüde geçerli ve geçmiş çalıştırmalar listelenir.

   

2. Çalıştırmalardan herhangi birini seçerek sağ taraftaki panelde gerçekleştirilmiş göl görünümü ayrıntılarını bulabilirsiniz. Alt etkinlik paneli, düğüm yürütme durumuna üst düzey bir genel bakış sağlar.

   

3. Düğüm yürütme ayrıntılarını görmek ve ayrıntılı günlüklere bağlanmak için kökendeki herhangi bir düğümü seçin. Düğüm durumu Başarısız ise bir hata iletisi de görüntülenir.

   

4. Ayrıntılı günlükler bağlantısını seçtiğinizde, daha fazla sorun giderme için Spark hata günlüklerine erişebileceğiniz İzleyici Hub'ına yönlendirilirsiniz.

   

5. Materialize edilmiş göl görünümleri sayfasının şeridindeki Veri kalitesi raporu düğmesini, otomatik olarak oluşturulan bir veri kalitesi raporu oluşturmak veya görüntülemek için seçin.

İlgili makaleler

• Microsoft Fabric maddileştirilmiş göl görünümlerine genel bakış
• Microsoft Fabric malzemeleştirilmiş göl görünümleri kılavuzu
• Gerçekleştirilmiş göl görünümleri oluşturma