Verileri izleme ve görselleştirme

Ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmek, veri yaşam döngüsünün önemli bir adımıdır. Microsoft Fabric, iş analistlerinin verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak keşfetmesine, görselleştirmesine ve yanıtlamasına yardımcı olmak için Power BI, Real-Time Intelligence ve Fabric IQ'yu birleştirir. Anlamsal modelleri, akış verilerini ve yapay zeka ile geliştirilmiş analizleri kullanarak, bilinçli karar alma sürecini yönlendiren idareli raporlar, panolar ve operasyonel uyarılar oluşturabilirsiniz.

Bu makalede şunları öğreneceksiniz:

  • Etkileşimli analiz için Power BI raporları ve translitik görev akışları oluşturma
  • Akış verilerini izlemek ve üzerinde işlem yapmak için Real-Time Intelligence kullanma
  • Kurumsal verileri birleştirmek için Fabric IQ iş semantiği, ontolojiler ve grafik modelleri uygulama

Power BI ile içgörüleri keşfetme ve paylaşma

Power BI raporları analitik omurga olarak anlamsal modeller kullanır. Bu modeller iş mantığını, hesaplamaları ve idareyi merkezileştirerek raporlar ve ekipler arasında tutarlılık sağlar. İş analistleri etkileşimli panolar oluşturabilir, ölçümlerde detaya gidebilir ve içgörüleri kuruluş genelinde güvenli bir şekilde paylaşabilir. OneLake'te depolanan anlamsal modeller üzerine oluşturulmuş yapılandırılmış, yeniden kullanılabilir ve yönetilen analizlere ihtiyacınız olduğunda Power BI'ı kullanın.

Power BI raporlarını Microsoft 365 uygulamalarına dağıtabilir ve ekleyebilirsiniz:

  • İşbirliğine dayalı analiz için Microsoft Teams kanallarında veya sohbetlerinde raporları sabitleyin.
  • Power BI web bölümünü kullanarak SharePoint sayfalarına rapor ekleme.
  • PowerPoint sunularına canlı raporlar ekleyin.
  • Anlamsal modellerin üzerinde PivotTable'lar ve grafikler oluşturmak için Excel'den Power BI veri kümelerine bağlanın.

Translitik görev akışları olan raporlardan eylem gerçekleştirme

Translytical taskflows , içgörüden eyleme doğrudan bir Power BI raporu içinde geçiş yapmanıza olanak sağlar. Rapor arabiriminden çıkmadan kayıtları güncelleştirmek, iş akışlarını tetiklemek veya OneLake'e geri yazmak için kullanıcı verileri işlevlerini çağırabilirsiniz. envanteri ayarlama, satış tahminlerini güncelleştirme veya destek servis taleplerini çözme gibi içgörüler ve operasyonel güncelleştirmelerin birlikte gerçekleşmesi gerektiğinde translitik görev akışlarını kullanın.

Aşağıdaki diyagramda Power BI raporlarının ve translitik görev akışlarının analiz ve eylemi tek bir idare deneyiminde nasıl bir araya getirildiği gösterilmektedir:

Power BI translitik görev akışları mimarisinin diyagramı.

Gerçek zamanlı verileri izleme ve analiz etme

Eventhouse ile Real-Time Intelligence, KQL, T-SQL'i SQL analiz uç noktası ve not defterleri aracılığıyla kapsayan birleşik bir analiz yüzeyi sağlayarak kopya veya veri taşıma olmadan aynı veriler üzerinde uçtan uca gerçek zamanlı geçmişe doğru analiz olanağı sağlar.

Microsoft Fabric'teki Real-Time Intelligence iş yükü, minimum gecikme süresiyle akış verilerini almanızı, işlemenizi, analiz etmenizi ve üzerinde işlem gerçekleştirmenizi sağlar. Aşağıdaki hizmetlerden gelen özellikleri birleştirir:

Eventstream ile akış verilerini alma

Olay akışı Azure Event Hubs, Kafka, IoT cihazları veya REST API'leri gibi kaynaklardan akış verilerini alır. Gerçek zamanlı dönüşümler uygular ve verileri Eventhouse veya Lakehouse gibi hizmetlere yönlendirir.

Eventstream yönlendirmeyi ve şema hizalamasını, zaman damgası normalleştirmesini, bölümlemesi ve Activator ile tümleştirmeyi destekler. Eventstreams yüksek hızlı verileri Doku'ya aktardıkça, Activator bu akış olaylarını tanımlı kurallara göre neredeyse gerçek zamanlı olarak sürekli izler.

Eventhouse ile olayları analiz etme

Eventhouse , yüksek hacimli olay ve zaman serisi analizi için iyileştirilmiştir. Verileri otomatik olarak dizine alır ve bölümlere ayırır ve hızlı filtreleme, toplama, birleştirmeler ve anomali araştırması için Kusto Sorgu Dilini kullanır. Telemetri, operasyonel ölçümler veya günlük verilerinin ölçeklenebilir analizine ihtiyacınız olduğunda Eventhouse kullanın.

Eventhouse ayrıca, Eventhouse veri modeli ve Fabric yönetişimiyle uyumlu bir yönetilen SQL analiz uç noktasını kullanıma sunar. Uç nokta, veri taşıma olmadan Eventhouse verilerine tanıdık T-SQL erişimi (örneğin, T-SQL sorguları ve BI araçlarından bağlantı) sağlar.

Ayrıca Eventhouse, KQL, T-SQL, Python ve Spark'ı destekleyen Fabric not defterleri ile tümleştirilir. Aynı Eventhouse verileri üzerinde makine öğrenmesi iş akışlarını keşfetmek, dönüştürmek ve derlemek, işleri Fabric içinde tutmak ve kopyalardan kaçınmak için not defterlerini kullanabilirsiniz.

Activator ile tümleştirme , Eventhouse verilerindeki koşulları sürekli olarak değerlendiren yeniden kullanılabilir sorgular tanımlamanızı sağlayan KQL sorgu kümeleri aracılığıyla gerçekleşir. Etkinleştirici bu sorgu çıkışlarına abone olabilir ve sorgu sonuçlarına göre kurallar uygulayabilir. KQL sorgusu bir koşul algıladığında (örneğin, CPU kullanımı 90% aşıyorsa veya eğilim hata riskini gösteriyorsa), Etkinleştirici uyarı gönderme, Power Automate akışlarını başlatma veya Doku işlem hatlarını yürütme gibi otomatik eylemleri tetikler. KQL'in analitik gücünün Activator'ın düzenlemesiyle birleştirilmesi, iş senaryolarında gerçek zamanlı, veri odaklı otomasyon sağlar.

Gerçek zamanlı panolarla canlı ölçümleri görselleştirme

Gerçek zamanlı panolar , akış verilerinin canlı, etkileşimli görselleştirmelerini sunarak önemli ölçümleri ve işlem sinyallerini anında izlemenizi sağlar. Eventhouse'un (KQL veritabanları) üzerine kurulu olan bu panolar, zaman serisi verilerini minimum gecikme süresiyle sorgulamanıza ve görüntülemenize olanak sağlayarak sistem performansı, müşteri davranışı veya algılayıcı etkinliği hakkında gerçek zamanlı içgörüler sunar. Dinamik filtreleme, otomatik yenileme ve uyarı özelliklerini destekleyerek BT izleme, üretim telemetrisi, finansal işlem izleme ve müşteri desteği analizi gibi kullanım örnekleri için ideal olmalarını sağlar. Gerçek zamanlı panolar Activator ile de tümleştirildiğinden, kritik olayları doğrudan pano arabiriminden gözlemlemekle kalmaz, aynı zamanda içgörüleri gecikmeden eyleme dönüştürebilirsiniz.

Gerçek zamanlı panolar, canlı akış verilerini en düşük gecikme süresiyle görselleştirme ve yanıtlama özellikleri açısından öncelikli olarak normal Power BI raporlarından farklıdır. Power BI raporları genellikle bir zamanlamaya göre yenilenen içeri aktarılan veri kümeleri üzerine oluşturulur ve geçmişe dönük analiz ve etkileşimli araştırma için en iyisidir. Öte yandan gerçek zamanlı panolar, operasyonel izleme ve anında içgörüler için tasarlanmıştır.

Anomali algılama

Anomali algılayıcısı, akış veya zaman serisi verilerindeki olağan dışı desenleri veya aykırı değerleri otomatik olarak tanımlar. Algılama, verileri kopyalamadan veya dışarı aktarmadan canlı Eventhouse tablolarında ve gelen akış verilerinde yerel olarak çalışır ve geçmiş pencereler üzerinde hem gerçek zamanlı algılamayı hem de değerlendirmeleri destekler. Eventhouse'a (KQL veritabanları) alınan verileri analiz ederek ve beklenen davranıştan sapmaları algılamak için istatistiksel modeller veya makine öğrenmesi teknikleri uygulayarak çalışır. Bu anomaliler sistem hatalarını, sahtekarlığı, performans düşüşü veya dikkat gerektiren diğer kritik olayları temsil edebilir. Statik eşik tabanlı uyarılardan farklı olarak, anomali algılayıcısı verilerin geçmiş eğilimlerine ve mevsimselliğine uyum sağlayarak ince veya bağlama duyarlı sorunları belirlemede daha etkili olmasını sağlar.

Bir anomali algılandığında, uyarı gönderme, panoları güncelleştirme veya otomatik iş akışlarını başlatma gibi Activator aracılığıyla aşağı akış eylemlerini tetikleyebilir. Bu özellik, anomalilerin erken algılanmasının kapalı kalma süresini, finansal kaybı veya müşteri memnuniyetsizliğini önleyebildiği operasyonel senaryoları destekler. Reaktif izlemeden iş süreçlerinde proaktif müdahaleye geçmenizi sağlar.

Statik eşikler yeterli olmadığında ve desenlerin dinamik olarak değerlendirilmesi gerektiğinde anomali algılamayı kullanın.

Etkinleştirici ile yanıtları otomatikleştirme

Etkinleştirici akış veya olay verilerini sürekli izler ve tanımladığınız kuralları değerlendirir. Basit eşik kurallarını ve durum bilgisi olan desen algılamayı destekler. Örneğin, bir ölçüm kritik hale geldiğinde veya zaman içinde azaldığında. Bu özellik, anlık eylemlere canlı veri içgörüleri arasında köprü oluşturarak kararları ve operasyonel görevleri neredeyse gerçek zamanlı olarak otomatikleştirmenizi sağlar. Gerçek zamanlı içgörüleri otomatik operasyonel yanıtlara köprü yapmak için Etkinleştirici'yi kullanın.

Koşullar karşılandığında Etkinleştirici şunları yapabilir:

Aşağıdaki diyagramda, Doku'daki Gerçek Zamanlı Zeka'nın akış verilerini yakalayıp olayları analiz ederek düşük gecikmeyle eylemleri tetikleme işlemleri gösterilmektedir.

Real-Time Intelligence mimarisinin diyagramı.

Fabric IQ ile iş semantiği uygulama

Fabric IQ, veri varlığınız genelinde paylaşılan bir iş bağlam katmanı sağlar. Lakehouses, Warehouses, Eventhouses ve semantik modellerdeki verileri birleşik bir ontolojiyle eşler.

Fabric'te Ontoloji, işinizin ortak ve makine tarafından anlaşılabilir bir kelime dağarcığıdır; ana varlıkları (örneğin, Müşteri, Ürün veya Düzlem), onların ilişkilerini, özelliklerini, iş kurallarını ve olası eylemlerini tanımlarken, tüm terimleri işletmenin dilinde korur. İşletmenizin nasıl çalıştığının canlı, bağlantılı bir gösterimini bir araya getirir ve doğrudan OneLake'deki temel verilere eşlenir. Bu model, kullanıcıların ve aracıların yalnızca tabloları değil, "Müşteriler Ürünler için Sipariş Veriyor", "Uçuşların Segmentleri ve Mürettebatları Var" ve "Gecikmeli sevkiyatlar Geliri etkiler" gibi ilişkileri de görmelerini sağlar. Bu veri odaklı bağlam, işletmeyle ilgili kararlar veya analizler yapması beklenen tüm yapay zekalar için kritik öneme sahiptir.

Bir ontoloji öğesi tanımladığınızda (Durum veya Gecikme gibi özelliklere sahip bir "Uçuş" varlığı gibi), bu bilgileri içeren bir Eventhouse, Lakehouse veya Warehouse'daki tablo ve alanlarla verileri kopyalamadan veya taşımadan ilişkilendirirsiniz. Veriler OneLake'e geldikten sonra canlı ontolojinin bir parçası haline gelir.

İş varlıklarının ve ilişkilerin ötesinde, ontolojiler "Envanter < eşiğin altındaysa, stok yenilemeyi tetikle" gibi uygulanabilir kurallar da tanımlayabilir. İşlem Aracıları, Activator'da iş akışlarını tetiklemek için bu kuralları kullanır. Operasyon Aracıları, ontoloji aracılığıyla eşlenen Eventhouse verileri üzerinde hem canlı akış verileri hem de geçmiş veriler için muhakeme yürütebilir ve Eventhouse tarafından desteklenen varlıklardan türetilen bağlamla Activator’ı çağırabilir. Operations Agent bir Power Automate akışını çalıştırmak için Activator'ı çağırdığında, CustomerID ve OrderStatus gibi ontoloji özelliklerinden türetilen parametreleri geçirir. Bu yaklaşım, otomasyon akışlarının yalnızca ham kimliklerle değil, tam iş bağlamıyla çalıştırılmasını sağlar.

Bu anlam katmanı tutarlı analiz, yapay zeka mantığı ve otomasyon sağlar.

Grafik modelleriyle bağlı verileri keşfetme

Grafik modelleri , bağlı bir ontoloji tanımlı varlık ve ilişki ağı sağlar. Çok adımlı akıl yürütmeye, etki analizine ve en kısa yol ile topluluk tespiti gibi gelişmiş algoritmalara olanak tanırlar. Bu tümleştirme, yapay zeka aracılarının ve analiz araçlarının karmaşık ilişkileri verimli bir şekilde sorgulamasına olanak tanır. Geleneksel ilişkisel modellerin ele almakta zorlanabilecekleri bağımlılıklar ve basamaklı efektler hakkında gerçek zamanlı içgörüler sunar. Fabric API'leriaracılığıyla GQL sorgularını kullanarak grafik modellerini sorgulayabilirsiniz.

İlgili içerik

  • Last updated on