Veri tanecikliğini tanımlama

Tamamlandı

Veri tanecikliği, verilerinizin içinde temsil edilen ayrıntı düzeyidir; başka bir deyişle, verilerinizin tanecikliği ne kadar fazlaysa, verilerinizdeki ayrıntı düzeyi de o kadar fazladır.

Veri tanecikliği, hangi Power BI araçları kullanılırsa kullanılsın, tüm veri analistleri için önemli bir konudur. Doğru veri tanecikliğinin tanımlanması, Power BI raporlarınızın ve görsellerinizin performansı ve kullanılabilirliği üzerinde büyük bir etki yaratabilir.

Veri tanecikliğinin tanımlanması

Şirketinizin 1.000 soğutmalı kamyoneti yönettiğini düşünün. Her kamyonet, her birkaç dakikada bir mevcut sıcaklığını kaydetmek için bir Microsoft Azure IoT uygulaması kullanıyor. Soğutmanın arızalanması durumunda yükün tamamı bozulup binlerce dolar zarara neden olabileceğinden bu sıcaklık takibi kuruluşunuz için önemlidir. Bu kadar çok kamyonet ve bu kadar çok algılayıcı varken, her gün muazzam miktarda veri üretilmektedir. Rapor kullanıcılarınız, özellikle ilgilendikleri kayıtları bulmak için sayısız kayıt arasında kaybolmak istemez.

Veri kümesini daha kullanışlı hale getirmek için verilerin tanecikliğini nasıl değiştirebilirsiniz?

Bu senaryoda, her kamyonet için günlük bir ortalama kullanarak verileri içeri aktarmanız faydalı olabilir. Bu yaklaşım, veritabanındaki kayıtları, her gün için tek bir kamyonete yönelik kayıt düzeyine indirger. Maliyetleri ve hataları izlemek için bu yaklaşımın kabul edilebilir olduğuna karar verirseniz bu veri tanecikliğini kullanabilirsiniz. Alternatif olarak, son kaydedilen sıcaklığı seçebilir veya normal bir sıcaklık aralığının üzerinde veya altında olan kayıtları içeri aktarabilirsiniz. Tüm bu yöntemler, bir yandan içeri aktardığınız toplam kayıt sayısını azaltırken, diğer yandan yine kapsamlı ve değerli veriler sunmaya da devam edecektir.

Farklı senaryolar için, haftalık, aylık veya üç aylık olarak tanımlanan veri tanecikliği üzerinde karar kılabilirsiniz. Genellikle, üzerinde çalıştığınız kayıt sayısı ne kadar azsa, raporlarınız ve görselleriniz o kadar hızlı çalışır. Bu yaklaşım, veri kümesinin tamamı için daha hızlı yenileme süresi anlamına gelir; böylece daha sık yenileme yapabilirsiniz.

Öte yandan bu yaklaşımın bir sakıncası da vardır. Kullanıcılarınız her bir işlemin detayına gitmek istiyorsa, tanecikliğin özetlenmesi bunu yapmalarını engeller ve bu da kullanıcı deneyimi üzerinde olumsuz bir etki yaratabilir. Bu tercihlerin etki ve sonuçlarını anlamaları için rapor kullanıcılarıyla veri tanecikliği düzeyi konusunda uzlaşmaya gidilmesi önemlidir.

İki tablo arasında ilişki oluşturmak için veri tanecikliğini değiştirme

Power BI’da tablolar arasında ilişkiler oluşturmanız sırasında da veri tanecikliğinin bir etkisi olabilir.

Örneğin, Tailwind Traders’da Satış takımı için raporlar oluşturduğunuzu düşünün. Sizden, Takvim, Satış ve Bütçe tablolarını kullanarak zaman içindeki toplam satış ve bütçenin bir matrisini oluşturmanız istendi. Satış tablosunun, zamana dayalı en düşük ayrıntı düzeyinin gün bazında (örneğin, 1/5/2020, 7/6/2020 ve 18/6/2020) olduğunu fark ettiniz. Bütçe tablosuysa yalnızca aylık düzeyde bilgi sunuyor; örneğin, bütçe tarihi 5/2020 ve 6/2020 şeklindedir. Bu tablolar arasında ilişki oluşturabilmeniz için önce farklı tanecikliklerin mutabık kılınması gerekir.

Aşağıdaki şekilde geçerli veri modeliniz gösterilmektedir.

Veri modelindeki veri ayrıntı düzeyinin ekran görüntüsü.

Önceki şekilde gösterildiği gibi, Bütçe ile Takvim arasında bir ilişki eksiktir. Bu nedenle görselinizi oluşturabilmeniz için önce bu ilişkiyi oluşturmanız gerekir. Takvim tablosundaki Year ve Month sütunlarını yeni bir sütuna dönüştürüp Bütçe tablosunda aynı dönüşümü yaparsanız, Takvim tablosundaki Tarih sütununun biçimiyle eşleşebileceğinize dikkat edin. Böylece iki sütun arasında bir ilişki oluşturabilirsiniz. Bu görevi gerçekleştirmek için Yıl ve Ay sütunlarını birleştirip biçimi değiştireceksiniz.

Bütçe ve Takvim tablolarının ekran görüntüsü.

Şeritte Verileri Dönüştür seçeneğini belirleyin. Sağ bölmedeki Uygulanan Adımlar bölümünde son adıma sağ tıklayıp Şundan Sonra Adımı Ekle seçeneğini belirleyin.

Uygulanan Adımlar Görselinin Ayarları Düzenle bağlam menüsünün ekran görüntüsü.

Giriş şeridinde Sütun Ekle bölümünde Özel Sütun seçeneğini belirleyin. Yıl ve Ay sütunlarını birleştirecek şu denklemi girip sütun adları arasına bir kısa çizgi ekleyin.

Column = Table.AddColumn(#"Renamed Columns", "Custom", each [Year] & "-" &[Month])

Veri türünü Tarih olarak değiştirin ve sütunu yeniden adlandırın. Bütçe tablonuz şimdi aşağıdaki şekle benzemelidir.

Tarih için özel sütunun ekran görüntüsü.

Şimdi, Bütçe ve Takvim tabloları arasında bir ilişki oluşturabilirsiniz.

Tablolar arasında ilişki oluşturma

Power BI ilişkileri otomatik olarak algılar, ancak yeni İlişkileri Yönet > gidebilir ve ilişkiyi Tarih sütununda oluşturabilirsiniz. İlişki şimdi aşağıdaki şekle benzemelidir.

İlişki oluşturma işleminin ekran görüntüsü.

Bu görevi tamamlayarak, farklı tablolar arasında tanecikliğin aynı olmasını sağlamış oldunuz. Şimdi Toplam Satış ve Bütçe Tutarı değerlerini hesaplamak için DAX ölçüleri oluşturmanız gerekir. Power BI Desktop’ta Veri bölmesine gidin, Yeni Ölçü’yi seçin ve aşağıdaki denklemlerle iki ölçü oluşturun:

TotalSales = SUM(Sales[Total Sales])
BudgetAmount = SUM (Budget[BudgetAmount])

Görselleştirme bölmesinde tablo görselini seçin ve ardından değerler alanına bu ölçüleri ve Tarih'i girin. Böylece zaman içindeki toplam satış ve bütçe matrisini derleme hedefini başarmış olursunuz.

Derlenen Matris görselinin ekran görüntüsü.