Giriş
Çoğumuz gibi, Microsoft Power BI raporları oluşturmanız gereken bir şirkette çalışıyorsunuz. Veriler farklı veritabanlarında ve dosyalarda duruyor. Bu veri depoları birbirinden farklı; bazıları Microsoft SQL Server'da, bazıları da Microsoft Excel'de ama verilerin tümü birbiriyle ilişkili.
Not
Laboratuvardan önceki modül bölümleri tamamen bilgilendirme amaçlıdır. Laboratuvar sırasında size gerçek verilerle çalışma fırsatı verilir.
Bu modülün senaryosunda Tailwind Traders için çalışıyorsunuz. Üst düzey yöneticiler tarafından birkaç farklı konumdaki verilere dayalı bir dizi rapor oluşturmakla görevlendirildiniz. Satış işlemlerini izleyen veritabanı, her müşterinin ne zaman ve ne zaman satın aldığı öğelerini içeren ilişkisel bir veritabanı olan SQL Server'dedir. Ayrıca bu veritabanında satışı hangi çalışanın yaptığı, çalışan adı ve çalışan kimliğiyle izleniyor. Bununla birlikte veritabanı çalışanın işe giriş tarihini, unvanını veya yöneticisini içermiyor. Bu bilgiler için İnsan Kaynakları'nın Excel'de tuttuğu dosyalara erişmeniz gerekiyor. Onlardan sürekli bir SQL veritabanı kullanmalarını istediniz ama henüz bunu uygulama fırsatları olmadı.
Bir öğe gönderildiğinde gönderim ambar uygulamasına kaydediliyor ve şirket bu uygulamayı yeni kullanmaya başladı. Geliştiriciler verileri Cosmos DB'de bir dizi JSON belgesi olarak depolamayı tercih etti.
Tailwind Traders'ın geçmiş eğilimlere dayanarak gelecek aylarda ve yıllarda satışlarının nasıl olacağını tahmin edebilmeleri için mali tahminlerde yardımcı olan bir uygulaması var. Bu tahminler Microsoft Azure Analysis Services'te depolanıyor. Verileri birleştirmeniz istenen birçok veri kaynağının bir görünümü aşağıdadır.
Raporları oluşturabilmek için önce çeşitli veri kaynaklarından verileri ayıklamanız gerekiyor. SQL Server ile kurulan etkileşim Excel'le kurulandan farklı, dolayısıyla iki sistemin de nüanslarını öğrenmeniz gerekiyor. Sistemleri anladıktan sonra sütunları yeniden adlandırma, değerleri değiştirme, hataları kaldırma ve sorgu sonuçlarını birleştirme gibi verileri temizlemenize yardımcı olması için Power Query kullanabilirsiniz. Power Query Excel'de de kullanılabilir. Veriler temizlenip düzenlendikten sonra Power BI'da rapor oluşturmaya hazır olursunuz. Son olarak, birleştirilmiş anlam modelinizi ve raporlarınızı Power BI hizmeti yayımlayacaksınız. Buradan, diğer kişiler semantik modelinizi kullanabilir ve kendi raporlarını oluşturabilir veya önceden oluşturmuş olduğunuz raporları kullanabilir. Ayrıca, başka biri kullanmak istediğiniz bir anlam modeli oluşturmuşsa, bundan da raporlar oluşturabilirsiniz!
Bu modül, verileri farklı veri kaynaklarından alma ve Power Query kullanarak Power BI'a aktarmanın ilk adımına odaklanacaktır.
Bu modülün sonunda şunları yapabileceksiniz:
- Veri kaynağını belirleme ve bağlanma
- Microsoft SQL Server gibi bir ilişkisel veritabanından veri alma
- Microsoft Excel gibi bir dosyadan veri alma
- Uygulamalardan veri alma
- Azure Analysis Services'den veri alma
- Depolama modunu seçme
- Performans sorunlarını çözme
- Veri içeri aktarma hatalarını düzeltme