簡介
就像我們大部分一樣，您任職於建置 Microsoft Power BI 報表所需的公司。 資料位於數個不同的資料庫與檔案中。 這些資料存放庫彼此不同，有些是在 Microsoft SQL Server 中，有些則是在 Microsoft Excel 中，但所有資料都是相關的。
注意
實驗室之前的課程模組章節，僅供參考。 您將有機會在實驗室期間處理真實資料。
在此課程模組的案例中，您任職於 Tailwind Traders。 資深領導者要求您建立一套報表，這些報表相依於位於數個不同位置的資料。 追蹤銷售交易的資料庫位於 SQL Server 中，關聯式資料庫包含每位客戶購買的項目及購買時間。 其也會追蹤哪個員工進行了銷售，以及員工姓名與員工識別碼。 不過，該資料庫不包含員工的雇用日期、其職稱或其經理。 針對該資訊，您需要存取人力資源保留在 Excel 中的檔案。 您已持續要求他們使用 SQL 資料庫，但他們尚未有機會實作。
當項目寄送時，會將出貨記錄在倉儲應用程式中，對公司來講，這是新功能。 開發人員選擇將數據儲存在 Cosmos DB 中，做為一組 JSON 檔。
Tailwind Traders 有一個應用程式可協助進行財務預測，因此他們可以根據過去的趨勢，預測未來幾個月與幾年的銷售額。 那些預測會儲存在 Microsoft Azure Analysis Services 中。 以下是您要求合併數據來源之許多數據源的檢視。
您必須先從各種資料來源擷取資料，才能建立報表。 與 SQL Server 的互動不同於 Excel，因此您應該了解這兩個系統的細微差異。 了解系統之後，您可以使用 Power Query 來協助您清除數據，例如重新命名數據行、取代值、移除錯誤，以及合併查詢結果。 Excel 中也提供 Power Query。 清理並組織數據之後，您就可以在Power BI中建置報表。 最後，您會將合併的語意模型和報表發佈至 Power BI 服務。 從該處，其他人可以使用您的語意模型，並建置自己的報表，或者他們可以使用您已建置的報表。 此外，如果其他人建立了您想要使用的語意模型，您也可以從該模型建置報表！
本課程模組將著重於從不同數據源取得數據，並使用 Power Query 將其匯入 Power BI 的第一個步驟。
在本課程模組結束時，您將能夠：
- 識別並連線到資料來源
- 從關聯式資料庫 (例如 Microsoft SQL Server) 取得資料
- 從檔案 (例如 Microsoft Excel) 取得資料
- 從應用程式取得資料
- 從 Azure Analysis Services 取得資料
- 選取儲存體模式
- 修正效能問題
- 解決資料匯入錯誤