Совсем недавно было объявлено о важной новой функции Power BI: теперь вы можете использовать DirectQuery для подключения к службам Azure Analysis Services или наборам данных Power BI и комбинировать их с другими наборами данных DirectQuery и/или импортированными наборами данных. Это ОГРОМНОЕ улучшение, о котором так много говорится в сообществе Power BI! Думайте об этом как о следующем поколении композитных моделей. Обратите внимание, что для этого требуется декабрьская версия Power BI Desktop, и вы должны перейти в «Параметры» -> «Предварительный просмотр функций» и выбрать «DirectQuery для наборов данных Power BI и служб Analysis Services».
Вы начинаете с набора данных Power BI, опубликованного в службе Power BI. В Power BI Desktop вы подключаетесь к набору данных, где можете построить новую модель поверх исходной. Вы можете расширить исходную модель, добавив таблицы, столбцы и меры, а также подключиться к другим наборам данных и объединить их в единую семантическую модель. При этом вы не теряете никаких элементов исходной модели - меры и отношения продолжают работать. Вам не нужно беспокоиться ни о чем, кроме дополнительных данных, которые вы хотите интегрировать. Когда исходная модель обновляется, ваша локальная модель также видит любую обновленную информацию. Вы работаете так, как если бы у вас была локальная копия модели и полные права на ее изменение и расширение, даже если вы не дублируете какие-либо данные, уже хранящиеся на сервере.
Эта функция идеально подходит для авторов отчетов, которые хотят объединить данные из своей семантической модели предприятия с другими данными, которыми они могут владеть, например, электронной таблицей Excel, или которые хотят персонализировать или обогатить метаданные из своей семантической модели предприятия. Это скрепляет тесный союз между самообслуживанием и корпоративной бизнес-аналитикой.
Основная технология, обеспечивающая эту работу, - это режим хранения DirectQuery. DirectQuery позволит составным моделям работать с живыми подключенными источниками и другими источниками данных, такими как Excel или SQL Server.
Использование DirectQuery для наборов данных Power BI и служб Azure Analysis Services требует, чтобы в вашем отчете была локальная модель. Вы можете начать с активного подключения к существующему набору данных и перейти на локальную модель или начать с подключения DirectQuery или импортированных данных, которые автоматически создадут локальную модель в вашем отчете.
Живое соединение - это, по сути, соединение с удаленной моделью (модель не находится внутри Power BI Desktop). Преобразование удаленной модели в DirectQuery предоставляет локальную модель в Power BI Desktop. Поэтому, если вы хотите внести изменения в свое живое соединение, вы сначала конвертируете в соединение DirectQuery. Если не нужно вносить изменения в удаленную модель и просто комбинировать ее с другими моделями, вы можете сохранить удаленную модель как активное соединение.
Имейте в виду, что когда вы публикуете отчет с локальной моделью в сервисе, набор данных для этой локальной модели будет опубликован. Это то же поведение, что и при публикации отчета с импортированными данными в службу.
При подключении к удаленной модели данные для этой модели хранятся в облаке, и вы можете объединить ее с другой локальной моделью с ее данными для создания новых столбцов, новых показателей и новых таблиц, не перемещая данные из удаленной модели в локальный компьютер. Это простой способ расширить эту удаленную модель, которой ИТ-специалисты могут управлять и постоянно обновлять. Вы просто отвечаете за управление и обновление вашей локальной модели и данных. Таким образом вы объединяете усилия ИТ-специалистов предприятия и конечных пользователей.
Благодаря этой новой функции вы увидите, как многие компании создают семантические модели предприятия в службах Azure Analysis Services или в премиум-экземпляре Power BI. Эти семантические модели могут иметь всю бизнес-логику компании, используя огромный объем данных из вашего хранилища данных. Затем пользователи могут использовать DirectQuery для этих моделей и расширять эти модели локально с помощью собственных вычислений без необходимости загружать какие-либо данные из семантических моделей в Power BI Desktop. Это определенно даёт большое преимущество.
Эта новая функция позволяет создавать цепочки наборов данных. Цепочка позволяет публиковать отчет и набор данных, основанный на других наборах данных Power BI, что ранее было невозможно. Вместе наборы данных, а также наборы данных и модели, на которых они основаны, образуют цепочку.
Например, представьте, что ваш коллега публикует набор данных Power BI под названием «Продажи и бюджет», основанный на модели служб аналитики Azure под названием «Продажи», и объединяет его с таблицей Excel под названием «Бюджет».
Если вы создаете и публикуете новый отчет и набор данных под названием «Продажи и бюджет в Европе», основанный на наборе данных Power BI «Продажи и бюджет», опубликованном коллегой, внося некоторые дальнейшие изменения или расширения, вы эффективно добавляете отчет и набор данных в цепочку (максимально поддерживаемая длина - 3), которая начинается с модели Sales Azure Analysis Services и заканчивается Вашим набором данных Power BI Sales and Budget Europe:
Это открывает целый новый мир возможностей. До того, как эта функция стала доступной, для изменения набора данных нужно было получить копию файла pbix с набором данных и сделать свою собственную копию pbix, которая также будет включать данные. Кроме того, вы не могли связывать модели вместе или объединять наборы данных (т.е. создавать модели моделей). Это невероятное улучшение и упрощение работы!
Наши курсы по Power BI:
Курс Финансовый анализ в Power BI
Наши каналы:
