تفاوت‌های زبان DAX و M در پاور بی ای

تفاوت‌های زبان DAX و M در پاور بی ای

Power BI، یک ابزار تحلیل و تجسم داده پیشرو، دو زبان DAX و M را برای تبدیل داده‌ها، مدل‌سازی و محاسبات ارائه می‌دهد. در این مقاله، تفاوت‌های بین زبان DAX و M را بررسی می‌کنیم و ویژگی‌های منحصربه‌فرد، موارد استفاده و مزایای آن‌ها در Power BI را مورد بحث قرار می‌دهیم.

آشنایی با زبان برنامه نویسی M

در این قسمت مروری بر زبان برنامه نویسی M در Power BI خواهیم داشت. ما نقش آن را در تبدیل داده، اتصال منبع داده و مدل سازی داده توضیح خواهیم داد. در مورد قابلیت‌های آن برای تمیز کردن، شکل‌دهی، و ترکیب داده‌ها از منابع مختلف و انعطاف‌پذیری آن برای تبدیل‌های پیشرفته صحبت خواهیم کرد. همچنین مزایای استفاده از M برای آماده‌سازی داده‌ها و توسعه‌پذیری آن از طریق اتصالات و توابع سفارشی را برجسته می‌کنیم.

زبان برنامه نویسی M که با نام زبان فرمول M یا زبان Mashup نیز شناخته می شود، یک زبان کاربردی و حساس به حروف بزرگ و کوچک است که در Power BI برای تبدیل و آماده سازی داده ها استفاده می‌شود. این به کاربران این امکان را می دهد که داده‌ها را از منابع مختلف قبل از بارگیری در Power BI برای تجزیه و تحلیل و تجسم، تمیز، شکل داده و ترکیب کنند.

یکی از مزایای کلیدی استفاده از زبان برنامه نویسی M، توانایی آن در اتصال به طیف گسترده ای از منابع داده است. با ویژگی Power Query که از M استفاده می کند، کاربران می توانند به منابع داده‌های مختلف مانند پایگاه داده‌ها، صفحات گسترده، خدمات وب و غیره دسترسی داشته باشند. M مجموعه ای غنی از اتصال دهنده‌های داده را فراهم می کند که کاربران را قادر می سازد تا داده ها را به صورت یکپارچه از این منابع دریافت کنند. این امکان یکپارچه سازی و یکپارچه سازی جامع داده ها در Power BI را فراهم می‌کند.

زبان برنامه نویسی M در تبدیل داده‌ها و وظایف آماده سازی برتری دارد. طیف گسترده ای از توابع و اپراتورهای داخلی را ارائه می‌دهد که کاربران را قادر می سازد تا داده‌های خود را مطابق با نیازهای خاص تمیز و شکل دهند. کاربران می‌توانند عملیات‌هایی مانند فیلتر کردن، مرتب‌سازی، تغییر نام ستون‌ها، حذف موارد تکراری، تقسیم ستون‌ها، و جمع‌آوری داده‌ها را به راحتی با استفاده از M انجام دهند. این انعطاف‌پذیری و کنترل بر فرآیند تبدیل داده‌ها به‌ویژه هنگام برخورد با داده‌های خام و نامرتب ارزشمند است.

علاوه بر این، زبان برنامه نویسی M از تبدیل داده های پیشرفته و تکنیک های مدل سازی داده پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند ستون‌های محاسبه‌شده ایجاد کنند، تبدیل‌های شرطی انجام دهند، چندین منبع داده را ادغام کنند، و سلسله‌مراتب داده‌ها را با استفاده از M شکل دهند. این زبان پایه‌ای قدرتمند برای ساخت مدل‌های داده پیچیده و ارائه بینش‌های معنادار در Power BI فراهم می‌کند.

کاوش در DAX

در این بخش، زبان فرمول مورد استفاده در Power BI، Analysis Services و Power Pivot در مدل های داده اکسل (DAX) را معرفی می کنیم. DAX برای کمک به کاربران در ایجاد فرمول ها و عباراتی طراحی شده است که محاسبات و تجمیع را بر اساس داده های این مدل ها انجام می دهند.

DAX طیف گسترده‌ای از توابع و عملگرها را ارائه می‌دهد که کاربران را قادر می‌سازد تا محاسبات پیچیده، تجمیع و دستکاری داده‌ها را انجام دهند. این توابع در گروه‌های مختلفی از جمله توابع جمع‌آوری، تاریخ و زمان، فیلتر، مالی، اطلاعات، منطقی، ریاضی و ترفند، آماری، دستکاری جدول، متن و اطلاعات زمانی دسته‌بندی می‌شوند. این توابع به کاربران اجازه می‌دهد تا از عملیات‌های مختلف روی داده‌ها مانند جمع کردن مقادیر، شمارش ردیف‌ها، فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرایط، انجام محاسبات ریاضی و غیره استفاده کنند.

DAX همچنین از استفاده از دستورات پشتیبانی می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد منطق سفارشی را تعریف کنند و جریان محاسبات و عملیات داده را در یک فرمول کنترل کنند. بیانیه‌ها انعطاف و کنترل بیشتری را بر روی محاسبات پیچیده و اجرای منطق فراهم می‌کنند.

عملگرها یکی دیگر از جنبه های ضروری DAX هستند که کاربران را قادر می سازد تا عملیات هایی مانند جمع، تفریق، ضرب، تقسیم، مقایسه و عملیات منطقی را در فرمول ها انجام دهند. این اپراتورها به کاربران اجازه می دهند تا محاسبات پویا و پیچیده تری را بر اساس نیازهای خاص خود ایجاد کنند.

علاوه بر توابع و عملگرها، DAX از Query نیز پشتیبانی می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را از مدل‌های داده بازیابی و تجزیه و تحلیل کنند. از پرس و جوهای DAX می توان برای استخراج مجموعه داده‌های خاص یا زیرمجموعه‌های داده ای که معیارهای خاصی را برآورده می‌کنند، استفاده کرد و تجزیه و تحلیل و گزارش داده‌ها را تسهیل می‌کند.

نیازها و سناریو‌های قابل استفاده

در این بخش، موارد و سناریوهای مختلف استفاده را بررسی خواهیم کرد که در آن زبان DAX و M در Power BI می درخشد. با درک این موارد استفاده، خوانندگان می توانند بینشی در مورد زمان استفاده از هر زبان بر اساس نیازهای خاص خود به دست آورند.

زبان برنامه نویسی M به ویژه برای تبدیل داده ها و وظایف آماده سازی مفید است. برخی از سناریوهای رایج که در آن M برتری دارد عبارتند از:

•  پاکسازی داده ها: M به کاربران اجازه می‌دهد تا با حذف موارد تکراری، فیلتر کردن ردیف ها، تغییر نام ستون ها و تبدیل انواع داده ها، داده های خام را تمیز و شکل دهند. طیف گسترده ای از توابع و اپراتورهای داخلی را ارائه می‌دهد که این عملیات پاکسازی داده‌ها را ساده می‌کند.
•  ترکیب چندین منبع داده: M از یکپارچه سازی داده‌ها با اتصال به چندین منبع داده و ترکیب آنها در یک مجموعه داده واحد پشتیبانی می‌کند. کاربران به راحتی می توانند داده‌ها را از منابع مختلف با استفاده از تبدیل های M ادغام، اضافه یا ملحق کنند.
•  Web Scraping: زبان M با استخراج داده‌ها از وب‌سایت‌ها و APIها، قابلیت‌هایی را برای scraping وب فراهم می‌کند. کاربران می توانند توابع و پرس و جوهای سفارشی را برای بازیابی و تبدیل داده ها به طور مستقیم از منابع وب تعریف کنند.
•  تبدیل داده های سفارشی: M به کاربران اجازه می‌دهد تا توابع و پرس و جوهای سفارشی را برای انجام تبدیل داده‌های تخصصی ایجاد کنند. این انعطاف‌پذیری کاربران را قادر می‌سازد تا گردش‌های کاری تبدیل داده‌های خود را مطابق با الزامات تجاری خاص تنظیم کنند.

از سوی دیگر، DAX یک زبان قدرتمند برای محاسبات، تجمیع و مدل‌سازی در Power BI است. در اینجا چند سناریو وجود دارد که در آن DAX برتر است:

• محاسبات تجاری: DAX کاربران را قادر می‌سازد تا محاسبات تجاری پیچیده ای مانند پیش بینی درآمد، تجزیه و تحلیل سودآوری و تقسیم بندی مشتریان را ایجاد کنند. مجموعه غنی از توابع، عملگرها و عبارات آن، انجام محاسبات ریاضی و آماری را آسان می‌کند.
• هوش زمانی: DAX توابع و عملگرهای تخصصی را برای انجام محاسبات و تحلیل های مبتنی بر زمان ارائه می‌دهد. کاربران به راحتی می‌توانند میانگین‌های سال به روز، سه ماهه به تاریخ یا میانگین های متحرک را محاسبه کنند، داده‌ها را در دوره‌های مختلف مقایسه کنند و روندهای مبتنی بر زمان را تجزیه و تحلیل کنند.
•  شاخص های کلیدی عملکرد (KPI): DAX به کاربران اجازه می دهد تا KPI ها را بر اساس معیارهای خاص کسب و کار تعریف و اندازه گیری کنند. کاربران می‌توانند فرمول‌هایی را برای محاسبه KPI، تعیین آستانه و تجسم شاخص‌های عملکرد در داشبورد Power BI ایجاد کنند.
• امنیت در سطح ردیف: DAX اجرای امنیت در سطح ردیف را امکان پذیر می کند، جایی که کاربران می توانند دسترسی به داده‌ها را بر اساس نقش های کاربر یا شرایط خاص محدود کنند. این ویژگی تضمین می‌کند که فقط کاربران مجاز می‌توانند ردیف‌های خاصی از داده‌ها را مشاهده کنند یا با آنها تعامل داشته باشند.

توجه به این نکته مهم است که زبان DAX و M متقابلاً منحصر به فرد نیستند و می توانند مکمل یکدیگر در گردش کار Power BI باشند. در حالی که M در درجه اول بر تبدیل و تمیز کردن داده‌ها تمرکز دارد، DAX در محاسبات و مدل سازی تخصص دارد. به عنوان بهترین عمل، M معمولاً در مرحله آماده سازی داده‌ها استفاده می شود، در حالی که DAX برای ساخت محاسبات و اندازه گیری روی داده های تبدیل شده استفاده می‌شود.

با درک نقاط قوت و قابلیت‌های زبان DAX و M، کاربران می‌توانند به طور موثر از این زبان‌ها برای بهینه‌سازی فرآیندهای تبدیل داده، تجزیه و تحلیل و گزارش خود در Power BI استفاده کنند.

همکاری و ادغام

در این بخش، نحوه تکمیل زبان DAX و M در Power BI و نحوه ادغام آنها برای مدل‌سازی و تحلیل داده‌های قوی‌تر و کارآمدتر بحث خواهیم کرد.

در حالی که زبان برنامه نویسی M در درجه اول بر تبدیل و تمیز کردن داده‌ها تمرکز دارد، DAX در محاسبات و مدل سازی تخصص دارد. با درک نحوه کار این دو زبان با یکدیگر، کاربران می توانند از قدرت ترکیبی خود برای ایجاد مدل های داده جامع و تجزیه و تحلیل دقیق استفاده کنند.

یکی از راه های همکاری زبان DAX و M از طریق آماده سازی داده ها است. زبان برنامه نویسی M در تبدیل داده‌های خام و بدون ساختار به قالبی تمیز و قابل استفاده بسیار مفید است. با استفاده از M برای جدل، تمیز کردن و شکل دادن به داده ها، کاربران می توانند اطمینان حاصل کنند که داده‌ها به درستی برای تجزیه و تحلیل بیشتر با استفاده از DAX آماده شده اند.

پس از تبدیل داده‌ها، DAX در مرکز قرار می گیرد. این به کاربران اجازه می دهد تا محاسبات، اندازه گیری ها و منطق تجاری را بر اساس داده‌های تبدیل شده ایجاد کنند. DAX یک کتابخانه غنی از توابع و اپراتورها را فراهم می‌کند که کاربران را قادر می سازد تا محاسبات پیچیده را انجام دهند، فیلترهای پیشرفته را اعمال کنند، تجزیه و تحلیل مبتنی بر زمان انجام دهند و معیارهای سفارشی را برای نیازهای تجاری خود ایجاد کنند.

علاوه بر این، زبان DAX و M را می توان در قابلیت‌های مدل سازی داده‌های Power BI ادغام کرد. جداول میانی ایجاد شده با استفاده از تبدیل‌های M می‌توانند به عنوان پایه ای برای مدل سازی محاسبات و روابط در DAX مورد استفاده قرار گیرند. کاربران می‌توانند ستون‌ها، اندازه گیری‌ها و سلسله مراتب‌های محاسبه شده را در DAX تعریف کنند تا مدل داده‌ها را بیشتر تقویت کنند و تجزیه و تحلیل داده‌ها را تسهیل کنند.

زمینه دیگری که در آن همکاری بین زبان DAX و M حیاتی است، توسعه توابع سفارشی است. در حالی که زبان DAX و M هر دو مجموعه‌ای از توابع و عملگرهای داخلی را ارائه می‌دهند، ممکن است مواردی وجود داشته باشد که کاربران نیاز به ایجاد توابع سفارشی برای برآورده کردن نیازهای خاص داشته باشند. M به کاربران اجازه می‌دهد تا توابع سفارشی ایجاد کنند که می توانند در تبدیل M استفاده شوند، در حالی که DAX به کاربران اجازه می‌دهد تا توابع سفارشی را برای محاسبات پیچیده و منطق تجاری تعریف کنند.

هنگام ادغام زبان DAX و M، بهینه سازی عملکرد ضروری است. با استفاده کارآمد از زبان DAX و M با هم، کاربران می‌توانند عملکرد بهینه پرس و جو را تضمین کنند و حرکت داده‌ها را به حداقل برسانند. این را می توان از طریق تکنیک هایی مانند query folding به دست آورد، که به بخشی از فرآیند تبدیل داده اجازه می‌دهد تا به منبع داده بازگردانده شود و میزان داده‌های منتقل شده به Power BI را کاهش دهد.

همکاری و ادغام مؤثر بین زبان DAX و M مستلزم درک جامع هر دو زبان و ویژگی‌های مربوطه است. کاربران باید از منابع، مستندات و مثال‌های موجود برای کشف احتمالات استفاده از زبان DAX و M با هم در Power BI استفاده کنند.

با استفاده از نقاط قوت زبان DAX و M ، کاربران می‌توانند مدل‌های داده قوی ایجاد کنند، محاسبات پیشرفته را انجام دهند، و تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌های هوشمندانه را در Power BI انجام دهند.

ملاحظات و عملکرد

در این بخش، ملاحظات کلیدی را هنگام انتخاب بین زبان DAX و M در Power BI برجسته خواهیم کرد. ما عواملی مانند حجم داده، پیچیدگی، بهینه سازی عملکرد و مقیاس پذیری را مورد بحث قرار خواهیم داد. با درک این ملاحظات، کاربران می توانند تصمیمات آگاهانه ای در مورد زمان و نحوه استفاده موثر از M و DAX در پروژه های Power BI خود بگیرند.

۱- حجم و پیچیدگی داده:

حجم و پیچیدگی داده‌های شما نقش مهمی در تعیین اینکه آیا از زبان DAX و M استفاده کنید، بازی می کند. M به ویژه برای تبدیل داده‌ها و وظایف آماده سازی مفید است، به ویژه هنگامی که با مجموعه داده‌های بزرگ و نامرتب سروکار دارید. از سوی دیگر، DAX در انجام محاسبات و ایجاد مدل‌های تحلیلی پیچیده برتری دارد.

۲- بهینه سازی عملکرد:

بهینه سازی عملکرد هنگام کار با زبان DAX و M یک جنبه حیاتی است. در نظر گرفتن کارایی و عملکرد تبدیل داده‌ها و محاسبات بسیار مهم است. M این مزیت را دارد که به کاربران اجازه می‌دهد تا مراحل خاص تبدیل داده را تعریف کنند و آنها را قادر می‌سازد تا فرآیند را برای عملکرد بهتر بهینه‌سازی و تنظیم کنند. علاوه بر این، Query Folding در M اجازه می‌دهد تا مراحل تبدیل را به منبع داده برگردانید، انتقال داده را کاهش دهید و زمان پاسخ پرس و جو را بهبود بخشید. برای محاسبات و تجمیع، DAX برای سرعت و عملکرد بهینه شده است و برای پردازش کارآمد مجموعه داده های بزرگ طراحی شده است.

۳- مقیاس پذیری و تازه سازی داده‌ها:

مقیاس پذیری مدل داده‌های خود و تعداد دفعات به روز رسانی داده ها را در نظر بگیرید. از قابلیت‌های تبدیل داده‌های M می‌توان برای مدیریت کارآمد حجم زیادی از داده‌ها استفاده کرد. با این حال، با افزایش پیچیدگی و حجم داده‌ها، بهینه سازی تبدیل‌های M برای اطمینان از مقیاس پذیری مهم است. DAX برای محاسبات و تجمیع بسیار مقیاس پذیر است و می تواند مجموعه داده‌های بزرگ را به راحتی مدیریت کند. هنگام کار با تازه‌سازی مکرر داده‌ها، استفاده از M را برای تبدیل داده‌ها در طول فرآیند تازه‌سازی در نظر بگیرید، در حالی که برای تجزیه و تحلیل به محاسبات بهینه DAX تکیه کنید.

۴- مهارت ها و منابع:

یکی دیگر از مواردی که در نظر گرفته می‌شود، مجموعه مهارت‌ها و منابع موجود در سازمان شما است. هر دو زبان DAX و M منحنی‌های یادگیری خاص خود را دارند و نیاز به درک نحو و توابع منحصر به فرد خود دارند. برای تعیین مناسب ترین رویکرد، تخصص و آشنایی اعضای تیم خود را با هر زبان ارزیابی کنید. لازم به ذکر است که ویرایشگر Power Query در Power BI یک رابط کاربرپسند برای کار با تبدیل‌های M ارائه می‌دهد و آن را برای کاربرانی با سطوح مختلف تجربه برنامه نویسی در دسترس قرار می دهد.

۵- اتصال و ادغام منبع داده:

در دسترس بودن کانکتورهای داخلی و قابلیت های یکپارچه سازی برای منابع داده خود را در نظر بگیرید. M طیف گسترده ای از کانکتورها را ارائه می‌دهد که یکپارچه سازی یکپارچه با منابع داده‌های مختلف، از جمله پایگاه‌های داده، فایل ها، خدمات وب و غیره را امکان پذیر می‌کند. این به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را از منابع مختلف به Power BI وارد کنند. از سوی دیگر، DAX به شدت با مدل داده‌های Power BI ادغام شده است و امکان محاسبات پیچیده را با استفاده از داده‌های تبدیل‌شده فراهم می‌کند.

۶- موارد استفاده خاص:

در نهایت، موارد استفاده خاص و الزامات پروژه خود را در نظر بگیرید. ارزیابی کنید که آیا تمرکز اصلی در تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها است، جایی که M می‌درخشد، یا در محاسبات، فرمول‌ها و تجمیع‌های پیشرفته، جایی که DAX برتر است. برخی موارد استفاده ممکن است به ترکیبی از هر دو زبان برای بهینه‌سازی فرآیندهای کاری آماده‌سازی، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل داده نیاز داشته باشند.

با در نظر گرفتن این عوامل، می توانید تصمیمات آگاهانه ای در مورد استفاده از زبان DAX و M یا ترکیبی از هر دو برای عملکرد بهینه، مقیاس پذیری و تجزیه و تحلیل داده ها در Power BI بگیرید.