پاور بی ای: تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ

تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ با پاور بی ای

در دنیای داده محور امروزی، کسب و کارها و سازمان‌ها با حجم فزاینده ای از داده‌ها غرق شده اند. استخراج بینش معنادار از مجموعه داده‌های بزرگ به یک محرک کلیدی برای تصمیم گیری آگاهانه تبدیل شده است. یکی از ابزارهایی که در این حوزه برتری دارد، مایکروسافت پاور بی ای است. در این مقاله، نحوه استفاده از پاور بی ای برای تجزیه و تحلیل و تجسم مجموعه داده‌های بزرگ، از جمله داده‌های ذخیره شده در Azure Data Lake و دیگر راه‌حل‌های کلان داده را بررسی خواهیم کرد.

درک چالش مجموعه داده های بزرگ

پاور بی ای: یک راه حل قوی برای داده‌های بزرگ

پاور بی ای، ابزار هوش تجاری توسعه یافته توسط مایکروسافت، برای مقابله موثر با مجموعه داده‌های بزرگ و سناریوهای داده‌های پیچیده طراحی شده است. در اینجا آمده است که چگونه Power BI با چالش روبرو می‌شود:

• اتصال مستقیم: پاور بی ای یکپارچه سازی یکپارچه با طیف گسترده‌ای از منابع داده، از جمله Azure Data Lake، Azure Synapse Analytics  غیره را ارائه می دهد. این بدان معناست که می‌توانید Power BI را مستقیماً به مخزن داده‌های بزرگ و بدون نیاز به پیش‌پردازش گسترده داده‌ها متصل کنید.
• تبدیل داده ها: ویرایشگر پاور بی ای به کاربران اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بزرگ را به راحتی تغییر شکل دهند، تغییر شکل دهند و پاک کنند. این می تواند تبدیل داده‌های پیچیده را مدیریت کند و داده‌ها را از منابع مختلف ادغام کند و فرآیند آماده سازی داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل ساده کند.
• مدل‌سازی داده‌ها: قابلیت‌های مدل‌سازی داده Power BI، از جمله DAX، کاربران را قادر می‌سازد تا محاسبات و ادغام‌های پیچیده‌ای را روی مجموعه‌های داده بزرگ ایجاد کنند. این به ویژه برای ایجاد معیارهای سفارشی و KPI مفید است.

• بهینه‌سازی عملکرد: پاور بی ای از تکنیک‌های مختلف بهینه‌سازی عملکرد، مانند تا کردن پرس و جو و فشرده‌سازی داده‌ها، استفاده می‌کند تا اطمینان حاصل شود که گزارش‌ها و داشبوردها به سرعت بارگیری می‌شوند، حتی زمانی که با مجموعه داده‌های عظیم سروکار داریم.

تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ در Power BI

اکنون بررسی می‌کنیم که چگونه می توان از Power BI برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ استفاده کرد، به ویژه هنگامی که با Azure Data Lake یا سایر راه حل های کلان داده ادغام می‌شود:

• وارد کردن داده: با اتصال Power BI به Azure Data Lake یا منبع داده بزرگ شروع کنید. Power BI’s Power Query Editor فرآیند وارد کردن داده‌ها را ساده می‌کند و به شما امکان می‌دهد تعیین کنید کدام جداول یا زیر مجموعه داده‌ها را بازیابی کنید.
• تبدیل داده‌ها: پس از وارد کردن داده‌ها، از ویرایشگر Power Query برای تمیز کردن و تبدیل آن در صورت نیاز استفاده کنید. می‌توانید فیلترها، جداول محوری، ادغام داده‌ها و انجام عملیات پاکسازی داده‌های مختلف را اعمال کنید.
• تجسم داده‌ها: Power BI طیف گسترده ای از گزینه‌های تجسم داده‌ها از جمله نمودارهای تعاملی، نقشه‌ها و جداول را ارائه می‌دهد. مناسب ترین تجسم‌ها را انتخاب کنید تا بینش خود را به طور موثر نشان دهید. برای مجموعه داده‌های بزرگ، استفاده از ویژگی‌هایی مانند drill-through را برای کاوش داده‌ها در سطوح مختلف جزئیات در نظر بگیرید.

• بهینه سازی عملکرد: عملکرد گزارش را با استفاده از تکنیک هایی مانند تجمیع و جداول محاسبه شده بهینه کنید. این ویژگی ها می توانند به طور قابل توجهی سرعت ارائه گزارشات Power BI را بر اساس مجموعه داده‌های بزرگ افزایش دهند.

بهینه سازی عملکرد Query برای داده‌های بزرگ

۱- Query Folding:

هدف Power BI این است که تا آنجا که ممکن است پردازش داده را به منبع داده بازگرداند. این به عنوان Query Folding شناخته می‌شود. با این ابزار، پاور بی ای Query های کارآمدتری تولید می‌کند و میزان داده‌های انتقال یافته از منبع داده به گزارش Power BI را کاهش می‌دهد. این امر به ویژه هنگام برخورد با منابع داده‌های بزرگ مانند Azure Data Lake مهم است، جایی که به حداقل رساندن انتقال داده می‌تواند عملکرد را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.

۲- Import vs. DirectQuery vs. Live Connection :

پاور بی ای سه حالت اتصال اصلی را ارائه می دهد: Import، DirectQuery و Live Connection. برای مجموعه داده‌های بزرگ، حالت “Import” اغلب انتخاب ارجح است. در این حالت، داده‌ها به مدل داده‌های داخلی Power BI وارد می‌شوند که امکان تبدیل داده‌ها، مدل‌سازی و بهینه‌سازی عملکرد را فراهم می‌کند. با این حال، اگر دسترسی به داده‌های بلادرنگ ضروری باشد، می‌توانید گزینه‌های DirectQuery یا Live Connection را بررسی کنید، اگرچه ممکن است این گزینه‌ها برای مجموعه داده‌های بسیار بزرگ کارایی نداشته باشند.

۳-فشرده سازی داده‌ها:

پاور بی ای از تکنیک‌های پیشرفته فشرده سازی داده‌ها برای کاهش ردپای ذخیره سازی مجموعه داده‌های شما در فایل Power BI استفاده می کند. این تضمین می کند که حتی اگر با حجم زیادی از داده کار می‌کنید، اندازه فایل Power BI قابل مدیریت باقی می‌ماند و زمان بارگذاری و عملکرد کلی را بهبود می‌بخشد.

تکنیک های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

همانطور که با Power BI به تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌پردازید، این تکنیک‌های پیشرفته را در نظر بگیرید:

پاور بی ای میتواند مستقیماً به Azure Synapse Analytics (SQL Data Warehouse سابق) برای تجزیه و تحلیل داده‌های با کارایی بالا در مقیاس متصل شود. این ادغام شما را قادر می‌سازد تا داده‌های ذخیره شده در یک انبار داده بهینه شده برای بارهای کاری تحلیلی را تجزیه و تحلیل کنید.

۲- Azure Data Factory: 

نتیجه گیری:

مایکروسافت پاور بی ای یک ابزار همه کاره و قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و تجسم مجموعه داده‌های بزرگ، از جمله موارد ذخیره شده در Azure Data Lake و سایر راه حل‌های کلان داده است. با درک چالش‌های ناشی از داده‌های بزرگ و بهره‌گیری از ویژگی‌های پیشرفته Power BI، سازمان‌ها می‌توانند بینش‌های عملی به دست آورند، تصمیم‌گیری را بهبود بخشند و در محیط کسب‌وکار مبتنی بر داده‌های امروزی مزیت رقابتی کسب کنند. چه در حال کار با ترابایت داده یا کاوش در تجزیه و تحلیل زمان واقعی باشید، Power BI به شما این امکان را می‌دهد که از پتانسیل دارایی‌های داده خود استفاده کنید و آنها را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کنید. با Power BI از فرصت های داده‌های بزرگ استقبال کنید و سازمان خود را به سمت موفقیت مبتنی بر داده سوق دهید.