Odkryj tajniki efektywnego konfigurowania przyrostowego odświeżania w Power BI. Dowiedz się, jak zmniejszyć koszty operacji w chmurze i błyskawicznie uzyskiwać aktualne informacje.
Analiza dużych zbiorów danych w biznesie to spore wyzwanie, szczególnie jeśli chodzi o aktualizację danych z serwera. Bazy danych, które wykorzystujesz w Power BI, są nieustannie modyfikowane.
Pełne odświeżenie dużego zbioru danych może trwać godzinami, a w przypadku strumieni danych w czasie rzeczywistym (np. z systemów sprzedaży detalicznej) sytuacja staje się jeszcze bardziej skomplikowana.
Aby zaradzić tym wyzwaniom, Microsoft wprowadził szereg mechanizmów odświeżania danych. Szczególnie popularne stało się odświeżanie przyrostowe, które znacząco upraszcza import i analizę danych w czasie rzeczywistym.
Zapraszam do lektury, z której dowiesz się czym jest odświeżanie przyrostowe, jakie są jego zalety, warunki konieczne do jego stosowania w Power BI oraz jak je skonfigurować. Zaczynamy!
Przeczytaj też: Tableau vs. Power BI: Które narzędzie wybrać w 2023 roku?
Odświeżanie przyrostowe w Power BI
Odświeżanie przyrostowe stanowi udoskonalenie standardowego, zaplanowanego odświeżania danych w Power BI. Polega ono na tworzeniu odrębnych partycji danych w pamięci masowej, co pozwala na segmentację często aktualizowanych tabel.
Większość baz danych zawiera tabele, które podlegają częstym aktualizacjom, np. tabele z danymi transakcyjnymi (kwoty sprzedaży, stan magazynowy). Ilość tych danych może szybko rosnąć, co sprawia, że plik Power BI staje się duży i zajmuje sporo miejsca w chmurze lub na serwerach lokalnych.
W takiej sytuacji Power BI może skorzystać z odświeżania przyrostowego, dzieląc tabelę danych według parametrów RangeStart i RangeEnd. Możliwe jest również użycie partycji DirectQuery do zbierania danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu ilość danych przesyłanych do chmury ulega redukcji, a importowany do Power BI zbiór danych staje się mniejszy i łatwiejszy w zarządzaniu.
Odświeżanie przyrostowe gwarantuje dostęp do najnowszych danych, nawet w przypadku baz danych z milionami rekordów.
Przykładowo, mając raport sprzedaży z ostatnich 10 lat, nie ma potrzeby aktualizowania całości danych. Wystarczy skupić się na danych z ostatniego tygodnia.
Pełna aktualizacja takiego zestawu danych może zająć wiele godzin. Zamiast tego, można skonfigurować odświeżanie przyrostowe, oszczędzając czas i pieniądze.
Przeczytaj też: Jak zdobyć certyfikat analityka danych Microsoft Power BI (PL-300)?
Dlaczego warto stosować odświeżanie przyrostowe w Power BI?
Odświeżanie przyrostowe w Power BI to korzystne rozwiązanie z kilku kluczowych powodów. Po pierwsze, oszczędza czas i zasoby. Zamiast aktualizować wszystkie dane, skupia się tylko na nowych lub zmienionych informacjach, co przyspiesza działanie raportów.
Po drugie, idealnie sprawdza się w przypadku dużych zbiorów danych. Odświeżanie ogromnej ilości danych jest czasochłonne i kosztowne. Odświeżanie przyrostowe pozwala aktualizować tylko niezbędne dane, dzięki czemu raporty pozostają aktualne.
Po trzecie, zapewnia aktualność raportów. Bazując na najnowszych danych, masz pewność, że raporty odzwierciedlają zmiany w źródle danych, co przekłada się na lepsze decyzje.
Przykłady zastosowania odświeżania przyrostowego
Sprzedaż detaliczna
Odświeżanie przyrostowe umożliwia aktualizację dziennych danych sprzedaży bez potrzeby przetwarzania całych raportów. Dzięki temu masz pewność, że korzystasz z aktualnych informacji. Pozwala również na śledzenie codziennych wskaźników, oszczędzając czas i zasoby.
Zarządzanie zapasami
Konfiguracja odświeżania przyrostowego w Power BI umożliwia monitorowanie zmian stanu magazynowego w czasie rzeczywistym i optymalizację poziomów zapasów. Można też na bieżąco analizować dane o ruchu na stronie internetowej.
Sprawozdawczość finansowa
Odświeżanie przyrostowe pozwala utrzymać aktualność raportów finansowych, regularnie odświeżając tylko najnowsze dane. Można również śledzić zmiany w łańcuchu dostaw oraz reagować na wahania kosztów.
Monitorowanie Internetu Rzeczy
Odświeżanie przyrostowe jest szczególnie istotne w monitorowaniu urządzeń IoT. Generują one ogromne ilości danych, które są zbierane co sekundę. Aktualizacja całej bazy danych związanej z wieloma systemami IoT może trwać nawet kilka dni. Odświeżanie przyrostowe pozwala na aktualizację tylko niezbędnych fragmentów.
Analiza rynku akcji
Giełda to kolejne źródło danych, które generuje ogromne ilości aktualizacji. Odświeżanie przyrostowe w Power BI pozwala na analizowanie ruchów cen akcji w celu podejmowania lepszych decyzji inwestycyjnych.
Korzyści odświeżania przyrostowego w Power BI
- Umożliwia aktualizację tylko nowych lub zmienionych danych, przyspieszając proces odświeżania raportów.
- Oszczędza zasoby systemowe poprzez odświeżanie tylko niezbędnych danych.
- Znacząco obniża koszty obliczeniowe w chmurze w porównaniu do pełnego odświeżania danych.
- Jest szczególnie przydatne w przypadku bardzo dużych zbiorów danych.
- Pozwala na aktualizację raportów nawet 48 razy dziennie, zapewniając dostęp do danych w czasie rzeczywistym lub prawie rzeczywistym.
- Gwarantuje, że raporty odzwierciedlają najnowsze zmiany w źródle danych.
- Umożliwia kontynuację pracy z raportem podczas odświeżania danych w tle.
- Raporty ładują się szybciej i sprawnie reagują na interakcje użytkownika.
Możliwości zastosowania odświeżania przyrostowego są nieograniczone i zależą od specyfiki projektów z zakresu analizy danych.
Pełne odświeżanie vs. odświeżanie przyrostowe w Power BI
Pełne odświeżanie w Power BI polega na ponownym załadowaniu wszystkich danych ze źródła. Jest to proces czasochłonny i zasobochłonny, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych. Zastępuje cały zbiór danych, nawet jeśli zmieniła się tylko jego część.
Odświeżanie przyrostowe aktualizuje jedynie nowe lub zmienione dane, co znacznie skraca czas i zużycie zasobów.
Poniżej przedstawiono kluczowe różnice pomiędzy tymi dwoma trybami odświeżania:
Porównanie cech
Pełne odświeżanie
Odświeżanie przyrostowe
Aktualizacja danych
Odświeża wszystkie dane
Odświeża tylko nowe, zmienione lub wyznaczone zakresy
Odpowiednie dla
Małych zbiorów danych z rzadkimi aktualizacjami
Dużych zbiorów danych z częstymi aktualizacjami
Czas odświeżania
Dłuższy
Krótszy
Wykorzystanie zasobów
Wyższe
Niższe
Dane historyczne
Wymaga ponownego załadowania wszystkich danych
Zachowuje dane historyczne w partycjach
Obsługa danych w czasie rzeczywistym
Ograniczona
Pełna lub prawie pełna
Wymagania wstępne odświeżania przyrostowego
Pomimo dużej popularności, odświeżanie przyrostowe nie jest dostępne od razu. Należy spełnić określone wymagania dotyczące planu Power BI i parametrów zestawu danych. Poniżej znajdziesz te wymagania:
#1. Obsługiwane plany Power BI
Odświeżanie przyrostowe jest dostępne w planach Power BI Premium, Premium na użytkownika, Power BI Pro i Power BI Embedded.
Aktualizacja danych w czasie rzeczywistym za pomocą DirectQuery jest dostępna tylko w planach Power BI Premium, Premium na użytkownika i Power BI Embedded.
#2. Obsługiwane źródła danych
Odświeżanie przyrostowe najlepiej sprawdza się w przypadku relacyjnych i strukturalnych baz danych, takich jak Azure Synapse i SQL Database. Możliwe jest również zastosowanie go do innych baz danych po odpowiedniej konfiguracji.
Zbiór danych musi jednak zawierać lub obsługiwać następujące elementy:
Kolumna daty/godziny
Zbiór danych musi zawierać kolumnę daty lub daty/godziny. Ułatwia to Power BI tworzenie punktów początkowych i końcowych dla aktualizacji danych.
Filtrowanie daty/godziny
Power BI musi mieć możliwość filtrowania zestawu danych według daty. Parametry RangeStart i RangeEnd filtrują dane przy użyciu kolumny daty.
Parametry zakresowe
Przed skonfigurowaniem odświeżania przyrostowego, należy dodać parametry zakresowe w dodatku Power Query. Za pomocą opcji „Zarządzaj parametrami” dodaj dwa parametry o nazwach RangeStart i RangeEnd.
Zbiór danych obsługuje składanie zapytań
Składanie zapytań to technika optymalizacji, która przyspiesza działanie zapytań poprzez przeniesienie jak największej części przetwarzania danych na serwer bazy danych.
Zamiast pobierać ogromną ilość danych, a następnie filtrować i przetwarzać je w aplikacji, składanie zapytań pozwala serwerowi bazy danych na wykonywanie operacji filtrowania i agregacji bezpośrednio na źródle danych.
Pojedyncze źródło danych
W przypadku konfiguracji odświeżania przyrostowego z dużej bazy danych, wszystkie partycje danych muszą pochodzić z jednego źródła. Dotyczy to również korzystania z modelu obiektowego Tabular (TOM) i języka skryptowego modelu tabelarycznego (TMSL) za pośrednictwem punktu końcowego XMLA.
#3. Data i godzina systemowa
Dostęp do daty i godziny systemowej jest niezbędny, aby usługa Power BI mogła aktualizować dane przyrostowo na podstawie zdefiniowanych zasad. Należy ustawić datę i godzinę systemową na automatyczną, a nie ręczną.
Jak skonfigurować odświeżanie przyrostowe w Power BI
Poniżej znajdziesz cztery proste kroki do skonfigurowania odświeżania przyrostowego:
#1. Importowanie zbioru danych do aplikacji Power BI Desktop
Konfiguracja odświeżania przyrostowego jest możliwa tylko w aplikacji klasycznej Power BI. Po opublikowaniu raportu, można korzystać z tej funkcji w usłudze Power BI (wersja internetowa).
Aby zaimportować zbiór danych, wykonaj następujące czynności:
- Uruchom aplikację Power BI Desktop.
- Kliknij „Pobierz dane” na ekranie startowym.
- W oknie „Pobierz dane” wybierz źródło bazy danych (np. SQL Server).
- Wprowadź dane serwera SQL i kliknij OK.
- Powinien pojawić się nawigator zbioru danych bazy danych.
- Wybierz tabelę z nawigatora i kliknij „Załaduj”, aby pobrać dane do Power BI.
#2. Przetwarzanie zbioru danych w Power Query
Teraz należy przekształcić zbiór danych w Power Query, aby dodać parametry zakresowe i filtrowanie daty/godziny. Oto jak to zrobić:
- W Power BI, przejdź do zakładki „Strona główna” i kliknij „Przekształć dane”.
- Zbiór danych zostanie otwarty w dodatku Power Query.
- Kliknij kolumnę „Data”.
- Następnie kliknij „Zarządzaj parametrami”.
- W oknie „Zarządzaj parametrami” kliknij „Nowy”.
- W polu „Nazwa” wpisz „RangeStart”.
- W polu „Bieżąca wartość” wprowadź datę początkową dla odświeżania przyrostowego (np. 1 stycznia 2023).
- Kliknij OK, aby zatwierdzić.
- Powtórz te kroki, aby dodać parametr „RangeEnd” z datą, do której Power BI ma odświeżać dane przyrostowo.
Powinieneś zobaczyć teraz trzy elementy w Power Query.
Wybierz kolumnę „Data” i kliknij menu rozwijane. Wybierz „Filtry dat”, a następnie „Filtry niestandardowe”.
W pierwszym menu wybierz „jest po lub równe”. Kliknij pole obok i wybierz parametr „RangeStart”.
Następnie wybierz „jest przed lub równe” w drugim menu i dodaj parametr „RangeEnd”.
Kliknij „Zamknij i zastosuj” w lewym górnym rogu dodatku Power Query.
#3. Konfigurowanie odświeżania przyrostowego w aplikacji Power BI Desktop
W Power BI przełącz się do widoku tabeli. Kliknij prawym przyciskiem myszy na nazwę tabeli lub zestawu danych, do której chcesz zastosować odświeżanie przyrostowe. Z menu kontekstowego wybierz „Odświeżanie przyrostowe”.
Teraz wykonaj następujące czynności:
- Włącz opcję „Ustaw zakresy importu i odświeżania”, przesuwając przełącznik.
- Wprowadź wartości w polach:
- „Rozpoczęcie archiwizacji danych”
- „Rozpocznij przyrostowe odświeżanie danych”
- Kliknij „Zastosuj”.
#4. Publikacja Raportu
Przejdź do „Strona główna” > „Publikuj”. Kliknij „Opublikuj”.
Power BI poprosi o zapisanie pliku na komputerze. Zapisz go.
Ponownie kliknij „Opublikuj”, wybierz miejsce docelowe (np. „Mój obszar roboczy”) i kliknij „Wybierz”.
Podsumowanie
Teraz wiesz, jak skorzystać z odświeżania przyrostowego w Power BI, aby uzyskiwać aktualne dane bez potrzeby aktualizacji całego zbioru danych i ponoszenia wysokich kosztów za usługi chmurowe. Pozwala to zaoszczędzić czas i pieniądze.
Wypróbuj odświeżanie przyrostowe przy kolejnym tworzeniu raportów i pulpitów nawigacyjnych w Power BI.
Następnie przeczytaj: Power BI: różnice między raportem a pulpitem nawigacyjnym.
newsblog.pl