Erste Schritte mit Datamarts
In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie mit der Verwendung von Datamarts beginnen, einschließlich verschiedener Beispieldaten, die Ihre Erfahrung starten können. Sie erfahren mehr über Beispielsemantikmodelle, die Sie mit Datamarts verwenden können, wie Sie Datamarts von Grund auf neu erstellen, wie Sie einen Datamart umbenennen oder löschen, sowie andere nützliche Informationen, um sich mit Datamarts vertraut zu machen und erfolgreich zu sein.
Beispieldaten
Sie können die folgenden verschiedenen Arten von Beispieldaten verwenden, um Datenmarts zu untersuchen. Alle folgenden Ressourcen enthalten kostenlose Beispieldaten:
Acht Abteilungsbeispiele im Excel-Arbeitsmappenformat, die Excel-Versionen der integrierten Power BI-Beispiele sind, die die semantischen Modelle aus zahlreichen Anwendungsfällen enthalten:
- Kundenrentabilität
- Analyse der IT-Ausgaben
- Personalabteilung
- Chancenanalyse
- Beschaffungsanalyse
- Einzelhandelsanalyse
- Qualitätsanalyse von Vertriebs- und Marketinganbietern
Eine Beispielarbeitsmappe für Finanzdaten, bei der es sich um eine einfache flache Tabelle in einer Excel-Datei handelt, die zum Download zur Verfügung steht. Sie enthält anonyme Daten mit fiktiven Produkten, einschließlich Verkäufen, die nach Segmenten und Regionen aufgeteilt sind.
Eine Excel-Arbeitsmappenversion des AdventureWorks-Datenmodellsin einem Tutorial, das Sie durch die Erstellung eines Power BI-Berichts mit den Daten führt.
COVID 19 Weltdaten basieren auf Daten der Johns Hopkins University. Vor der Veröffentlichung dieser Daten empfehlen wir, den Artikel Haftungsausschlusszu überprüfen.
Northwind Traders OData-Feed, Daten aus einer fiktiven Organisation, die Bestellungen, Produkte, Kunden, Lieferanten und viele andere Aspekte eines kleinen Unternehmens verwaltet.
Sie können mit der Nutzung von Datamarts auch über jeden beliebigen Dataflow beginnen, den Sie derzeit haben. Ausgehend von einem vorhandenen Datenfluss werden Daten in Ihr Datamart kopiert, an welchem Punkt Sie andere Transformationen anwenden oder diese einfach als Datenquelle verwenden können, um weiter Datenmarts zu untersuchen.
Erstellen eines Datamart-Objekts
Um ein Datamart-Objekt zu erstellen, navigieren Sie zu Ihrem vorhandenen Power BI Premium- oder Premium Per User(PPU)-Arbeitsbereich. Datamarts erfordern ein Power BI Premium-Abonnement. Wählen Sie in Ihrem Premium-Arbeitsbereich + Neu und dann **Datamart (Vorschau) aus, um ein Datamart zu erstellen.
Es dauert in der Regel ungefähr 10 Sekunden, um ein neues Datamart-Objekt bereitzustellen. Nach der Initialisierung können Sie Daten in Ihr Datamart laden. Weitere Informationen zum Einbringen von Daten in ein Datamart finden Sie im Abschnitt Abrufen und Transformieren von Daten in diesem Artikel.
Abrufen und Transformieren von Daten
Es gibt viele Möglichkeiten, eine Verbindung mit Daten herzustellen und sie in einem Datamart-Objekt zu transformieren. Allgemeine Informationen zu Daten in Power BI finden Sie unter Verbinden mit Daten in Power BI.
Um Daten in Ihr Datamart-Objekt zu laden, öffnen Sie das Datamart -Objekt (oder erstellen Sie ein neues Datamart), und wählen Sie Abrufen von Datenaus.
Wenn Sie Daten aus einer anderen Quelle abrufen möchten, wird ein Auswahlfenster für Datenquellen angezeigt, in dem Sie aus einer Vielzahl von Datenquellen auswählen können.
Sie können Dateien auch von Ihrem Computer ziehen und ablegen, um Daten in Ihr Datamart zu laden, z. B. Excel-Dateien. Einige Datenquellen erfordern möglicherweise Parameter oder Verbindungszeichenfolgen, um eine ordnungsgemäße Verbindung herzustellen.
Nachdem die Verbindung hergestellt wurde, wählen Sie die Tabellen aus, die Sie in Ihr Datamart laden möchten. Sie können Transformationen auf die ausgewählten Daten anwenden und die Daten in das Datamart-Objekt laden. Nachdem die Daten geladen wurden, werden die Tabellen in Ihr Datamart importiert. Sie können den Fortschritt in der Statusleiste überwachen.
Für jede ausgewählte Tabelle wird eine entsprechende Ansicht im Datamart erstellt, die im Objekt-Explorer in Tabellenansichtangezeigt wird.
Modelldaten
Um Ihre Daten zu modellieren, navigieren Sie zu Modellansicht, indem Sie unten im Fenster auf das Symbol Modellansicht klicken, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
Hinzufügen oder Entfernen von Objekten zum Standardsemantikmodell
In Power BI ist immer ein Semantikmodell erforderlich, bevor Berichte erstellt werden können, sodass das Standardsemantikmodell über dem Datamart-Objekt schnelle Berichterstellungsfunktionen ermöglicht. Innerhalb des Datamarts kann ein Benutzer Datamart-Objekte – Tabellen – zu seinem Standardsemantikmodell hinzufügen. Sie können auch zusätzliche Semantikmodellierungseigenschaften wie Hierarchien und Beschreibungen hinzufügen. Diese werden dann zum Erstellen der Tabellen des Power BI-Semantikmodells verwendet. Benutzer können objekte auch aus dem Standardsemantikmodell entfernen.
Zum Hinzufügen von Objekten – Tabellen oder Ansichten zum Standardsemantikmodell verfügt ein Benutzer über zwei Optionen:
- Automatisches Hinzufügen von Objekten zum semantischen Modell, was standardmäßig ohne Benutzereingriff erfolgt
- Manuelles Hinzufügen von Objekten zum semantischen Modell
Die automatische Erkennung erkennt alle Tabellen oder Datenbankansichten und fügt sie bei Gelegenheit hinzu.
Die Option zum manuellen Erkennen im Menüband ermöglicht eine fein abgestimmte Steuerung, welche Objekte – Tabellen und/oder Ansichten – dem Standardsemantikmodell hinzugefügt werden sollten:
- Alle auswählen
- Filter für Tabellen oder Ansichten
- Auswählen bestimmter Objekte
Um Objekte zu entfernen, kann ein Benutzer die Schaltfläche "Manuell auswählen" im Menüband verwenden und:
- Auswahl aufheben
- Filter für Tabellen oder Ansichten
- Aufheben der Auswahl bestimmter Objekte
Verwenden von Modellansichtslayouts
Während der Sitzung können Benutzende für das Datenbankdesign mehrere Registerkarten in der Modellansicht erstellen. Derzeit werden die Modellansichtslayouts nur in der Sitzung beibehalten. Benutzer können das automatische Layout verwenden, wenn eine neue Registerkarte erstellt wird, um das Datenbankdesign visuell zu überprüfen und die Modellierung zu verstehen.
Maßnahme erstellen
Um ein Measure zu erstellen (ein Measure ist eine Sammlung standardisierter Metriken), wählen Sie die Tabelle im Tabellen-Explorer aus, und wählen Sie die Schaltfläche Neues Measure im Menüband aus, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
Geben Sie den Messwert in die Bearbeitungsleiste ein, und geben Sie die Tabelle und die Spalte an, auf welche er angewendet wird. Geben Sie Ihr Measure in die Bearbeitungsleiste ein. Ähnlich wie Power BI Desktop bietet die DAX-Bearbeitung in Datamarts einen ausgereiften Editor mit Autovervollständigung für Formeln (IntelliSense). Der DAX-Editor ermöglicht es Ihnen, Measures direkt in Datamart zu entwickeln, sodass sie eine effektivere einzelne Quelle für Geschäftslogik, Semantik und geschäftskritische Berechnungen ist.
Sie können die Tabelle erweitern, um die Maßnahme darin zu finden.
Erstellen einer Beziehung
Um eine Beziehung in einem Datamart zu erstellen, wählen Sie die Modellansicht aus, und wählen Sie das Datamart-Objekt aus, und ziehen Sie dann die Spalte aus einer Tabelle in die Spalte in der anderen Tabelle, um die Beziehung zu initiieren. Konfigurieren Sie im daraufhin angezeigten Fenster die Beziehungseigenschaften.
Wählen Sie die Schaltfläche Bestätigen aus, wenn Ihre Beziehung abgeschlossen ist, um die Beziehungsinformationen zu speichern.
Ausblenden von Elementen aus nachgelagerten Berichten
Sie können Elemente Ihres Datamart-Objekts aus der nachgeschalteten Berichterstellung ausblenden, indem Sie Tabellenansicht auswählen und mit der rechten Maustaste auf die Spalte oder Tabelle klicken, die Sie ausblenden möchten. Wählen Sie dann in dem eingeblendeten Menü In der Berichtsansicht ausblenden aus, um das Element aus der nachgeordneten Berichterstellung auszublenden.
Sie können auch die gesamte Tabelle und einzelne Spalten ausblenden, indem Sie die Modellansicht Canvasoptionen verwenden, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
Zugriff auf automatisch generierte Semantikmodelle
Um auf automatisch generierte Semantikmodelle zuzugreifen, wechseln Sie zum Premium-Arbeitsbereich, und suchen Sie das semantische Modell, das dem Namen des Datamart entspricht.
Klicken Sie zum Laden des Semantikmodells auf den Namen des semantischen Modells.
Aktualisierung des Datenmarts verwalten
Sie können ein Datamart-Objekt auf zwei Arten aktualisieren:
Wählen Sie im Kontextmenü „Datamart“ die Option Jetzt aktualisieren oder Geplante Aktualisierung aus.
Wählen Sie auf der Seite „Einstellungen für Datamart“ die Option Geplante Aktualisierung aus.
Wenn Sie eine inkrementelle Aktualisierung für ein Datamart-Objekt einrichten möchten, wählen Sie die Tabelle aus, für die Sie eine inkrementelle Aktualisierung im Datamart-Editor einrichten möchten. Wählen Sie im Tabellentools Menüband das Symbol Inkrementelle Aktualisierung aus, und es wird ein rechter Bereich angezeigt, in dem Sie die inkrementelle Aktualisierung für die ausgewählte Tabelle konfigurieren können.
Datamarts und Bereitstellungspipelines
Datamarts werden in Bereitstellungspipelines unterstützt. Mithilfe von Deployment-Pipelines können Sie Updates für Ihr Datamart-Objekt über eine bestimmte Pipeline hinweg bereitstellen. Sie können auch Regeln verwenden, um in jeder Phase der Pipeline eine Verbindung mit relevanten Daten herzustellen. Informationen zur Verwendung von Bereitstellungspipelines finden Sie unter Erste Schritte mit Bereitstellungspipelines.
Zugreifen oder Laden eines vorhandenen Datamart-Objekts
Um auf ein vorhandenes Datamart-Objekt zuzugreifen, navigieren Sie zu Ihrem Power BI Premium-Arbeitsbereich, und suchen Sie ihr Datamart aus der Gesamtliste der Datenelemente in Ihrem Arbeitsbereich, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
Sie können auch die Datamarts (Vorschau) Registerkarte in Ihrem Premium-Arbeitsbereich auswählen und eine Liste der verfügbaren Datenmarts anzeigen.
Wählen Sie den Namen des Datamart-Objekts aus, um das Datamart-Objekt zu laden.
Umbenennen eines Datamart-Objekts
Es gibt zwei Möglichkeiten zum Umbenennen eines Datamart:There are two ways to rename a datamart:
Wählen Sie zuerst im Datamart-Editorden Datamart-Namen oben im Editor aus, und bearbeiten Sie den Datamart-Namen im angezeigten Fenster, wie in der folgenden Abbildung dargestellt. Wählen Sie im Menüband außerhalb des Umbenennungsfensters aus, um den neuen Namen zu speichern.
Alternativ können Sie den Datamart-Namen aus der Arbeitsbereichslistenansicht ändern. Wählen Sie das Menü "Weitere" (...) neben dem Namen des Datamart-Objekts in der Arbeitsbereichsansicht aus.
Wählen Sie im eingeblendeten Menü Umbenennen aus.
Wenn Sie ein Datamart umbenennen, wird auch das automatisch generierte semantische Modell basierend auf diesem Datamart-Objekt automatisch umbenannt.
Löschen eines Datamart-Objekts
Um ein Datamart-Objekt zu löschen, navigieren Sie zum Arbeitsbereich, und suchen Sie nach dem zu löschenden Datenmart. Wählen Sie das Menü „Mehr“ (...) und dann im eingeblendeten Menü Löschen aus.
Das Löschen des Datamarts erfolgt nicht sofort, sondern dauert ein paar Tage.
Datamart-Kontextmenüs
Datamarts bieten eine vertraute Erfahrung zum Erstellen von Berichten und Zugreifen auf unterstützte Aktionen mithilfe der Kontextmenüs.
In der folgenden Tabelle werden die Datamart-Kontextmenüoptionen beschrieben:
| Menüoption | Optionsbeschreibung |
|---|---|
| Analysieren in Excel | Verwendet die vorhandene Analysefunktion in Excel im automatisch generierten Semantikmodell. Weitere Informationen zu In Excel analysieren |
| Bericht erstellen | Erstellen Sie einen Power BI-Bericht im DirectQuery-Modus. Erfahren Sie mehr über und fangen Sie an, im Power BI-Dienst zu erstellen |
| Löschen | Löschen des semantischen Modells aus dem Arbeitsbereich. Ein Bestätigungsdialogfeld benachrichtigt Sie über die Auswirkungen der Löschaktion. Bei Bestätigung der Aktion Löschen werden der Datamart und die zugehörigen nachgeordneten Elemente gelöscht.
|
| Berechtigungen verwalten | Ermöglicht Benutzern das Hinzufügen anderer Empfänger mit bestimmten Berechtigungen, ähnlich der Freigabe eines zugrunde liegenden Semantikmodells oder das Erstellen von Inhalten mit den Daten, die dem zugrunde liegenden Semantikmodell zugeordnet sind.
|
| Verlauf aktualisieren | Stellt die Historie der Aktualisierungsvorgänge mit der Dauer und dem Status der Aktivität bereit.
|
| Umbenennen | Aktualisiert das Datamart- und automatisch generierte Semantikmodell mit dem neuen Namen.
|
| Einstellungen | Weitere Informationen zu Datamart-Einstellungen |
| Freigeben | Ermöglicht Benutzern das Freigeben des Datamart-Objekts, um Inhalte basierend auf dem zugrunde liegenden automatisch generierten Semantikmodell zu erstellen und den entsprechenden SQL-Endpunkt abzufragen. Gibt den Zugriff auf den Datamart (SQL: schreibgeschützt und automatisch generiertes Semantikmodell) für andere Benutzende in Ihrer Organisation frei. Benutzer erhalten eine E-Mail mit Links, um auf die Detailseite zuzugreifen, auf der sie die SQL Server-URL finden und auf das automatisch generierte Semantikmodell zugreifen können, um darauf basierende Berichte zu erstellen.
|
| Lineage anzeigen | Dieser Befehl zeigt die lückenlose Herkunft von Datamarts an – von den Datenquellen bis zum Datamart, dem automatisch generierten Semantikmodell und anderen Semantikmodellen (falls vorhanden), die auf den Datamarts basierend erstellt wurden, bis zu Berichten, Dashboards und Apps.
|
Datamart-Einstellungen
Auf Datamart-Einstellungen kann über das Kontextmenü für Datenmarts zugegriffen werden. In diesem Abschnitt werden die Optionen für datamart-Einstellungen und deren Beschreibung beschrieben und erläutert. Die folgende Abbildung zeigt das Menü "Datamart-Einstellungen".
Im Folgenden finden Sie eine Liste der Einstellungen, die für jedes Datamart-Objekt verfügbar sind.
| Einstellung | Detail |
|---|---|
| Datamart-Beschreibung | Ermöglicht Benutzern das Hinzufügen von Metadatendetails, um beschreibende Informationen zu einem Datamart-Objekt bereitzustellen.
|
| Servereinstellungen | Die SQL-Endpunktverbindungszeichenfolge für ein Datamart-Objekt. Sie können die Verbindungszeichenfolge verwenden, um eine Verbindung mit dem Datamart mithilfe verschiedener Tools wie SSMS zu erstellen.
|
| Anmeldeinformationen für die Datenquelle | Hiermit können Sie Datenquelleninformationen abrufen und Anmeldeinformationen bearbeiten.
|
| Zeitplanaktualisierung | Datenaktualisierungsinformationen für das Datamart-Objekt basierend auf dem vom Benutzer definierten Zeitplan.
|
| Vertraulichkeitsbezeichnung | Die dem Datamart zugewiesene Vertraulichkeitsbezeichnung, die auch an die nachgeordneten, automatisch generierten Semantikmodelle, Berichte usw. weitergegeben wird.
Die Weitergabe von Vertraulichkeitsbezeichnungen an ein nachgeordnetes Semantikmodell erfolgt in den folgenden Szenarios nicht:
|
Die folgende Tabelle enthält Einstellungen für automatisch generierte Semantikmodelle. Wenn diese Einstellungen auf ein automatisch generiertes Semantikmodell angewendet werden, werden sie auch auf Datamart angewendet.
| Einstellung | Details |
|---|---|
| Zugriff anfordern | 
|
| Q&A | 
|
| Zwischenspeicherung von Abfragen | 
|
Überlegungen und Einschränkungen von Datamarts
- Nur der Datamart-Besitzer kann Datenquellen hinzufügen oder ändern, die einem Datamart entsprechen. Wenn die aktuelle besitzende Person des Datamarts nicht verfügbar ist, kann eine andere besitzende Person des Arbeitsbereichs das Übernahmefeature verwenden, um Zugriff zu erhalten.
- Bei Verwendung von Datamarts mit benannten Verbindungen gelten die folgenden Einschränkungen:
- Sie können nur eine Cloudverbindung eines bestimmten Pfads und Typs erstellen, z. B. können Sie nur eine SQL plus Server-/Datenbank-Cloudverbindung erstellen. Sie können mehrere Gatewayverbindungen erstellen.
- Sie können Cloud-Datenquellen weder benennen noch umbenennen; Sie können Gatewayverbindungen benennen oder umbenennen.
Verwandte Inhalte
In diesem Artikel wurden Beispieldaten und Anweisungen zum Erstellen und Interagieren mit Datenmarts bereitgestellt.
Die folgenden Artikel enthalten weitere Informationen zu Datamarts und Power BI:
- Einführung in Datamarts
- Grundlegendes zu Datamarts
- Analysieren von Datamarts
- Erstellen von Berichten mithilfe von Datamarts
- Steuern des Zugriffs in Datamarts
- Datamart-Verwaltung
Weitere Informationen zu Datenflüssen und Zum Transformieren von Daten finden Sie in den folgenden Artikeln: