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在 Sisense 中可视化 Azure 数据资源管理器中的数据

Sisense 是一个分析业务智能平台,用于构建可提供交互性极强的用户体验的分析应用。 有了业务智能和仪表板报告软件,只需单击几下即可访问和组合数据。 可以连接到结构化和非结构化的数据源、在几乎不编写脚本和代码的情况下联接多个源的表,以及创建交互式 Web 仪表板和报表。 本文介绍如何将 Azure 数据资源管理器设置为 Sisense 的数据源,并将来自示例群集的数据可视化。

先决条件

若要完成本文,需要满足以下条件:

使用 Azure 数据资源管理器 JDBC 连接器连接到 Sisense 仪表板

  1. 下载以下 jar 文件的最新版并将其复制到 ..\Sisense\DataConnectors\jdbcdrivers\adx

    • activation-1.1.jar
    • adal4j-1.6.0.jar
    • commons-codec-1.10.jar
    • commons-collections4-4.1.jar
    • commons-lang3-3.5.jar
    • gson-2.8.0.jar
    • jcip-annotations-1.0-1.jar
    • json-smart-1.3.1.jar
    • lang-tag-1.4.4.jar
    • mail-1.4.7.jar
    • mssql-jdbc-7.2.1.jre8.jar
    • nimbus-jose-jwt-7.0.1.jar
    • oauth2-oidc-sdk-5.24.1.jar
    • slf4j-api-1.7.21.jar
  2. 打开 Sisense 应用。

  3. 选择“数据”选项卡,然后选择“+ElastiCube”,创建新的 ElastiCube 模型。

    选择 ElastiCube。

  4. 在“添加新的 ElastiCube 模型”中为 ElastiCube 模型命名,然后单击“保存”。

    添加新的 ElastiCube 模型。

  5. 选择“+ 数据”。

    选择数据按钮。

  6. 在“选择连接器”选项卡中,选择“通用 JDBC”连接器。

    选择 JDBC 连接器。

  7. 在“连接”选项卡中完成“通用 JDBC”连接器的以下字段,然后选择“下一步”。

    JDBC 连接器设置。

    字段 说明
    连接字符串 jdbc:sqlserver://<cluster_name.region>.kusto.windows.net:1433;database=<database_name>;encrypt=true;trustServerCertificate=false;hostNameInCertificate=*.kusto.windows.net;loginTimeout=30;authentication=ActiveDirectoryPassword
    JDBC JARs 文件夹 ..\Sisense\DataConnectors\jdbcdrivers\adx
    驱动程序的类名称 com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
    用户名 Microsoft Entra 用户名
    密码 Microsoft Entra 用户密码
  8. 在“选择数据”选项卡中搜索“选择数据库”,以便选择有权访问的相关数据库。 在此示例中,请选择“test1”

    选择数据库。

  9. 在“test”(数据库名称)窗格中执行以下操作:

    1. 选择表名,以便预览该表并查看表的列名。 可以删除不需要的列。
    2. 选择相关表的复选框,将该表选中。
    3. 选择“完成”。

    选择表。

  10. 选择“生成”,以便生成数据集。

    • 在“生成”窗口中,选择“生成”

      “生成”窗口。

    • 等待生成过程完成,然后选择“生成成功”。

      生成成功。

创建 Sisense 仪表板

  1. 在“Analytics”选项卡中,选择 +>“新建仪表板”以创建有关此数据集的仪表板。

    新建仪表板。

  2. 选取一个仪表板,然后选择“创建”。

    创建仪表板。

  3. 在“新建小组件”下选择“+ 选择数据”,以便创建新的小组件。

    向 StormEvents 仪表板添加字段。

  4. 选择“+ 添加更多数据”,向图形添加更多列。

    向图添加更多数据。

  5. 选择“+ 小组件”,创建另一个小组件。 通过拖放小组件重新排列仪表板中的项。

    Storm 仪表板。

现在可以通过视觉分析来浏览数据,构建其他仪表板,以及将数据转换成能够对业务造成影响的可操作见解。