power bi数仓

时间: 2023-09-22 10:04:59 浏览: 387
Power BI数仓是指使用Power BI来构建和管理企业级数据仓库的过程。通过Power BI数仓,可以将多个数据源的数据整合并转化为可视化的报表和仪表盘,帮助用户更好地理解和分析数据。 与传统的SQL Server报表相比,Power BI数仓具有以下优势: 1. 数据加载:Power BI使用Query Editor来实现数据加载,比SQL Server的SSIS更加灵活和简便。 2. 数据模型:Power BI使用自带的数据模型工具,可以轻松地构建数据模型,而传统的SQL Server需要使用SSAS (SSDT)进行模型的开发和管理。 3. 指标计算:Power BI使用DAX语言来进行指标的计算,相比于传统的SQL Server的SSAS (SSDT),更加灵活和强大。 4. 报表分发:Power BI提供了多种分发方式,包括分享至SharePoint、PowerBI Server等,更加便于用户的访问和共享。 值得注意的是,在企业级项目中,Power BI数仓并不推荐进行大量的数据清洗操作。相反,应该在Power BI中连接最干净的数据源,以确保数据的准确性和一致性。 总结起来,Power BI数仓通过集成多个功能和产品,提供了一个全面的BI解决方案,帮助用户查看、分析和共享数据,转化为决策和商业洞察。
相关问题

尚硅谷数仓4.0 组件

Shanggu Valley Data Warehouse 4.0是一个数据仓库解决方案,在这个版本中包含了多个组件。以下是一些主要的组件: 1. 数据抽取(Data Extraction):用于从各种数据源(如关系型数据库、文件、API等)中提取数据并加载到数据仓库中的组件。常用的工具有Sqoop、Flume和Kafka。 2. 数据转换(Data Transformation):用于对抽取的数据进行清洗、转换和整合的组件。常用的工具有Apache Spark、Apache Hive和Pig。 3. 数据加载(Data Loading):将经过转换的数据加载到数据仓库中的组件。常用的工具有Apache Hadoop和Apache HBase。 4. 数据建模(Data Modeling):用于设计和管理数据仓库模型的组件。常用的工具有Star Schema和Snowflake Schema。 5. 数据查询(Data Querying):用于对数据仓库中的数据进行查询和分析的组件。常用的工具有Apache Hive、Apache Drill和Apache Kylin。 6. 数据可视化(Data Visualization):用于将查询结果以图表、报表等形式展示给用户的组件。常用的工具有Tableau、Power BI和Superset。 这些组件共同构成了一个完整的数据仓库解决方案,可以帮助企业进行数据分析和决策支持。

做一个直播社交的数仓(类似陌陌),数仓是怎么搭建的

要搭建一个直播社交的数仓,你需要考虑以下几个方面: 1. 数据收集:首先确定需要收集哪些数据,比如用户信息、直播内容、用户行为等。可以使用前端技术和后端接口来收集数据,其中包括用户注册、登录、观看直播、评论等操作。 2. 数据存储:选择适合的数据库来存储收集到的数据。常见的选择包括关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB)。根据需求,可以对数据进行分表、分库或分区等处理。 3. 数据处理和分析:对于直播社交平台,你可能会需要实时或批量处理数据。可以使用流处理技术(如Apache Kafka、Apache Flink)或批处理技术(如Apache Hadoop、Apache Spark)来处理数据。此外,你还可以使用数据仓库(如Apache HBase)来存储和分析大量数据。 4. 数据安全和隐私保护:确保用户数据的安全性和隐私保护是非常重要的。采取合适的措施来加密敏感数据、限制数据访问权限,并遵守相关法规和规定。 5. 数据可视化和报表:通过数据可视化工具(如Tableau、Power BI)或自定义开发,将数据转化为易于理解的图表和报表,以便进行业务分析和决策。 6. 监控和优化:对数仓进行监控和优化是必要的。通过监控系统,实时监测数仓的运行状态,及时发现和解决问题。同时,根据数据量和访问量的增长,进行性能优化,提高查询效率和响应速度。 总之,搭建一个直播社交的数仓需要结合具体需求和技术选择,涉及到数据收集、存储、处理、安全、可视化和优化等方面。
阅读全文

相关推荐

rar
目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件利用模式 16 1.11 建立重建工程的舞台 16 1.12 监控数据仓库环境 17 1.13 小结 19 第2章 数据仓库环境 20 2.1 数据仓库的结构 22 2.2 面向主题 23 2.3 第1天到第n天的现象 26 2.4 粒度 28 2.4.1 粒度的一个例子 29 2.4.2 粒度的双重级别 31 2.5 分割问题 34 2.6 样本数据库 34 2.7 数据分割 35 2.8 数据仓库中的数据组织 37 2.9 数据仓库—标准手册 41 2.10 审计和数据仓库 41 2.11 成本合理性 41 2.12 清理仓库数据 42 2.13 报表和体系结构设计环境 42 2.14 机遇性的操作型窗口 43 2.15 小结 44 第3章 设计数据仓库 45 3.1 从操作型数据开始 45 3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境 49 3.3 数据仓库和数据模型 50 3.3.1 数据模型 52 3.3.2 中间层数据模型 54 3.3.3 物理数据模型 58 3.4 数据模型和反复开发 59 3.5 规范化/反规范化 60 3.6 数据仓库中的快照 65 3.7 元数据 66 3.8 数据仓库中的管理参照表 66 3.9 数据周期 67 3.10 转换和集成的复杂性 70 3.11 触发数据仓库记录 71 3.11.1 事件 72 3.11.2 快照的构成 72 3.11.3 一些例子 72 3.12 简要记录 73 3.13 管理大量数据 74 3.14 创建多个简要记录 75 3.15 从数据仓库环境到操作型环境 75 3.16 正常处理 75 3.17 数据仓库数据的直接访问 76 3.18 数据仓库数据的间接访问 76 3.18.1 航空公司的佣金计算系统 76 3.18.2 零售个性化系统 78 3.18.3 信用审核 80 3.19 数据仓库数据的间接利用 82 3.20 星型连接 83 3.21 小结 86 第4章 数据仓库中的粒度 87 4.1 粗略估算 87 4.2 粒度划分过程的输入 88 4.3 双重或单一的粒度? 88 4.4 确定粒度的级别 89 4.5 一些反馈循环技巧 90 4.6 粒度的级别—以银行环境为例 90 4.7 小结 95 第5章 数据仓库和技术 96 5.1 管理大量数据 96 5.2 管理多介质 97 5.3 索引/监视数据 97 5.4 多种技术的接口 97 5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制 98 5.6 数据的并行存储/管理 99 5.7 元数据管理 99 5.8 语言接口 99 5.9 数据的高效装入 99 5.10 高效索引的利用 100 5.11 数据压缩 101 5.12 复合键码 101 5.13 变长数据 101 5.14 加锁管理 102 5.15 单独索引处理 102 5.16 快速恢复 102 5.17 其他的技术特征 102 5.18 DBMS类型和数据仓库 102 5.19 改变DBMS技术 104 5.20 多维DBMS和数据仓库 104 5.21 双重粒度级 109 5.22 数据仓库环境中的元数据 109 5.23 上下文和内容 111 5.24 上下文信息的三种类型 111 5.25 捕获和管理上下文信息 113 5.26 刷新数据仓库 113 5.27 小结 114 第6章 分布式数据仓库 116 6.1 引言 116 6.2 局部数据仓库 118 6.3 全局数据仓库 119 6.4 互斥数据 121 6.5 冗余 123 6.6 全局数据存取 124 6.7 分布式环境下其他考虑因素 126 6.8 管理多个开发项目 127 6.9 开发项目的性质 127 6.10 分布式数据仓库 130 6.10.1 在分布的地理位置间协调开发 131 6.10.2 企业数据分布式模型 132 6.10.3 分布式数据仓库中的元数据 134 6.11 在多种层次上建造数据仓库 134 6.12 多个小组建立当前细节级 136 6.12.1 不同层不同需求 138 6.12.2 其他类型的细节数据 140 6.12.3 元数据 142 6.13 公用细节数据采用多种平台 142 6.14 小结 143 第7章 高级管理人员信息系统 和数据仓库 144 7.1 一个简单例子 144 7.2 向下探察分析 146 7.3 支持向下探察处理 147 7.4 作为EIS基础的数据仓库 149 7.5 到哪里取数据 149 7.6 事件映射 152 7.7 细节数据和EIS 153 7.8 在EIS中只保存汇总数据 154 7.9 小结 154 第8章 外部数据/非结构化数据与 数据仓库 155 8.1 数据仓库中的外部数据/非结构化数据 157 8.2 元数据和外部数据 158 8.3 存储外部数据/非结构化数据 159 8.4 外部数据/非结构化数据的不同 组成部分 160 8.5 建模与外部数据/非结构化数据 160 8.6 间接报告 161 8.7 外部数据归档 161 8.8 内部数据与外部数据的比较 161 8.9 小结 162 第9章 迁移到体系结构设计环境 163 9.1 一种迁移方案 163 9.2 反馈循环 167 9.3 策略方面的考虑 168 9.4 方法和迁移 171 9.5 一种数据驱动的开发方法 171 9.6 数据驱动的方法 172 9.7 系统开发生命周期 172 9.8 一个哲学上的考虑 172 9.9 操作型开发/DSS开发 173 9.10 小结 173 第10章 数据仓库的设计复查要目 174 10.1 进行设计复查所涉及的问题 175 10.1.1 谁负责设计复查 175 10.1.2 有哪些议事日程 175 10.1.3 结果 175 10.1.4 复查管理 175 10.1.5 典型的数据仓库设计复查 176 10.2 小结 185 附录 186 技术词汇 215 参考文献 222

最新推荐

recommend-type

Power BI商业数据分析整套课件完整版ppt教学教程最全电子讲义教案(最新).pptx

**Power BI商业数据分析详解** Power BI 是微软推出的一款强大的商业智能工具,旨在帮助用户从海量数据中挖掘价值,实现高效的数据分析。本教程将全面解析Power BI的主要功能、优势以及如何使用它进行商业数据分析...
recommend-type

七天入门PowerBI.pdf

PowerBI作为一门实用型的技能,不建议 一 开始 就 去学习大量的函数公式、计算逻辑等理论性的知识,我的建议是先快速入门,熟悉基本的概念和操作,了解常用函数的用法,然后 就可以在 自己的工作中实际操练,遇到...
recommend-type

加肥猫学习笔记之Excel Power BI之Power Query篇.pdf

**Excel Power BI 与 Power Query 知识点详解** **1. Power BI 介绍** Power BI 是由微软开发的一种业务分析工具,它提供了一个全面的数据分析解决方案,旨在帮助用户从各种数据源中提取、清洗、建模和可视化数据。...
recommend-type

用Power BI的Animated Bar Chart Race插件做动态条形图

在数据分析和可视化领域,Power BI 是一款强大的工具,它提供了丰富的图表类型和自定义选项,帮助用户创建出专业且引人入胜的报告。而 Animated Bar Chart Race 插件则是 Power BI 中的一个特色插件,专门用于制作...
recommend-type

从省市级到区县级,Power BI topoJSON 中国行政区划地图都在这了

说到地图,Power BI自带的地图相信大家都见过。但是当我们仅想展示某块区域的话,就需要用到“形状地图”了。 “形状地图”无法在地图上显示数据点的精确地理位置。 相反,其主要目的是通过不同方式对地图上的区域...
recommend-type

PHP集成Autoprefixer让CSS自动添加供应商前缀

标题和描述中提到的知识点主要包括:Autoprefixer、CSS预处理器、Node.js 应用程序、PHP 集成以及开源。 首先,让我们来详细解析 Autoprefixer。 Autoprefixer 是一个流行的 CSS 预处理器工具,它能够自动将 CSS3 属性添加浏览器特定的前缀。开发者在编写样式表时,不再需要手动添加如 -webkit-, -moz-, -ms- 等前缀,因为 Autoprefixer 能够根据各种浏览器的使用情况以及官方的浏览器版本兼容性数据来添加相应的前缀。这样可以大大减少开发和维护的工作量,并保证样式在不同浏览器中的一致性。 Autoprefixer 的核心功能是读取 CSS 并分析 CSS 规则,找到需要添加前缀的属性。它依赖于浏览器的兼容性数据,这一数据通常来源于 Can I Use 网站。开发者可以通过配置文件来指定哪些浏览器版本需要支持,Autoprefixer 就会自动添加这些浏览器的前缀。 接下来,我们看看 PHP 与 Node.js 应用程序的集成。 Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境,它使得 JavaScript 可以在服务器端运行。Node.js 的主要特点是高性能、异步事件驱动的架构,这使得它非常适合处理高并发的网络应用,比如实时通讯应用和 Web 应用。 而 PHP 是一种广泛用于服务器端编程的脚本语言,它的优势在于简单易学,且与 HTML 集成度高,非常适合快速开发动态网站和网页应用。 在一些项目中,开发者可能会根据需求,希望把 Node.js 和 PHP 集成在一起使用。比如,可能使用 Node.js 处理某些实时或者异步任务,同时又依赖 PHP 来处理后端的业务逻辑。要实现这种集成,通常需要借助一些工具或者中间件来桥接两者之间的通信。 在这个标题中提到的 "autoprefixer-php",可能是一个 PHP 库或工具,它的作用是把 Autoprefixer 功能集成到 PHP 环境中,从而使得在使用 PHP 开发的 Node.js 应用程序时,能够利用 Autoprefixer 自动处理 CSS 前缀的功能。 关于开源,它指的是一个项目或软件的源代码是开放的,允许任何个人或组织查看、修改和分发原始代码。开源项目的好处在于社区可以一起参与项目的改进和维护,这样可以加速创新和解决问题的速度,也有助于提高软件的可靠性和安全性。开源项目通常遵循特定的开源许可证,比如 MIT 许可证、GNU 通用公共许可证等。 最后,我们看到提到的文件名称 "autoprefixer-php-master"。这个文件名表明,该压缩包可能包含一个 PHP 项目或库的主分支的源代码。"master" 通常是源代码管理系统(如 Git)中默认的主要分支名称,它代表项目的稳定版本或开发的主线。 综上所述,我们可以得知,这个 "autoprefixer-php" 工具允许开发者在 PHP 环境中使用 Node.js 的 Autoprefixer 功能,自动为 CSS 规则添加浏览器特定的前缀,从而使得开发者可以更专注于内容的编写而不必担心浏览器兼容性问题。
recommend-type

揭秘数字音频编码的奥秘:非均匀量化A律13折线的全面解析

# 摘要 数字音频编码技术是现代音频处理和传输的基础,本文首先介绍数字音频编码的基础知识,然后深入探讨非均匀量化技术,特别是A律压缩技术的原理与实现。通过A律13折线模型的理论分析和实际应用,本文阐述了其在保证音频信号质量的同时,如何有效地降低数据传输和存储需求。此外,本文还对A律13折线的优化策略和未来发展趋势进行了展望,包括误差控制、算法健壮性的提升,以及与新兴音频技术融合的可能性。 # 关键字 数字音频编码;非均匀量化;A律压缩;13折线模型;编码与解码;音频信号质量优化 参考资源链接:[模拟信号数字化:A律13折线非均匀量化解析](https://wenku.csdn.net/do
recommend-type

arduino PAJ7620U2

### Arduino PAJ7620U2 手势传感器 教程 #### 示例代码与连接方法 对于Arduino开发PAJ7620U2手势识别传感器而言,在Arduino IDE中的项目—加载库—库管理里找到Paj7620并下载安装,完成后能在示例里找到“Gesture PAJ7620”,其中含有两个示例脚本分别用于9种和15种手势检测[^1]。 关于连线部分,仅需连接四根线至Arduino UNO开发板上的对应位置即可实现基本功能。具体来说,这四条线路分别为电源正极(VCC),接地(GND),串行时钟(SCL)以及串行数据(SDA)[^1]。 以下是基于上述描述的一个简单实例程序展示如
recommend-type

网站啄木鸟:深入分析SQL注入工具的效率与限制

网站啄木鸟是一个指的是一类可以自动扫描网站漏洞的软件工具。在这个文件提供的描述中,提到了网站啄木鸟在发现注入漏洞方面的功能,特别是在SQL注入方面。SQL注入是一种常见的攻击技术,攻击者通过在Web表单输入或直接在URL中输入恶意的SQL语句,来欺骗服务器执行非法的SQL命令。其主要目的是绕过认证,获取未授权的数据库访问权限,或者操纵数据库中的数据。 在这个文件中,所描述的网站啄木鸟工具在进行SQL注入攻击时,构造的攻击载荷是十分基础的,例如 "and 1=1--" 和 "and 1>1--" 等。这说明它的攻击能力可能相对有限。"and 1=1--" 是一个典型的SQL注入载荷示例,通过在查询语句的末尾添加这个表达式,如果服务器没有对SQL注入攻击进行适当的防护,这个表达式将导致查询返回真值,从而使得原本条件为假的查询条件变为真,攻击者便可以绕过安全检查。类似地,"and 1>1--" 则会检查其后的语句是否为假,如果查询条件为假,则后面的SQL代码执行时会被忽略,从而达到注入的目的。 描述中还提到网站啄木鸟在发现漏洞后,利用查询MS-sql和Oracle的user table来获取用户表名的能力不强。这表明该工具可能无法有效地探测数据库的结构信息或敏感数据,从而对数据库进行进一步的攻击。 关于实际测试结果的描述中,列出了8个不同的URL,它们是针对几个不同的Web应用漏洞扫描工具(Sqlmap、网站啄木鸟、SqliX)进行测试的结果。这些结果表明,针对提供的URL,Sqlmap和SqliX能够发现注入漏洞,而网站啄木鸟在多数情况下无法识别漏洞,这可能意味着它在漏洞检测的准确性和深度上不如其他工具。例如,Sqlmap在针对 "http://www.2cto.com/news.php?id=92" 和 "http://www.2cto.com/article.asp?ID=102&title=Fast food marketing for children is on the rise" 的URL上均能发现SQL注入漏洞,而网站啄木鸟则没有成功。这可能意味着网站啄木鸟的检测逻辑较为简单,对复杂或隐蔽的注入漏洞识别能力不足。 从这个描述中,我们也可以了解到,在Web安全测试中,工具的多样性选择是十分重要的。不同的安全工具可能对不同的漏洞和环境有不同的探测能力,因此在实际的漏洞扫描过程中,安全测试人员需要选择合适的工具组合,以尽可能地全面地检测出应用中存在的漏洞。 在标签中指明了这是关于“sql注入”的知识,这表明了文件主题的核心所在。SQL注入是一种常见的网络攻击方式,安全测试人员、开发人员和网络管理员都需要对此有所了解,以便进行有效的防御和检测。 最后,提到了压缩包子文件的文件名称列表,其中包含了三个文件:setup.exe、MD5.exe、说明_Readme.html。这里提供的信息有限,但可以推断setup.exe可能是一个安装程序,MD5.exe可能是一个计算文件MD5散列值的工具,而说明_Readme.html通常包含的是软件的使用说明或者版本信息等。这些文件名暗示了在进行网站安全测试时,可能涉及到安装相关的软件工具,以及进行文件的校验和阅读相应的使用说明。然而,这些内容与文件主要描述的web安全漏洞检测主题不是直接相关的。
recommend-type

【GPStoolbox使用技巧大全】:20个实用技巧助你精通GPS数据处理

# 摘要 GPStoolbox是一个广泛应用于GPS数据处理的软件工具箱,它提供了从数据导入、预处理、基本分析到高级应用和自动化脚本编写的全套功能。本文介绍了GPStoolbox的基本概况、安装流程以及核心功能,探讨了如何