在数据仓库中设置所需的 数据模型

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roseline371274
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在数据仓库中设置所需的 数据模型

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解锁数据源 - 增量 1
飞机启动发动机,滑行到跑道,准备开始旅程的下一站:解锁增量 1 中的数据源。这一增量不仅建立了与基本数据源的技术连接,而且还解锁了我们预计在旅程的接下来阶段将需要的来自这些来源的数据。

增量 2 及以后
从增量 2 开始,我们将针对每个主题或信息请求使用增量 1 中解锁的数据。我们将此信息请求所需的原始数据转换为逻辑信息模型,并在此基础上开发 Power BI 报告。这样的增量如下所示:

与利益相关者举行研讨会, 进一步探讨愿望。在本次研讨会上,在 ilionx 的指导 阿富汗数字数据 下确定了要求和愿望。研讨会将产生以下文件:
设计报告
信息矩阵
数据字典
为所有未来报告设置 Power BI 模板(一次性)。
在此我们考虑了配色方案、设计和布局。这将使未来的报告具有相同的外观,从而提高可用性和可识别性。

设置 Power BI 数据模型。
我们将维度模型从数据集市层加载到Power BI中。这里计算数量和交货时间等各种测量值。

开发 Power BI 报告。
我们根据为此目的开发的 Power BI 数据模型开发了 Power BI 报告。此列表中第 3 点的 Power BI 模板可作为此的基础。

安全 设置 和 部署
最后一步,我们设置安全性。不要只考虑谁有权访问报告,还要考虑谁有权访问报告中的哪些信息以及这些信息记录在哪里。

自行完成、外包或两者兼而有之
我们的许多客户也拥有我们培训的自己的数据团队。为此,ilionx 除了提供 Azure DevOps 和 Power BI 的标准培训课程外,还采用了在职学习的原则。换句话说:示范、共同行动、做好自己。 ilionx 的份额是与客户共同确定的。 ilionx 在第一个增量中完成了大部分开发工作,并让客户的员工深入参与其中。目标是让客户在每次增量中自己做更多的事情,以便 ilionx 可以在多次增量之后逐步淘汰。当然,我们仍会在后台提供必要的支持。当然也可以让ilionx进行整个过程,包括项目完成后的管理。
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