دیتا مدلینگ یامدل سازی داده ها در Power BI

مدل‌ سازی داده در Power BI: انواع، تکنیک‌ها و ویژگی‌ها

مدل سازی داده ها کلید سازمان‌دهی و تجزیه و تحلیل مؤثر داده‌ها است و Power BI ابزار مؤثری برای انجام این کار فراهم می‌کند. با درک مدل سازی داده ها در Power BI، می توانید ویژگی های آن را به حداکثر برسانید و از آنها نهایت استفاده را ببرید. در این وبلاگ به بررسی اهمیت و تکنیک های آن می پردازیم. مدل‌ سازی داده‌ ها به شما کمک می کند تا داده های خام را به دانش روشنگری تبدیل کنید!

طبق یک بررسی از موضوعات در حال انفجار، پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2026، بازار اپلیکیشن Analytics و BI به ارزش 18.5 میلیارد دلاری دست یابد.

مدل سازی داده در Power BI چیست؟

مدل‌ سازی داده‌ در Power BI تمرین توسعه یک نمایش مفهومی از داده‌ها و روابط آن در یک سیستم، اغلب از طریق تصاویر بصری است. مدل‌ سازی داده‌ها شامل ایجاد ساختارها، محدودیت‌ها و قوانینی برای سازماندهی و دستکاری داده‌ها در این نمایش برای اطمینان از یکپارچگی، بهبود کیفیت و تسهیل مدیریت و تحلیل کارآمد است. هدف حفظ یکپارچگی داده ها و حمایت از استراتژی های مدیریت داده ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل موثر است.

چرا باید از مدل سازی داده استفاده کرد؟

مدل‌ سازی داده‌ ها در Power BI مزایای بسیاری را ارائه می دهد که برای طراحی و مدیریت موثر پایگاه داده ضروری است:

• یکپارچگی داده ها: مدل‌ سازی داده‌ ها یکپارچگی داده ها را با تعیین محدودیت ها و قوانین برای اعمال سازگاری، دقت و اعتبار تضمین می کند و به جلوگیری از ورود اطلاعات نادرست یا متناقض به پایگاه های داده کمک می کند.
• پرس و جوها و تجزیه و تحلیل کارآمد: مدل های داده با ایجاد روابط بین موجودیت ها، بازیابی و تجزیه و تحلیل کارآمد را تسهیل می کنند، که امکان پرس و جوهای سریع، پیوستن، تجمیع و زمان های تجزیه و تحلیل سریع تر را فراهم می کند.
• یکپارچه‌سازی داده‌ها: مدل‌ سازی داده‌ها در Power BI با ایجاد تعاریف و روابط استاندارد در منابع مختلف داده، تبادل و ادغام داده‌ها یکپارچه، کاهش افزونگی و بهبود ثبات نتایج، یکپارچگی داده‌ها را تسهیل می‌کند.
• مقیاس پذیری و انعطاف پذیری: مدل های داده به عنوان سنگ بنای ایجاد طرح های پایگاه داده مقیاس پذیر و انعطاف پذیر عمل می کنند. ساختار منعطف آنها افزودن یا اصلاح عناصر داده را بدون ایجاد اختلال در ساختارهای موجود آنها امکان پذیر می کند و سازگاری با الزامات تجاری همیشه در حال تحول را فراهم می کند.

انواع مدل سازی داده ها در Power BI

سه مدل داده اساسی وجود دارد: رابطه ای، ابعادی و نهادی-رابطه (ER). همه آنها نیازمندی ها و اهداف خاصی هستند. هر نوع مدل‌ سازی داده‌، رویکرد خاص خود را برای ساختاردهی و درک داده‌ها ارائه می‌کند و نیازهای سازمانی مختلف را برآورده می‌کند.

1. مدل داده های رابطه ای | Relational Data Model (RDM)

مدل داده های رابطه ای  (RDM) در Power BI پایه ای برای سازماندهی و ساختار داده ها است. داده ها را در جداول مرتب می کند، جایی که هر جدول از ردیف ها و ستون ها تشکیل شده است. روابط بین جداول ارتباط برقرار می کند و به ترکیب و تجزیه و تحلیل موثر داده ها کمک می کند. RDM یکپارچگی داده ها را افزایش می دهد و از دقت و ثبات اطمینان می دهد. Power BI از RDM استفاده می کند تا تجسم های بصری و تجزیه و تحلیل داده ها را برای تصمیم گیری آگاهانه فعال کند.

2. مدل داده های بعدی | Dimensional Data Model

مدل داده های بعدی در Power BI یک چارچوب ساختاریافته برای سازماندهی و ارائه داده ها به شیوه ای کاربرپسند است. این شامل دو نوع جدول است: جداول ابعاد (شامل ویژگی هایی مانند زمان و جغرافیا) و جداول واقعیت (دارای داده های کمی). این مدل تجزیه و تحلیل داده‌ها را با این امکان را به کاربران می‌دهد که به راحتی اطلاعات را استخراج، برش و جمع‌آوری کنند. کارایی گزارش را افزایش می دهد و کاوش بصری روابط داده ها را در Power BI تسهیل می کند.

3. مدل داده های موجودیت-رابطه | Entity-Relationship Data Model (ERDM)

مدل داده‌های نهاد-رابطه (ERDM) در Power BI یک نمایش بصری از ساختارهای داده و روابط آنها است. از موجودیت ها (جدول) متصل شده توسط روابط استفاده می کند و نحوه اتصال داده ها را مشخص می کند. ERDM تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را با نشان دادن جریان داده ها، کمک به طراحی پرس و جوهای کارآمد و ایجاد گزارش های بصری افزایش می دهد. این مدل مدیریت پایگاه داده را ساده می کند و بینش هایی را در مورد وابستگی های داده ارائه می دهد و از طریق درک جامع داده ها به تصمیم گیری بهتر کمک می کند.

 

تکنیک های مدل سازی داده ها و ویژگی های آنها

برخی از تکنیک‌ها و ویژگی‌های مدل‌سازی داده که معمولاً شناخته شده و مورد استفاده قرار می‌گیرند عبارتند از:

1. طرح واره ستاره | Star Schema

طرح‌واره ستاره‌ای یک تکنیک مدل‌ سازی داده‌ محبوب است که برای انبار داده‌ها استفاده می‌شود.

این روش مدل‌سازی داده‌ها، اطلاعات را در قالب یک جدول واقعیت مرکزی احاطه شده توسط جداول ابعادی که حاوی معیارهای کمی یا کیفی است، سازمان‌دهی می‌کند.

جداول ابعاد همچنین ویژگی های توصیفی را ارائه می دهند که زمینه را به این معیارها اضافه می کند.

طرح ستاره نام خود را از شکل دایره ای خود گرفته است، با جداول واقعیت در هسته و جداول ابعاد آن مانند بازوهای یک ستاره تابش می کنند.

این طراحی با ایجاد یک ساختار غیرعادی شده که اتصالات پیچیده را حذف می کند، پرس و جو و تجزیه و تحلیل را ساده می کند.

در اینجا لیستی از مؤلفه های موجود در طرح ستاره آمده است:

 

مؤلفه	Function	نمونه
Fact Table	یک مرکز مرکزی برای تجزیه و تحلیل معیارها و ارجاعات کلید خارجی به جداول ابعاد را در خود جای می دهد	Sales_Fact: sales_quantity, revenue, profit
Dimension Tables	زمینه را برای اندازه گیری ها در جدول حقایق ارائه دهید، دسته ها یا ویژگی های مرتبط با فرآیند کسب و کار را نشان دهید	Product_Dimension: product_name, category, price
Relationships	نحوه ارتباط داده‌های جداول ابعادی با داده‌های موجود در جدول حقایق را تعریف کنید، پردازش پرس و جو کارآمد را فعال کنید	Foreign keys establish relationships between tables
Denormalization	اتصالات پیچیده را کاهش می دهد، عملکرد پرس و جو را بهبود می بخشد و زمان پاسخ را سرعت می بخشد	Combining multiple attributes in dimension tables

 

2.  طرح واره Snowflake | Snowflake Schema

طرحواره Snowflake  یک تکنیک پیشرفته ذخیره سازی داده است. تطبیق طرح‌واره ستاره‌ای با عادی‌سازی بیشتر جداول ابعاد برای کاهش افزونگی‌ها و حفظ فضای ذخیره‌سازی در حالی که چندین جداول مرتبط را در ساختاری شبیه Snowflake  ایجاد می‌کند تا هنگام تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده در مقیاس بزرگ، انعطاف‌پذیری بیشتری ایجاد شود.

3.  مدل ترکیبی | Composite Model

تکنیک مدل سازی داده های مدل ترکیبی Power BI، DirectQuery و حالت‌های ذخیره‌سازی درون حافظه را برای حداکثر کارایی و انعطاف‌پذیری یکپارچه می‌کند، و به کاربران امکان دسترسی به هر دو حالت برای کاوش سریع داده‌ها را می‌دهد، در حالی که می‌توان مجموعه‌های داده کم‌استفاده یا بزرگ‌تر را از طریق DirectQuery برای بازیابی پویا از پایگاه‌های داده منبع متصل کرد. استفاده از مدل ترکیبی Power BI تجزیه و تحلیل غیرقابل مصالحه را بدون به خطر انداختن تجربه کاربر امکان پذیر می کند.

 

نتیجه گیری

مدل سازی داده جزء جدایی ناپذیر استفاده از Power BI با موفقیت است. مدل‌سازی داده‌ها در Power BI شامل سازماندهی و ساختاردهی داده‌ها به گونه‌ای است که تجزیه و تحلیل را ساده‌تر می‌کند و بینش ارزشمندی را ارائه می‌دهد. مانند هر مهارت دیگری، مدل سازی داده نیاز به تمرین دارد تا تسلط یابد. بنابراین، به کاوش برای گسترش قابلیت های تجزیه و تحلیل داده های خود در Power BI ادامه دهید.

 

سوالات متداول

1.  مدل داده ایده آل در Power BI چیست؟

مدل داده ایده آل در Power BI به نیازهای خاص هر سازمان برای منابع، روابط و نتایج تحلیل مورد نظر بستگی دارد. هیچ مدلی برای همه وجود ندارد.

2.  هدف از مدل سازی داده ها چیست؟

مدل‌سازی داده‌ها در درجه اول برای بهینه‌سازی سازماندهی و ساختار داده‌ها برای تجزیه و تحلیل، تجسم، تفسیر و کشف کارآمد، کمک به کشف بینش‌ها، پشتیبانی از فرآیندهای تصمیم‌گیری و دستیابی به نتایج تجاری است.

3.  چه کسی از مدل سازی داده استفاده می کند؟

مدل‌سازی داده در Power BI توسط متخصصانی مانند تحلیل‌گران داده، متخصصان هوش تجاری، مهندسان داده و تصمیم‌گیرندگان استفاده می‌شود که برای ساختاردهی و سازمان‌دهی داده‌ها به منظور تسهیل فرآیندهای تحلیل و تصمیم‌گیری مؤثر به آن تکیه می‌کنند.

 

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.

فرم درخواست لایسنس Power BI

 

Power BI desktop download