Läs den här artikeln till slutet för att låsa upp hemligheterna för att ställa in inkrementell uppdatering i Power BI för att minska kostnaderna för molninstanser och snabbt få realtidsdata.
När du arbetar med stora datamängder för business intelligence-analys blir det en utmaning att uppdatera data från dess server. Databasen du analyserar på din Power BI-app uppdateras ständigt i backend.
Om du uppdaterar datauppsättningen kan den fortsätta att uppdateras i timmar och ännu mer när den är enorm eller få realtidsdataflöden från många automatiserade maskiner, som försäljningsställen, onlinekassor, onlineformulärdata, etc.
För att hantera sådana komplicerade situationer i dataimport och analys i Power BI inkluderade Microsoft flera datauppdateringsfunktioner. När en sådan funktionalitet väl har uppdaterats stegvis är den ganska populär för enkel import och analys av data i realtid.
Läs vidare för att lära dig vad det är, vad det gör, vad som är förutsättningarna för att använda det här verktyget i Power BI och hur du ställer in det i enkla steg. Låt oss börja!
Läs också: Tableau vs. Power BI: The Better Choice in 2023?
Innehållsförteckning
Inkrementell uppdatering i Power BI
Inkrementell uppdatering är en förlängning av den schemalagda datauppdateringen i Power BI. Den skapar olika partitioner av datasetet i sitt lagringsutrymme genom att separera datauppsättningstabeller som uppdateras ofta.
De flesta databaser som du använder innehåller några tabeller som uppdateras ofta eftersom de innehåller transaktionsdata, som försäljningsbelopp, lagernummer, etc. Dessa data kan växa exponentiellt stora med tiden, vilket gör att den ursprungliga Power BI-filen tar upp enormt utrymme i ditt moln eller servrar på plats.
Här kan Power BI använda den inkrementella uppdateringsprincipen för att partitionera datatabellen enligt parametrarna RangeStart och RangeEnd. Den kan också använda en DirectQuery-partition för realtidsdata. I slutändan krymper data som du frågar från molndatabasen, så den importerade datamängden på din Power BI-app blir mindre och lättare att hantera.
Inkrementell uppdatering säkerställer att du alltid har att göra med den senaste informationen i en stor databas som innehåller miljontals rader.
Till exempel fick du en försäljningsrapport som innehåller 10 års data. Du behöver dock inte alltid uppdatera hela datamängden. Du kanske bara behöver uppdateringen för den senaste veckan eller så.
I det här fallet, om du utför en fullständig datauppsättningsuppdatering, kan det ta timmar för Power BI att slutföra uppgiften. Istället kan du bara konfigurera inkrementell uppdatering och spara tid och pengar på beräkningskostnader.
Läs också: Microsoft Power BI Data Analyst Certification (PL-300): How to Get it
Varför ska du använda inkrementell uppdatering i Power BI?
Att använda inkrementell uppdatering i Power BI är ett smart drag av tre viktiga skäl. För det första sparar det tid och resurser. Istället för att uppdatera all data varje gång fokuserar den på bara ny eller ändrad data, vilket gör dina rapporter snabbare och mer effektiva.
För det andra är den idealisk för stora datamängder. När du har en enorm mängd data kan det vara långsamt och kostsamt att uppdatera allt. Inkrementell uppdatering gör att du bara kan uppdatera det som är nödvändigt, vilket säkerställer att dina rapporter förblir snabba.
För det tredje håller det dina rapporter uppdaterade. Genom att rikta in dig på den senaste informationen säkerställer du att dina rapporter återspeglar de senaste ändringarna i din datakälla, vilket ger korrekta insikter för bättre beslutsfattande.
Använd fall av inkrementell uppdatering
Detaljhandel
Inkrementell uppdatering hjälper dig att uppdatera dagliga försäljningsdata utan att omarbeta hela rapporter. På så sätt säkerställer du uppdaterade insikter för bättre beslutsfattande. Det gör det också möjligt för dig att hålla reda på dagliga engagemangsstatistik, vilket sparar tid och resurser genom att bara uppdatera ny data eller intervallet du har konfigurerat.
Lagerhantering
Om du behöver övervaka lagerförändringar i realtid och optimera lagernivåerna effektivt kan du ställa in inkrementella uppdateringar i sådana Power BI-rapporter. Det kan också hjälpa dig att kontinuerligt uppdatera webbtrafikstatistik för aktuella insikter om användarbeteende.
Ekonomisk rapportering
Inkrementell uppdatering hjälper dig att hålla finansiella rapporter aktuella genom att uppdatera endast den senaste informationen regelbundet. Du kan också hålla koll på uppdateringar av försörjningskedjan relaterade till ekonomi och förbättra lyhördheten för dynamiska kostnadsförändringar i försörjningskedjans pipeline.
IoT-övervakning
Inkrementell uppdatering är särskilt viktig vid träning och övervakning av IoT-enheter. IoT-enheter samlar in och skickar en enorm mängd data varje dag eftersom de samlar in data med sekunden. Om du börjar uppdatera hela databasen kopplad till några få IoT-system kan det ta dagar att slutföra processen. Istället ställer du in inkrementell uppdatering och uppdaterar bara den nödvändiga delen från hela dagen.
Aktiemarknadsanalys
Aktiemarknaden är en annan populär källa som skapar massiva datauppdateringar efter det andra. Här kan du använda den inkrementella uppdateringsfunktionen i Power BI för att dela upp och ned rörelserna för flera aktiekurser för att förutsäga dina investeringsstrategier.
Fördelar med inkrementell uppdatering i Power BI
Fördelarna med inkrementell uppdatering är oändliga, eftersom du kan använda den på olika sätt beroende på vilket datavetenskaps- och dataanalysprojekt du arbetar med.
Full Refresh vs. Inkrementell uppdatering i Power BI
En fullständig uppdatering i Power BI innebär att all data laddas om från källan. Det är en tidskrävande och resurskrävande process för stora datamängder. Den ersätter hela datasetet, även om bara en liten del av datan har ändrats.
Å andra sidan uppdaterar inkrementell uppdatering endast de nya eller ändrade data, vilket minskar uppdateringstiden och resursanvändningen avsevärt.
Nedan hittar du en rörformig skillnad mellan dessa två uppdateringslägen i Power BI:
Jämföra funktionerFullständig uppdatering Inkrementell uppdatering Uppdatering av data Uppdaterar all data varje gång Uppdaterar endast nya eller ändrade eller konfigurerade datum-/tidsintervall Lämplig för små datamängder med sällsynta uppdateringarStora datamängder med frekventa uppdateringar UppdateringstidLängre uppdateringstider Snabbare uppdateringstiderResursanvändningHögre resursanvändning historiserare resursanvändning historisk resursanvändning. ical data inom definierade partitioner eller arkivReal -tidsdatastödBegränsat stöd för realtidsdata Stöder datauppdateringar i realtid eller nästan i realtid
Förutsättningar för inkrementell uppdatering
Även om funktionen är mycket populär för stora datamängder men inte är lättillgänglig förrän Power BI-planen och andra datauppsättningsparametrar uppfyller vissa krav. Hitta dessa krav nedan:
#1. Power BI-planer som stöds
Inkrementell uppdatering är tillgänglig för Power BI Premium, Premium per användare, Power BI Pro och Power BI Embedded datauppsättningar.
För realtidsdatauppdateringar via DirectQuery är stödet begränsat till Power BI Premium, Premium per användare och Power BI Embedded-datauppsättningar.
#2. Datauppsättningskällor som stöds
Uppdatering av realtidsdata till en stor datamängd på Power BI-rapporter genom inkrementell uppdatering är bäst lämpad för relationella och strukturerade databaser som Azure Synapse och SQL Database. Du kan också få det att fungera på andra databaser också genom anpassad konfiguration.
Datauppsättningen måste dock innehålla eller stödja följande:
En kolumn för datum/tid
Det bör finnas en kolumn för datum eller datum/tid i datamängden du analyserar med stegvis uppdatering. Dessa kolumner hjälper Power BI att skapa start- och slutpunkter för data som ska uppdateras från källservern.
Filtrering av datum/tid
Power BI måste kunna filtrera datamängden efter data efter datum, vanligtvis genom en datumkolumn i måltabellen, som kan vara av datum/tid eller heltalsdatatyp i relationskällor. Parametrarna RangeStart och RangeEnd, båda i datatyp för datum/tid, filtrerar tabelldata med hjälp av datumkolumnen.
Avståndsparametrar
Innan du kan börja lägga till inkrementella uppdateringshändelser i din Power BI-rapport måste du ta datauppsättningen till Power Query för att lägga till intervallparametrar. Med kommandot Manage Parameter måste du lägga till två nya parametrar som heter RangeStart och RangeEnd för måldatauppsättningen.
Datauppsättningen stöder frågevikning
Frågevikning är en databasoptimeringsteknik som förbättrar frågeprestandan genom att skjuta tillbaka så mycket av databearbetningsarbetet som möjligt till databasservern.
Istället för att hämta en stor mängd data från databasservern och sedan filtrera och bearbeta den i klientapplikationen, gör frågeveckning det möjligt för databasservern att utföra filtrering, sortering och aggregering direkt på datakällan.
Enskild datakälla
Anta att du konfigurerar inkrementell uppdatering för att få realtidsdata för en stor databas. Eller så skapar du ett avancerat databasfrågesystem som använder Tabular Object Model (TOM) och Tabular Model Scripting Language (TMSL) via XMLA-slutpunkten. I sådana situationer måste alla datapartitioner, oavsett om DirectQuery eller Import, frågas från en enda datakälla.
#3. Systemets datum och tid
Att ha tillgång till systemets datum och tid är nödvändigt för att Power BI ska förstå när data ska uppdateras stegvis baserat på din definierade policy. Så du måste alltid ställa in systemets datum och tid till automatiskt istället för manuellt.
Så här ställer du in inkrementell uppdatering i Power BI
Nedan hittar du de fyra enkla stegen för att ställa in inkrementell uppdatering nu:
#1. Importera din datamängd till Power BI Desktop App
Du kan konfigurera din Power BI-rapport för inkrementell uppdatering endast från Power BI-skrivbordsappen. Efter att ha publicerat rapporten kan du använda funktionen för att få realtidsdata eller data från ett utvalt intervall i Power BI Service (webbversion av Power BI)-verktyget.
För att importera en datauppsättning, gör följande:
- Starta Power BI Desktop-appen.
- Klicka på knappen Hämta data på startskärmen i Power BI.
- I dialogrutan Hämta data väljer du databaskällan, som SQL Server Database.
- Ange SQL-serverinformation och klicka på OK.
- Du bör nu se databasens dataset Navigator.
- Välj en tabell från navigatorn och klicka på Ladda för att hämta data i Power BI.
#2. Bearbetar datauppsättning på Power Query
Nu måste du transformera datamängden i Power Query för att lägga till intervallparametrar och datum/tid-filtrering. Här är hur:
- På Power BI går du till fliken Hem på menyfliksområdet och klickar på kommandot Transform data.
- Datauppsättningen öppnas nu i Power Query.
- Klicka på kolumnen Datum.
- Klicka nu på Hantera parametrar.
- Klicka på Ny i dialogrutan Hantera parametrar.
- Skriv RangeStart i fältet Namn.
- I fältet Aktuellt värde anger du startdatum eller datum/tid för den inkrementella uppdateringen. I den här handledningen är det 1/1/2023.
- Klicka på OK för att ansöka.
- Följ samma steg för att lägga till parametern RangeEnd med datumet eller datumet/tiden fram till vilket Power BI ska göra inkrementell uppdatering.
Du bör nu ha tre objekt i Power Query som visas i bilden nedan.
Välj nu kolumnen Datum och klicka på rullgardinsmenyn. Klicka på alternativet Datumfilter och välj sedan Anpassade filter från överflödesmenyn.
För den första rullgardinsmenyn, välj ”är efter eller lika med.” Klicka på rutan bredvid och välj parametern RangeStart.
Klicka sedan på den andra rullgardinsmenyn och välj ”är före eller lika med” och lägg till parametern RangeEnd.
Klicka nu helt enkelt på knappen Stäng och använd i det övre vänstra hörnet av Power Query.
#3. Konfigurera inkrementell uppdatering på Power BI Desktop App
På Power BI byter du till tabellvyn. På höger sida av datauppsättningstabellen högerklickar du på tabellen eller datauppsättningsnamnet som du vill använda den inkrementella uppdateringsfunktionen på. Klicka på Inkrementell uppdatering på snabbmenyn.
Gör nu följande:
- Aktivera verktyget Ange import- och uppdateringsintervall genom att skjuta på knappen.
- Ange värden för följande fält:
- Arkivdata startar
- Uppdatera data stegvis med start
- Klicka på Använd.
#4. Publicering av rapporten
Gå nu till Hem > Publiceringskommandot i Dela-blocket. Klicka på Publicera.
Power BI kommer att be dig spara filen på din PC. Gör enligt instruktionerna.
Klicka på Publicera igen och välj en destination, som Min arbetsyta, och klicka på Välj.
Slutsats
Så nu vet du hur du drar fördel av den inkrementella uppdateringsfunktionen i Power BI för att alltid få realtidsdata från datakällservrar utan att uppdatera hela data och betala enorma avgifter för användning av molnberäkningsresurser. Du sparar också värdefull tid i processen.
Följ stegen som nämns ovan och försök stegvis uppdatering nästa gång du skapar och publicerar rapporter och instrumentpaneler från Power BI.
Nästa, Power BI: skillnader mellan rapport och instrumentpanel.