Müəllif: Əli Kərimov
Hörmətli oxucularımız,
Bu yazıda biz sizinlə Power BI-da data modelləşdirməsinin əsaslarını müzakirə edəcəyik:
Data modelləşdirməsi Power BI-da effektiv hesabatlar və vizuallar yaratmaq üçün vacib bacarıqdır. Yaxşı qurulmuş data modeli intuitiv vizuallaşdırmalar, təkmilləşdirilmiş sorğu icrası və asan data idarəetməsi üçün təməl rolunu oynayır.
Data modeli nədir və niyə vacibdir?
Data modeli Power BI-dakı dataların strukturunu və aralarındakı əlaqəni ifadə edir. O, dataların saxlanıldığı cədvəl və sütunları, həmçinin həmin cədvəllər arasındakı əlaqələri müəyyən edir.
Optimallaşdırılmış data modeli vacib əhəmiyyət kəsb edir və bizə aşağıdakı sahələrdə üstünlük təmin edir:
Data vizuallaşdırılması: Hesabatlar üçün mövcud olan sahələr (ing. fields) data modelindən asılıdır. Yaxşı təşkil olunmuş data modeli daha anlaşıqlı vizualların yaranmasına səbəb olur.
Sorğuların icra sürəti: Yığcam data modeli hesabatlarla qarşılıqlı əlaqə zamanı sorğuların sürətini yaxşılaşdırır.
İdarəetmənin asanlığı: Sadə data modelləri yeni data mənbələri əlavə edərkən səhvləri və dataların hazırlanmasına sərf olunan vaxtı azaldır.
Power BI data modelinin başlıca komponentləri
Power BI data modelinin başlıca komponentlərinə aşağıdakılar daxildir:
Cədvəllər (ing. tables): Dataların özü məhz burada saxlanılır. Effektiv cədvəllər adətən müştərilər və ya satış əməliyyatları kimi tək bir mövzu haqqında data saxlayır.
Sütunlar (ing. columns): Power BI-də verilənlər cədvəl şəklində təqdim olunur. Bu cədvəllər sətirlərdən və sütunlardan ibarətdir. Sütunlar sətirlər haqqında olan məlumatları (atributları) əks etdirir. Məsələn, nümunədə “Satışlar” cədvəlində “Tarix”, “Məhsul” və satılan məhsulun kütləsini bildirən “Ton” sütunlarının olduğunu görürük.
Əlaqələr (ing. relationships): Cədvəllər arasında olan rabitələrdir. Bu, müxtəlif dataların birlikdə təhlilini mümkün edir. Əlaqələr cədvəllər arasında ortaq sütunlar müəyyən etməklə yaradılır. Məsələn, aşağıdakı nümunədə əlaqə hər iki cədvəldə olan “Tarix” sütununa əsasən qurulub.
Data modelini qurmağın ən yaxşı praktikaları
Data modeli qurarkən bu tövsiyələri nəzərə alarsanız daha optimal model qura bilərsiniz:
- Oxşar dataları ayrı-ayrı, xüsusi məqsədli cədvəllərdə təşkil edin. Hamısını bir cədvəldə cəmləməyin.
- Əlaqələrdə müştəri ID nömrələri kimi identifikasiya (ing. primary key) sütunlardan istifadə edin. Ad və ünvan kimi məlumatlardan identifikasiya sütunu kimi istifadə etməkdən çəkinin.
- Bir neçə cədvəldə təkrarlanan sütunları tək mənbə müəyyən edərək aradan qaldırın.
- Mövzu ətrafında yığcamlıq üçün qısa (ing. short)və çoxsütunlu (ing. wide) cədvəllərdənsə, dar (ing. narrow) və uzun (ing. tall) cədvəllər qurun.
Bu ən yaxşı praktikalara riayət etməklə, keyfiyyətli data modelləri qura bilərsiniz ki, Power BI təcrübənizi daha yaxşılaşdıracaq.
Power BI-da əlaqə növləri
Power BI-da kardinallıq (ing. cardinality) əlaqələrin önəmli xassələrindən biridir. Kardinallıq ilə iki cədvəl arasında əlaqənin hansı istiqamətdə olduğunu bilmək olar. Power BI-də kardinallıq seçimləri haqqında qısa məlumat:
Many to one (*: 1): Bu əlaqə ən çox yayılan əlaqə növüdür. Burada bir cədvəldəki sütunun bir dəyərin birdən çox nümunəsinə malik ola bilər. Digər əlaqəli cədvəldə isə həmin dəyərin yalnız bir nümunəsi olur. Məsələn, Tələbə cədvəli ilə İxtisas cədvəli arasında çoxa-bir əlaqə ola bilər. Çox sayda tələbə eyni bir ixtisasda təhsil ala bilər.
One to one (1:1): Bu əlaqədə, hər iki tərəfdəki cədvəllərdə eyni dəyərin yalnız bir nümunəsi olur. Məsələn, Universitet cədvəli ilə Rektor cədvəli arasında birə-bir əlaqə yaratmaq olar. Hər bir universitetin yalnız bir rektoru var.
One to many (1: *): Bu əlaqədə, bir tərəfdəki cədvəldə dəyərin bir nümunəsi, digər tərəfdə isə bir neçə nümunəsi ola bilər. Məsələn, Universitet cədvəli ilə İxtisas cədvəli arasında bir-çoxa əlaqə yaratmaq mümkündür. Bir universitetdə birdən çox ixtisas üzrə təhsil verilməsi mümkündür.
Many to many (*: *): Bu əlaqə bir neçə cədvəl arasında yaradıla bilər. Burada təkrarlanan məlumatlarla bağlı məhdudiyyət yoxdur. Fərz edək ki, Tələbələr və Dərslər adlı 2 cədvəlimiz var. Tələbələr cədvəlində tələbələrin məlumatları saxlanılır, Dərslər cədvəlində isə hər ixtisasda keçirilən dərs məlumatları var. Bu 2 cədvəl arasında çoxa-çox (*:*) əlaqəsi yarada bilərik. Yəni, bir tələbə birdən çox dərsdə iştirak edə bilər. Hər bir dərs də bir çox tələbə tərəfindən öyrənilir.
Xülasə
Yaxşı qurulmuş data modelləri uğurlu Power BI hesabatları üçün vacibdir. Optimal data modelə sahib olmaq üçün dataları xüsusi cədvəllərə ayırın, aralarında dəqiq əlaqələr qurun, təkrarları minimuma endirin və uyğun (one to many və many to one) əlaqə növlərindən istifadə edin. Düzgün modelləşdirmə yanaşmaları ilə unikal vizuallaşdırmalar, yüksək sorğu sürəti və asan idarəetmə ilə yanaşı təmiz modellər qura bilərsiniz.
Bunlar data modelləşdirilməsinin əsasları idi. Sona qədər oxuduğunuz üçün təşəkkürlər. İnanıram ki, faydalı olacaq.
Növbəti yazılarda görüşənədək.
