Как лучше всего использовать данные SQL для Power BI?

Question

Мы получаем все возрастающие требования к бизнесу (владельцам продуктов, маркетинговой команде), чтобы предоставлять современные/быстрые ответы на различные точки данных в нашей системе. Примером может быть то, что я хочу знать, сколько раз этот вопрос просматривался в полном объеме, сколько раз он был отправлен в поиске и т. Д. Примечание: это статистика уровня приложения, а не события/отслеживание Google Analytics.

В настоящее время мы храним это в SQL Server db, а отчет включает в себя разработчика, выполняющего SQL-запрос вручную.

Мы хотели бы перейти к системе, такой как Power BI, где она имеет смысл сырых данных.

Из моего чтения, это звучит, как я должен:

1. Установка новый SQL DB, давайте назовем это "Отчетность"
репликации
2. Настройки SQL Server между текущей БД и отчетностью БДОМ
3. Подключите Power BI к моей базе данных отчетов.

Теперь мои вопросы:

1. Является ли это хороший подход, или является излишней репликация? Я опасаюсь, что Power BI подключается непосредственно к моей живой БД, так как это используется различными приложениями/клиентами, и я хочу избежать любых потенциальных блокировок/коллизий - следовательно, я думаю, что репликация может быть хорошим подходом?
2. Должен ли я просто передавать данные прямо из приложения прямо в Power BI (например, через REST-вызов?) Против здесь Power BI теперь является основным «владельцем» моих данных
3. Есть ли что-то лучшее/более подходящее, чем Power ? BI (мы не имеем огромный бюджет прямо сейчас - так что-то вроде перископа из вопроса)

некоторых замечаний по нашей технической стеке, если это помогает:

• .NET стек (Внешний интерфейс SPA, базовый компонент API REST API)
• Все работает на Azure
• данные Всех «уровня приложения», хранящихся в SQL Server

Я понимаю, что этот вопрос немного субъективно/открытый, но просто ищем некоторые рекомендации на лучшем подходе.

Заранее благодарен!

Answer 1

1. Репликация является разумной, но может быть ненужной. Вы можете использовать Power BI против SQL в режиме «Импорт» - затем кэширует данные в наборе данных (фактически это кубический куб SSAS, размещенный в веб-службе Power BI). Вы можете запустить запланированное обновление через шлюз (или напрямую, если используете Azure SQL). Это также позволяет вам моделировать необработанные данные в соответствии с требованиями.

2. REST API по-прежнему весьма ограничен, и для каждого требования/изменения данных потребуется участие разработчика. Полный продукт предлагает гораздо больше возможностей для взаимодействия с пользователем.

3. Если ваш бюджет является пределом, то Power BI является очевидным выбором.Вы можете пройти долгий путь с помощью бесплатной лицензии: https://powerbi.microsoft.com/en-us/pricing/