Giới thiệu về dataflows và chuẩn bị dữ liệu self-service

Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục tăng sẽ gây ra khó khăn trong việc gói dữ liệu đó thành thông tin có thể hành động và được định dạng tốt. Chúng ta cần dữ liệu sẵn sàng để phân tích, để đưa vào hình ảnh, báo cáo và trang tổng quan, để có thể biến khối lượng dữ liệu của mình thành thông tin chi tiết có giá trị.

Với tính năng chuẩn bị dữ liệu self-service cho big data trong Power BI, bạn có thể chuyển từ dữ liệu đến thông tin chi tiết về Power BI chỉ trong vài cú nhấp chuột.

1. Khi nào cần sử dụng dataflows

Dataflows được thiết kế để hỗ trợ các kịch bản sau:

• Tạo ra chuyển đổi logic có thể tái sử dụng và được chia sẻ bởi nhiều datasets và reports bên trong Power BI. Dataflows thúc đẩy khả năng tái sử dụng của các phần tử dữ liệu cơ bản, ngăn chặn nhu cầu tạo các kết nối riêng biệt với đám mây hoặc các nguồn dữ liệu tại chỗ của bạn.
• Hiển thị dữ liệu trong bộ lưu trữ Azure Data Lake Gen 2 của riêng bạn, cho phép bạn kết nối các dịch vụ Azure khác với dữ liệu cơ bản thô.
• Tạo một nguồn sự thật duy nhất bằng cách buộc các nhà phân tích kết nối với dataflows, thay vì kết nối với các hệ thống cơ bản, cung cấp cho bạn quyền kiểm soát đối với dữ liệu nào được truy cập và cách dữ liệu được hiển thị cho người tạo báo cáo. Bạn cũng có thể ánh xạ dữ liệu đến các tiêu chuẩn của ngành, cho phép bạn tạo các view được sắp xếp gọn gàng, có thể hoạt động với các dịch vụ và sản phẩm khác trong Power Platform.
• Nếu bạn muốn làm việc với một khối lượng dữ liệu lớn và thực hiện ETL trên quy mô lớn, dataflows với Power BI Premium sẽ quy mô hiệu quả hơn và mang lại sự linh hoạt. Dataflows hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu đám mây và tại chỗ.
• Ngăn các nhà phân tích truy cập trực tiếp vào nguồn dữ liệu cơ bản. Vì người tạo báo cáo có thể xây dựng dựa trên dataflows, nên có thể thuận tiện hơn cho bạn khi chỉ cho phép một số cá nhân truy cập vào các nguồn dũ liệu cơ bản và cấp quyền truy cập vào dataflows để các nhà phân tích xây dựng trên đó. Cách tiếp cận này giảm tải cho các hệ thống cơ bản  và cung cấp cho quản trị viên quyền kiểm soát tốt hơn khi hệ thống được tải từ các lần làm mới.

Sau khi đã tạo một dataflow, bạn có thể dùng Power BI Desktop và Power BI service để tạo datasets, reports, dashboards và apps tận dụng Common Data Model để thúc đẩy thông tin chuyên sâu về các hoạt động của doanh nghiệp. Lập lịch làm mới dataflow để quản lý trực tiếp từ không gian làm việc mà dataflow của bạn được tạo, giống như datasets của bạn.

Dataflow có nhiều ứng dụng trong quá trình phân tích dữ liệu bằng Power BI. Mong rằng những kiến thức được BAC chia sẻ trên đây sẽ hữu ích với bạn đọc. Hiện nay, các bạn có thể tham gia khóa học phân tích và trực quan dữ liệu bằng Power BI tại BAC để được trang bị những kiến thức nền tảng và học cách sử dụng Power BI trong các dự án thực tế.

Tham khảo: https://docs.microsoft.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.