بالطبع، يمكنني مساعدتك في فهم عميق لهندسة Power BI وكيف يعمل بشكل دقيق. يعتبر Power BI أكثر من مجرد أداة للتصور، بل هو منصة شاملة لذلك. لفهم النقاط المحورية لهندسته، سنلقي نظرة على مكوناته الرئيسية: ETL، Data Warehouse، و OLAP.
أولًا وقبل كل شيء، ETL تعني Extract, Transform, Load، وهي عمليات أساسية في تحليل البيانات. في Power BI، يُعتبر Power Query جزءًا أساسيًا من عمليات ETL، حيث يمكنك استخدامه لاستخراج البيانات من مصادر متنوعة، وتحويلها بشكل مناسب، ثم تحميلها إلى النموذج البياني.
Data Warehouse، أو مستودع البيانات، يعتبر في Power BI جزءًا من خدمة Azure Synapse Analytics أو يمكنك ربط Power BI مباشرةً بـ Data Warehouse الخاص بك. يتيح هذا لك إمكانية تخزين كميات كبيرة من البيانات بطريقة هيكلية ومنظمة لتحليلها بشكل فعال.
فيما يخص OLAP (Online Analytical Processing)، يقوم Power BI بتوفير نماذج بيانات متعددة الأبعاد تُسمى أيضًا بـ Data Models. هذه النماذج تمكنك من تحليل البيانات بشكل سريع وفعال، وتعتمد على تقنيات الـ In-Memory لتحسين أداء الاستعلامات.
أما بالنسبة لمكان تخزين البيانات في Power BI، فيعتمد ذلك على النموذج الذي تختاره. في حالة استخدام خدمة Power BI في السحابة، يتم تخزين البيانات على خوادم Microsoft Azure. أما إذا كنت تستخدم Power BI Desktop، فيمكنك اختيار مصدر تخزين محلي للملفات، مثل ملف Excel أو قاعدة بيانات SQL Server محلية.
باختصار، يُظهر Power BI نموذجًا شاملاً يشمل عمليات ETL، Data Warehousing، وتكنولوجيا OLAP، مما يسهم في تمكين المستخدمين من استكشاف وتحليل البيانات بشكل متقدم وفعال.
المزيد من المعلومات
بالطبع، سنواصل استكشاف Power BI ونزيد من عمق المعلومات. في الواقع، يعتبر Power BI ليس فقط منصة للتحليل والتصور، ولكنه أيضًا يقدم مزايا إضافية تسهم في تحسين عمليات استخراج البيانات وتحليلها.
تحتل خدمة Power BI Desktop مكانة هامة في عملية تطوير النماذج والتقارير. يتيح للمستخدمين إنشاء تقارير متقدمة وقابلة للتخصيص باستخدام واجهة سهلة الاستخدام. يمكنك إضافة مختلف العناصر البصرية مثل الرسوم البيانية والجداول لتحسين تمثيل البيانات وجعلها أكثر فهمًا.
بالإضافة إلى ذلك، Power BI يدمج بشكل سلس مع العديد من مصادر البيانات المختلفة. يمكنك الاتصال بقواعد بيانات مثل SQL Server و Oracle، ومصادر البيانات السحابية مثل Azure SQL Database و SharePoint Online. يوفر هذا مرونة كبيرة في جمع البيانات من مصادر متعددة دون الحاجة إلى تحويلها بشكل دائم.
للتحكم في عمليات ETL بشكل أفضل، يتيح Power BI ميزة Query Folding التي تساعد في تحسين أداء استعلامات قاعدة البيانات. هذه الميزة تسمح للتحويلات التي تقوم بها في Power Query بتنفيذها على مستوى قاعدة البيانات المصدرة، مما يقلل من حجم البيانات التي يتعين استرجاعها.
لاحظ أيضًا أن Power BI يدعم التكامل مع الخدمات السحابية الأخرى في بيئة Microsoft Azure، مما يتيح للمستخدمين استخدام مزايا إضافية مثل Azure Machine Learning وAzure Data Factory لتحسين وتوسيع قدرات تحليل البيانات.
بهذه الطريقة، يظهر Power BI كأداة قوية وشاملة تساعد المحترفين والشركات على فهم وتحليل بياناتهم بشكل فعّال ويساهم في اتخاذ القرارات المستنيرة.
