哥本哈士奇的博客

本人从事BI，数据仓库领域相关工作15个年头，这15年目睹了这个方向从火爆到逐渐被大数据领域不断吞食。中间零散关注Power BI好长时间，也算目睹了它的成长。那天在网络上搜索power bi，无意搜索到我在2013年写过的文章。那个时候还叫Power BI for Office 365，微软还在Office产品线上不断的去做尝试。如今随着微软产品线的调整，它的名字也彻底变了。回望这八年，能看到的是power bi确实是进步了不少，正在逐步拉近跟Tableau的距离，但也正如我那段时间总结：感觉

在Data Vault 2.0版本里，其不只是针对数据仓库的建模，同时也包含了架构，方法论以及实现。这篇挑几个概念，附上我个人对其的理解。同时也把这个系列的名字改成《Data Vault玩转数据仓库》。ETL和ELTELT火了有段时间，百度上高雅的介绍很多，不扯别的，咱直接来点俗的：- E就是抽取，数据从源系统进入到数据仓库的过程。- T是指转换，类型转换，计算什么的都算在内。- L加载，把结果加载到数据仓库里。- E和L可能从汉语的角度看有些像，如果说区别的话就是前者...

写在前面本篇先不讨论Data Vault其本身，因为不见得所有人都接受这个。但是里边有一些很不错的东西跟主流的数据仓库方法是有共同点的，所以这里主要讨论这些共同的方法，在笔者看来，无论是Kimball还是DV，这些方法都是很有用的。这个系列为作者本人哥本哈士奇的个人理解和总结，可能会有理解上的偏差，也欢迎大家一起来讨论。哈希计算常用的哈希计算，HASH KEY, HASH FULL, HASH DIF，这里会有简单的介绍。关于如何做哈希计算，可以参考这个链接：https://www.

简介国内关于Data Vault的信息很少，所以决定写点什么，纯粹都是自己在这个行业10多年的摸爬滚打。不过为了效率，尽量做到简短，直接上干货。对于各个细节大家有不同的理解欢迎来讨论。数据仓库建模的方法有哪些。首先最经典的是数据仓库Inmon基于3NF的方法。这个方法知道概念的人很多，但是实际用的很少，也不建议你去了解更多，因为目前在国内的招聘网站上你会很少找到这个。其次是Kimball的维度建模方法，这个基本上做过数据仓库的都用过，比如事实表和维度表，基于这种理论也可以构建数据立方体.

数据仓库上云已经不是什么新鲜概念，这里简单聊一聊在这个过程中需要考虑的问题。首先，某些话题不是一两句能说清楚，所以，这里我们不聊以下话题：技术平台的对比。这里我们不做任何对比分析，如不特殊说明均指Azure以及微软相应的产品。 某个产品的好坏。 法务，合规。不同公司有不同的规定。 国家大事。这个我们知道就好，不在这里聊。但是我想强调一点是，即使只搞技术，国家民族大义也是头等大事，不然你会吃亏。上不上云To be or not to be, this is a question..

本篇主要介绍Datazen对于地图图表的支持，这里你可以看到Datazen目前所支持的地图图表类型，以及其自带的地图数据。

在第一篇中简单介绍了PowerShell，包含基本的一些命令，以及如何打开PowerShell，并且导航到SSAS对象。第二篇中学习了如何使用变量根据当前日期创建SSAS备份，以及如何运行MDX和XMLA脚本。

上一篇中简单的介绍了SSAS下的PowerShell，这一篇会演示更多的操作，比如根据当前时间创建备份，使用变量去指定处理哪一个分区，以及用XMLA脚本去创建分区，和在PowerShell中调用PowerShell脚本。

操作SSAS数据库的方法有很多，是否有一种可以方法可以通过脚本自动去做这些事呢，比如处理分区，创建备份以及监视SSAS的运行状况。

从SQL Server 2005开始，分析服务就支持了同步的功能。本文将介绍如何在SQL Server 2012下同步Adventureworks的分析服务数据库。通过同步的功能,我们就来可以弥补分析服务在差异备份以及全量备份上的不足，从而间接的实现类似故障转移这样的功能。

本文介绍如何配置SSAS数据库和cube相关维度的安全设置。

此篇介绍如何将数据关联到Datazen地图图表。我们会将数据库中的数据映射到地图上。

此篇描述如何在Datazen中使用自定义地图。

Datazen是移动端全平台的图表解决方案，基于HTML5的应用，实现了全平台的整合。此篇主要对其功能进行大体介绍。

Datazen是被微软收购的移动端全平台的数据展现解决方案。此篇主要介绍其安装过程。

Datazen是被微软收购的移动端全平台的数据展现解决方案。此篇主要介绍其服务器端的配置过程。

Datazen是被微软收购的移动端全平台的数据展现解决方案。此篇主要介绍如何创建和发布图表。

上一篇介绍了如何处理一个Bug工作，此篇主要介绍如何借助TFS对于一个新需求创建一个新的工作项。

上一篇主要介绍如何借助TFS创建一个新的工作项，此篇主要演示如何对其进行处理。

作为甲方，对于乙方派来的开发人员，我是会自己面一下。总体来说遇到的水平不一，于是经过这三年多的面(cui)试(can)，总结了一套自己的面试套路，中间也遇到过很多想吐槽的东西，于是大概记录了下来。在后面， 也写了些关于这方面的职业发展和我个人的建议。

在有些场景下，数据中心会分为不同的服务器场：数据库场和应用程序场。服务器场间有严格的防火墙控制，其中数据库场只能建立从应用程序场的防火墙穿越，也就是说不允许任何客户端直接连接到防火墙。 这种策略对于数据库引擎来说没什么问题，但是对于分析服务来说就被完全限制住了，通常我们都是通过Excel直接连接分析服务数据库的，并且通过分析服务的角色来控制对数据的访问权限。那么是否有什么方法可以解决这个问题呢？

情人节伴随着元宵节刚刚过去，Power BI团队就送给我们一份大礼，利用来自NRF（national retail foundation）和Bing搜索的数据，在Power BI中帮助我们发现在美国那边，关于情人节的数据。

Power View是一种可以创建动态的交互式报表的工具，并且支持丰富多样的图表类型，在Power View中创建的报表可以很容易地进行分享，以及供查看报表的用户对Power View报表进行交互。从这一篇开始，Anna将利用她在Power Query中得到的数据组织到Power Pivot之后，在Power View中制作动态报表。

借助Power BI，我们可以很容易的和同事共享工作簿的数据。在Windows移动端的Power BI应用下我们可以以非常熟悉的方式操作Excel报告，因为在Power BI移动端操作报告跟Excel Web App是非常相似的。

在上一篇中我们看到了Power BI在移动端的支持，从这一篇起降依次介绍Power BI中的各个功能组件，此篇讲通过一个故事来介绍如何在Power Query中获取并且组织数据。

在Power Pivot中可以从各种数据源中根据你的需求来创建数据模型，并且可以根据需要随时刷新这些数据。在上一篇中，Anna已经准备好了加载到Power Pivot中的数据。Power Pivot就是这样一个在Excel中创建并且管理表格数据以及表之间的关系的一个工具。

假如你有一个购物类的网站，那么你如何给你的客户来推荐产品呢？这个功能在很多电商类网站都有，那么，通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能，你也可以轻松的来构建类似的功能。 上一篇中介绍的是如何通过DMX来创建挖掘模型，这一篇讲简单介绍如何通过编程的方式来创建挖掘模型。

QA是Power BI for Office 365的一个功能，它允许用户通过自然语言的方式对数据进行检索。微软一直致力于降低商业智能的门槛，从QA这个功能特性中真的可以看到其诚意，这个门槛的降低可以让更多更接近业务的业务工作人员通过自服务式的商业智能深度的去洞悉业务中的数据。

Power BI目前我们已经目睹了它的魔力，在Office 365中它将更值得我们的期待。

Power Query和Power Map是微软前不久在WPC上发布的Power BI中新的针对Excel的功能。借助这两样功能，自助式BI将更方便你发现和处理数据并且丰富数据的可视化功能。 Power Query和Power Map的前身分别是Data Explorer和GeoFlow，这两样功能在SQL Server 2014 CTP1里都有提到。结合Power Pivot和Power View，这四大功能组成了微软最新的Power BI系列。 本文源自微软商业智能官方博客里的内容，主要演示一个简单的示

如果说Power BI中最给力的功能是什么，我觉得是Power Map。Power Map第一次是出现在SQL Server 2014的新特性里被提及，前身就是GeoFlow。在Power Map下可以很容易的将基于地址的信息转变成非常酷炫的3D模式的地图图表，并且也可以基于时间维度来观察数据随时间而发生的变化。

继续上一篇Power View 报表的创建， Anna觉得为每一个大类创建一张单独的报表似乎很不现实，所以她决定按照另外一种方式来设计报表，从而满足最终用户想要查看不同大类下的数据的要求。

Power BI作为Self Service BI的方案，得到了人们的广泛关注。Power BI里的大多数组件目前还都是预览版的阶段，但是我们已经可以从powerbi.com网站下体验到其相当给力的一些功能，所以能从网络上得到的信息和资源特别的少，而且国内的中文资料更是寥寥无几，所以对他了解的用户也不是很多。目前资料最丰富的地方莫过于PowerBI的官方博客，里面有很多的视频资源，赶上最近的圣诞节，这些资源更是丰富了起来。我有幸看了一下，很多的演示不得不佩服老外们想法。只不过，由于大家都知道的原因，国内的用

关于Power BI，最近一直想写点什么，但是也想不到写什么。直到前几天，有个朋友在qq加我，问了我好几个问题，我发现都是一些很有代表性的问题，所以都记录了下来，特意整理了一下分享出来，希望能帮到更多关注微软BI平台以及关注Power BI的兄弟。

随着圣诞节的来临，微软的Power BI团队使用Power BI来回答大家一直以来所关心的问题：圣诞老人去哪？

相信跟所有的数据分析师们一样，赶上年底和年初都是非常忙的时候，即使赶上哪天运气好不加班每天回到家吃完饭恨不得倒在床上就美美的睡上一觉。本人也是如此，正直疲惫之际，尹相志在微博上把我一圈，说Power BI Q&A 终于发布了，于是本已经快要合在一起的双眼立刻瞪大起来，马上登录到Power BI for Office365的网站，立刻体验了下，并且也在官方博客确认了这个版本的发布。

假如你有一个购物类的网站，那么你如何给你的客户来推荐产品呢？这个功能在很多电商类网站都有，那么，通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能，你也可以轻松的来构建类似的功能。此篇将介绍如何在SSAS存储过程中封装一段预测查询，从而方便客户端的调用。

俗话说，不玩Silverlight的APP Developer,在DBA圈里就不是好的数据分析师。嗯，你没看错，题目里，一样东西是XMLA，一样东西是XAML。前者是用来玩SSAS的 ，一样是用来玩Silverlight的。都说搞BI的人有的是做DBA出身，更大一部分是做开发出身，我就是其中一个。

伴随着数据量的日益增长，通过自服务式的商业智能把数据转换成辅助决策支持的工具，越来越成为迫切的需求。在以前，处理这些数据往往只是IT人员范围内的事，但是通过Power BI for Office 365里面的新功能喝服务，微软降低了这个门槛。它里面都是基于大多数人已经非常熟悉的工具，包括Excel和Sharepoint。

在Power Query中，你不但可以搜索线上的数据，也可以把自己的数据发布到线上供其它人检索。Power Query通过Power BI站点提供了这种内置的分享功能。在Excel中，Anna打开了她想要进行分享的工作簿，这个工作簿里包含了她先前在Power Query中下载的2009年NASDAQ数据。接下来她决定把这份自己组织的数据发布到Power BI站点中供其他同事能够检索到。