Phân tích dữ liệu với SQL Server và Power BI - Buổi 14

Phân tích dữ liệu với SQL Server và Power BI - Buổi 14
🔹 Giới thiệu buổi học
Buổi 14 của khóa học "Phân tích dữ liệu với SQL Server và Power BI" tập trung vào cách kết nối và trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như SQL Server, Excel, file CSV, Azure Analysis Services vào Power BI. Mục tiêu chính là tập trung dữ liệu từ các nguồn phân tán để tạo dashboard phục vụ phân tích và báo cáo.
🔹 Nội dung chính
1. Lý thuyết kết nối dữ liệu
✅ Dữ liệu từ file (Excel, CSV):
Kết nối với file từ máy tính cục bộ, OneDrive, hoặc đám mây.
Refresh dữ liệu tự động để phản ánh sự thay đổi trong file gốc.
✅ Dữ liệu quan hệ (SQL Server, MySQL):
Kết nối và trích xuất dữ liệu bằng Query để tối ưu hiệu năng.
Giải thích khái niệm Query Folding để chọn dữ liệu cần thiết thay vì import toàn bộ dữ liệu.
✅ Dữ liệu NoSQL (Cosmos DB):
Hướng dẫn kết nối với Cosmos DB và cách transform dữ liệu phù hợp để phân tích trong Power BI.
✅ Dữ liệu từ Online Services:
Kết nối với các ứng dụng như SharePoint, Office 365, và các dịch vụ đám mây.
2. Thực hành kết nối dữ liệu
✅ Kết nối Excel:
Hướng dẫn import dữ liệu từ file Excel, xử lý file không có tiêu đề và refresh dữ liệu khi file gốc thay đổi.
✅ Kết nối SQL Server:
Thực hành kết nối SQL Server, sử dụng SQL Query để lọc dữ liệu trước khi import.
✅ Lỗi thường gặp và cách khắc phục:
Xử lý Query Timeout và lỗi định dạng dữ liệu khi import dữ liệu lớn.
3. Kết nối với hệ thống ERP và Data Warehouse
✅ Kết nối hệ thống ERP:
Hướng dẫn kết nối với các hệ thống lớn như Oracle, SAP, và Microsoft ERP.
✅ Data Warehouse:
Giải thích lợi ích của việc tạo Data Warehouse trung gian để lưu trữ, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu trước khi đưa vào Power BI.
🔹 Kết luận
Buổi học tập trung vào cách kết nối, làm sạch và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như file Excel, SQL Database, dịch vụ Online, và Cosmos DB vào Power BI. Video nhấn mạnh:
Tối ưu hiệu năng với Query Folding.
Giải quyết lỗi thường gặp trong quá trình import dữ liệu.
Tầm quan trọng của Data Warehouse để lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả trước khi phân tích.
📢 Thông tin liên hệ Hướng Nghiệp Dữ Liệu
➡️ Zalo: zalo.me/058358...
➡️ Fanpage: huongnghiepdulieu
➡️ Website: huongnghiepdul...
➡️ Email: [e-mail]