azure - 应用程序洞察 -> 导出 -> Power BI 数据仓库架构

Question

我们的团队最近刚刚开始使用 Application Insights 将遥测数据添加到我们的 Windows 桌面应用程序中。该数据几乎完全以事件的形式发送(而不是页面 View 等)。 Application Insights 的用处仅在一定程度上；为了回答除基本问题以外的任何问题，我们将导出到 Azure 存储，然后使用 Power BI。

我的问题是数据结构之一。一般来说，我们对分析很陌生，刚刚阅读了有关数据仓库的星形/雪花结构的信息。这看起来可能有助于提供我们需要的答案。

我的问题很简单:这是正确的方法吗？我们是否已经把事情搞得太复杂了？我目前的感觉是，更好的方法是提取最新数据并将其转换为包含事实和维度的 SQL 数据库，以供 Power BI 查询。这有道理吗？这是其他人正在做的事情吗？我们意识到这比我们最初想象的要多。

Answer 1

一定要遵循 Michael Milirud 的答案，如果您的源产品具有合适的分析功能，您可能不需要数据仓库。

传统上，数据仓库具有三个优点:集成来自内部和外部不同数据源的信息；数据经过跨来源的清理和标准化，并且随着时间的推移而变化的历史确保了数据在其历史背景下可用。

您所描述的情况正在成为数据仓库中非常常见的情况，其中创建星型模式以供 PowerBI、Qlik 或 Tableau 等工具进行访问。在较小的场景中，整个仓库可能保存在 PowerBI 数据引擎中，但较大的数据可能需要通过查询。

在您的场景中，您可能对一些似乎至少可以处理部分 Application Insights 数据迁移的工具感兴趣:

https://sesitai.codeplex.com/

https://github.com/Azure/azure-content/blob/master/articles/application-insights/app-insights-code-sample-export-telemetry-sql-database.md

我们的产品 Ajilius 可自动开发星型模式数据仓库，将开发时间缩短至数天或数周。还有许多其他产品在做类似的工作，我们维护着完整的行业列表competitors帮助您选择。