Microsoft Dataverse-Daten in Azure Data Lake Storage Gen2 mit Power BI analysieren

Nach dem Exportieren von Daten aus Microsoft Dataverse nach Azure Data Lake Storage Gen2 mit Azure Synapse Link for Dataverse können Sie Power BI verwenden, um Geschäftsberichte und Analysen zu erstellen. Dies kann für Vertriebsleiter und Vertriebsmitarbeiter hilfreich sein, um in Power BI zusätzliche Berichte und Dashboards zu verfeinern und zu erstellen.

Dieser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

1. Verbinden Sie den Data Lake Storage Gen2-Speichercontainer mit den exportierten Dataverse-Daten mit Power BI.

2. Erstellen Sie einen Bericht in Power BI, der die Kontobesitzer und ihre jeweiligen Gesamteinnahmen darstellt.

Voraussetzungen

In diesem Abschnitt werden die Voraussetzungen für die Anwendung von Dataverse-Daten mit Power BI mit dem Azure Synapse Link for Dataverse-Service beschrieben.

• Power BI Desktop. Jetzt installieren

• Azure Synapse Link for Dataverse. In dieser Anleitung wird davon ausgegangen, dass Sie bereits Dataverse-Daten mithilfe von Azure Synapse Link for Dataverse exportiert haben. In diesem Beispiel werden die Kontotabellendaten in den Data Lake exportiert und unter Verwendung der Kontentabellenspalten ein Bericht generiert.

• Speicherkonto Zugang. Sie müssen die folgenden Rollen für das Speicherkonto haben: Storage-Blob-Datenleser, Storage-Blob-Datenmitwirkender oder Storage-Blob-Datenbesitzer.

Data Lake Storage Gen2-Speicher mit Power BI Desktop verbinden

1. Öffnen Sie Power BI Desktop und melden Sie sich an.

2. Wählen Sie Daten abrufen > Mehr.

3. Wählen Sie auf der Seite Daten abrufen Azure > Azure Data Lake Storage Gen2 > Verbinden.

4. Geben Sie den Speichercontainernamen im Format
   https://accountname.dfs.core.windows.net/containername/ ein und ersetzen Sie accountname und containername durch die Informationen Ihres Speicherkontos.

   • Suchen Sie den Namen des Speicherkontos unter Azure > Speicherkonten und wählen Sie dann das Data Lake Storage Gen2-Konto aus, das mit den exportierten Dataverse-Daten gefüllt ist.
   • Suchen Sie den Containernamen, indem Sie zu Speicher-Explorer (Vorschau) > Container gehen, und wählen Sie den Namen des Containers mit den exportierten Dataverse-Daten.

5. Wählen Sie CDM-Ordneransicht (Beta) und dann OK.

6. Wenn Sie aufgefordert werden, sich anzumelden, können Sie sich mit Ihrem Microsoft Entra-Konto oder mit dem Kontoschlüssel anmelden. Um sich mit einem Kontoschlüssel anzumelden, wählen Sie die Option in der linken Seitenleiste aus.

7. Suchen Sie den Kontoschlüssel, indem Sie zu den Einstellungen des Speicherkontos zurückkehren und im linken Bereich Zugriffsschlüssel auswählen. Kopieren Sie den ersten Schlüssel, und fügen Sie ihn in Power BI ein. Klicken Sie auf OK.

   

8. Klappen Sie nach erfolgreicher Verbindung mit Ihrem Speicherkonto das cdm-Verzeichnis auf und wählen Sie die Tabellen aus, die Sie analysieren möchten. Wählen Sie Laden aus.

   

Erstellen Sie einen Power BI-Bericht mit Kontoumsatz nach Kontoname

1. Wählen Sie im Visualisierungen-Menü Treemap.

   

2. Suchen Sie im Spalten-Menü, und wählen Sie die Spalten Name und Umsatz. Nachdem Sie sie ausgewählt haben, erscheinen die Spalten im Visualisierungen-Menü für die Legende bzw. die Werte.

   

   Es wird ein Treemap-Diagramm angezeigt, in dem jeder Kontoname nach Farbe getrennt und der Gesamtumsatz für jedes Konto nach Größe angegeben werden.

   

Siehe auch

Azure Synapse Link for Dataverse mit Azure Data Lake konfigurieren

Dataverse-Daten in Azure Data Lake Storage Gen2 mit Azure Data Factory erfassen