SnowConvert AI: Power BI Repointing

Diese Anleitung enthält umfassende Anweisungen zur Verwendung von Snowconvert AI für Power BI, dessen Verbindungen zu Snowflake neu definiert werden. Es wird der Prozess der Migration Ihrer vorhandenen Power BI-Berichte und -Dashboards beschrieben, sodass Sie Snowflake als ihre zugrunde liegende Datenquelle nutzen können. Sie erfahren, wie Sie Ihre Power BI-Berichte vorbereiten, das Snowconvert AI-Tool ausführen und die neu verbundenen Berichte validieren, um eine nahtlose Integration mit Snowflake sicherzustellen.

SnowConvert AI bietet eine neue Option zur Neudefinition der Power BI-Verbindungen zu den migrierten Datenbanken in Snowflake. Diese Neudefinition von Verbindungen wird als „Repointing“ bezeichnet. Repointing wird innerhalb der SnowConvert AI-Migrationslogik ausgeführt und verwendet den Migrationskontext, um korrekt eingebettete SQL-Abfragen zu identifizieren und zu migrieren.

Verwendung des Tools

Bemerkung

Beachten Sie, dass dieses Feature nur Power BI-Berichte mit der Erweiterung .pbit unterstützt. Bevor Sie beginnen, speichern Sie Ihre Berichte mit der Erweiterung .pbit.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, vergewissern Sie sich, dass Sie über die folgenden Elemente verfügen: SnowConvert AI: Das Tool muss installiert sein. Sie können hier darauf zugreifen. Power BI-Berichte: Sie müssen Ihre Berichte herunterladen und im Format „.pbit“ speichern.

So speichern Sie eine .pbit-Datei richtig:

  1. Öffnen Sie Ihre Berichtsdatei (.pbix), und warten Sie, bis sie geladen wurde.

  2. Klicken Sie auf „File“.

  1. Klicken Sie dann auf „Save as“.

  1. Klicken Sie dann auf „Browse this device“.

  1. Wählen Sie den Speicherort und als Erweiterung „.pbit“ aus.

  1. Klicken Sie auf „Save“.

  1. Fügen Sie optional eine Beschreibung hinzu, und klicken Sie auf „Ok“.

Schritte zur Migration

  1. Suchen Sie alle Power BI-Berichte mit der Erweiterung „.pbit“ in einem Ordner.

  2. Fügen Sie in der SnowConvert AI-App den Pfad der Power BI-Projekte im Bereich „Wo sind Ihre SSIS/Power BI-Projekte?“) hinzu.

  3. Fahren Sie mit den Migrationsschritten wie gewohnt fort.

  1. Berichte: Im Ausgabeordner können Sie den Bericht namens ETLAndBiRepointing zur Repointing-Transformation überprüfen.

  2. Zugriff: Im Ausgabeordner können Sie „repointing_output“ anzeigen, um auf die Power BI-Repointing-Berichte zuzugreifen.

  3. Ausführung: Bevor Sie Ihre Berichte öffnen, ist es wichtig, alle migrierten DDLs in Ihrem Snowflake-Konto auszuführen. Andernfalls wird das Objekt nicht abgerufen, da es im Snowflake-Konto nicht vorhanden sind. Führen Sie also die nächsten Schritte aus:

    1. Führen Sie Ihre migrierten Abfragen aus.

    2. Öffnen Sie den Power BI-Bericht.

    3. Geben Sie die erforderlichen Power BI-Parameter ein: SF_SERVER_LINK, SF_DB_NAME und SF_WAREHOUSE_NAME. Weitere Informationen finden Sie in der folgenden Dokumentation zu Power BI-Parametern.

  1. Klicken Sie auf „Load“, und warten Sie, bis der Bericht die Informationen geladen hat.

  2. Stellen Sie Ihre Konto-Anmeldeinformationen für die Power BI-App bereit. Wenn Sie eine Zwei-Faktor-Authentifizierung haben, werden Sie außerdem aufgefordert, jede Verbindungsanforderung von Power BI zu akzeptieren. Beachten Sie, dass unter Umständen mehrere Popups für die Autorisierung angezeigt werden.

  3. Überprüfen Sie den ETLAndBiRepointing-Bericht, und beheben Sie jede Datenentität mit Problemen.

  4. Überprüfen Sie die Funktionalität noch einmal.

  5. Aktualisieren Sie die Daten, und speichern Sie Ihren Bericht im gewünschten Format. Er kann nun freigegeben zu werden.

Projektstruktur

SnowConvert AI bietet eine neue Option zur Neudefinition der Power BI-Verbindungen zu den migrierten Datenbanken in Snowflake. Diese Neudefinition von Verbindungen wird als „Repointing“ bezeichnet. Repointing wird innerhalb der SnowConvert AI-Migrationslogik ausgeführt und verwendet den Migrationskontext, um eingebettete SQL-Abfragen korrekt zu identifizieren und zu migrieren.

Sehen Sie sich dazu die Snowflake-Dokumentation zu der jeweiligen Quellsprache an, für die Sie Verbindungen neu definieren:

  1. SQL Server

  2. Oracle

  3. Teradata

  4. Redshift

  5. Azure Synapse

  6. PostgreSQL

Überblick über die Ausgabestruktur

Die Ausgabestruktur wird dieser ähnlich sein und die Berichte mit neu definierter Verbindung enthalten. Diese Berichte sind im Repointing-Ausgabeordner mit dem Namen „repointing_output“ enthalten.

Zusätzlich wird ein eigener Ordner namens „power_bi_sql_queries“ mit den extrahierten Abfragen bereitgestellt. Dieser Ordner erfüllt einen entscheidenden Zweck: Er ermöglicht eine gründliche, mehrfache Überprüfung aller eingebetteten SQL-Anweisungen. Diese SQL-Anweisungen wurden sorgfältig aus den entsprechenden Konnektoren innerhalb der Power BI-Umgebung extrahiert.

Output/
├── repointing_output/
│   ├── report1.pbit
│   ├── report2.pbit
│   └── reportN.pbit
└── power_bi_sql_queries/
    ├── query1.sql
    ├── query2.sql
    └── queryN.sql
Copy

Im Eingabeordner bleiben die nicht migrierten SQL-Dateien von jedem einzelnen Konnektor erhalten. Falls dies erforderlich ist, können Sie auch diese überprüfen.

 Input/
└── power_bi_sql_queries/
    ├── query1.sql
    ├── query2.sql
    └── queryN.sql
Copy

Unterstützte Funktionen

Die aktuelle Version unterstützt folgende Funktionen:

  1. Repointing von Tabellen, Ansichten und eingebetteten SQL-Abfragen

  2. Beibehaltung der verbleibenden logischen Schritte nach den Verbindungsschritten in der Sprache M (mehrere Zeilen)

  3. Bereitstellung von Parametern innerhalb von Power BI, um die Informationen für Snowflake-Serverlink, -Warehouse und -Datenbankname korrekt zu behandeln

  4. Konvertieren von Abfragen, die als Ausdrücke gespeichert sind (wenn die Eigenschaft „Laden aktivieren“ deaktiviert wurde)

  5. Umbenennen von Spalten auf der Grundlage von verwandten DDLs für die Migration oder durch Power BI-Berichtsreferenzen, wenn keine DDLs bereitgestellt wurden

  6. Identifizierung von Ansichten, wenn verwandte DDLs in der Migration bereitgestellt werden

  7. Repointing von mehreren Datenbanken und Schemas, wenn diese den ausgewählten Plattform-Konnektor in SnowConvert AI verwenden

Hinweise

  1. Der Schemaname der Quellverbindungen wird als Schema in der neu definierten Verbindung verwendet. Es wird davon ausgegangen, dass die Snowflake-Datenbankobjekte unter demselben Schema erstellt wurden.

  2. Die Datenbankobjekte müssen in Snowflake bereitgestellt werden, bevor versucht wird, den Bericht mit der neu definierten Verbindung zu öffnen.

  3. Wenn der Schritt zur Umbenennung einer Spalte in der Sprache M leer ist, bedeutet dies, dass im Migrationskontext oder in den Power BI-Projektreferenzen keine Informationen gefunden wurden, um ihn zu erstellen.

  4. Funktionen und Prozeduren werden in anderen Konnektoren als SQL Server und Azure Synapse nicht unterstützt, daher werden auch diese Fälle nicht unterstützt.

  5. Alle gefundenen Datenbankverbindungen, die sich in den Migrationseinstellungen auf die Quellsprache beziehen, werden neu definiert, und Parameter werden hinzugefügt.

  6. Beachten Sie, dass andere Verbindungen von anderen Quellen als die in den Migrationseinstellungen ausgewählten nicht bearbeitet werden.

Migrationsberichte

ETLAndBiRepointing enthält Informationen zum Repointing-Prozess. Es gibt Konnektoren, die für das Repointing nicht infrage kommen, wie z. B. CSV-Dateien, JSON-Dateien und SharePoint-Verbindungen. Es ist unwahrscheinlich, dass diese nicht gültigen Konnektoren bearbeitet werden, es wird aber empfohlen, dies noch einmal zu überprüfen. Dies sieht wie in folgendem Beispiel aus:

Problembehandlung

  1. Wenn Benutzende nach dem Repointing nicht die angeforderten globalen Parameter eingeben, wird das Laden von Objekten durch Power BI nicht ausgelöst. Stellen Sie daher sicher, dass die Parameterinformationen hinzugefügt werden. If

  2. Wenn Benutzende auf „Abbrechen“ klickt und die Berichte nicht geladen werden, wird empfohlen, den Bericht zu schließen und erneut zu öffnen.

  3. Wenn eine Visualisierung nicht geladen wird, kann dies daran liegen, dass eine Spaltendefinition nicht mit der Groß-/Kleinschreibung des Textes übereinstimmt. Beachten Sie, dass der Snowflake-Konnektor von Power BI die Entitäten und Spalten immer in Großbuchstaben abruft.

  4. Wenn Sie Probleme mit dem Cache für Anmeldeinformationen haben, können Sie zu den Einstellungen in Power BI navigieren und die Verbindung löschen, um neue Anmeldeinformationen einzugeben.

  5. Bei komplexen SQL-Abfragen kann es nach der Migration zu Problemen kommen. Diese Fälle können zusätzliche Schritte erfordern, um Warnmeldungen aus dem Migrationsprozess zu lösen (EWI – PRF – FDM).

Einschränkungen

  1. Dynamisches SQL ist in Konnektoren eingebettet.

  2. Das Umbenennen von Spalten ist für das Laden der Visualisierung von großer Bedeutung. Aufgrund von Beschränkungen bei den verarbeiteten Informationen kann nicht garantiert werden, dass diese Umbenennung präzise ist. Wenn beim Repointing keine Spalten gefunden werden, werden die Spalten standardmäßig anhand einer vordefinierten Groß-/Kleinschreibung umbenannt. Die Standardeinstellung ist Großbuchstaben, da der native Snowflake-Konnektor alle Informationen in Großbuchstaben abruft.

Sprache: Deutsch