Power BI: Daten aus einem CDF-Datenmodell abrufen

Verbinden Sie ein Cognite Data Fusion (CDF)-Datenmodell als Datenquelle und verwenden Sie Power BI zur Abfrage, Transformation und Visualisierung der CDF-Daten.

Info

Bevor Sie sich mit der ID Ihres Unternehmens anmelden und Daten aus CDF abrufen können, muss ein Administrator die Zustimmung erteilen und Ihr Unternehmen bei Microsoft Power Query for Excel anmelden.

Um auf die Daten in einem Datenmodell zuzugreifen, benötigen Sie diese Funktionen auf Projekt- oder Bereichsebene: dataModelsAcl:read, dataModelInstancesAcl:read. Siehe

Siehe Zugriff auf Datenmodelle konfigurieren.

Um auf die Metadaten von CDF-Kernelementen wie Zeitreihen oder Dateien zugreifen zu können, müssen Sie Zugriff auf das Element auf Projekt- oder Datensatzebene haben. Siehe Aufgaben zuweisen.

Power BI connector mit einem Datenmodell verbinden

1. Bevor Sie beginnen: Um mit dem Cognite Power BI connector eine Verbindung zu einem Datenmodell herzustellen, müssen Sie den Namen und die Version des Datenmodells und das CDF-Projekt kennen, in dem es verwendet wird. So finden Sie die Informationen:

   1. Navigieren Sie zu fusion.cognite.com, melden Sie sich beim Projekt CDF an und navigieren Sie dann zu Datenverwaltung > Durchsuchen > Datenmodelle.

   2. Wählen Sie das Datenmodell aus und wählen Sie dann Verbindung > Power BI.

   3. Kopieren Sie im Dialogfeld den Projektnamen und die CDF-Umgebung, um sie sich zu merken.

      

2. Öffnen Sie Power BI Desktop und melden Sie sich mit Ihrem Unternehmenskonto an.

3. Wählen Sie im Menüband auf der Registerkarte Startseite Daten abrufen und dann Mehr aus. Wählen Sie dann im Dialogfeld Daten abrufen Andere und Cognite Data Fusion Connector aus.

   

4. Geben Sie die notierten Informationen zum Datenmodell und CDF-Projekt in die Felder Projektname und CDF: Umgebung ein.

   Optional: Um sich mit einer bestimmten Microsoft Entra-ID (früher Azure Active Directory) anzumelden, hängen Sie den Parameter tenantid={tenantId} in diesem Format an den Projektnamen-URI an:

   {projectName}/models/spaces/{space}/datamodels/{datamodel}/versions/{version}?tenantid={tenantId}

   • Dabei ist {tenantId} die GUID für den Microsoft Entra-Mandanten, den Sie verwenden möchten, z. B. d1ce9074-3079-488a-9a2d-f0522babd7a9.

   Um die Microsoft Entra-Mandanten-ID herauszufinden, wenden Sie sich an Ihren Administrator oder befolgen Sie die Schritte in diesem Artikel.

5. Wählen Sie im Dialogfeld Authentifizierung Unternehmenskonto aus und melden Sie sich dann unter Anmelden mit der ID Ihres Unternehmens an.

   

6. Der Power BI Connector listet alle Typen für das ausgewählte Datenmodell auf.

   Jeder Type im Datenmodell wird als Tabelle in Power BI angezeigt, wobei jede Instance des Typs eine Zeile darstellt.

7. Wählen Sie eine Tabelle (einen Typ) aus und wählen Sie dann Daten transformieren.

   Vorsicht

   In der Tabelle können sehr viele Einträge vorhanden sein. Wählen Sie Laden nur dann aus, wenn Sie alle Einträge laden möchten.

   

8. Mit dem Power Query Editor können Sie die Daten jetzt transformieren.

   Um den Datensatz einzuschränken, können Sie zum Beispiel Reihen behalten > Oberste Reihen behalten auswählen und die Anzahl der Reihen angeben, die behalten werden sollen.

   

   Um die erhaltenen Werte in Power BI zu laden, wählen Sie Schließen und anwenden aus.

Info

In Power BI können Sie ein verwandtes Element erweitern, um eine Tabelle abzuflachen. Dies kann erhebliche negative Auswirkungen auf die Leistung haben. Wir empfehlen Ihnen daher, diese Funktion nicht zu verwenden.

Vorsicht

Das Vorhandensein von Sonderzeichen ! * ' ( ) ; : @ & = + $ , in space oder externalId kann dazu führen, dass Power BI die Daten von CDF nicht erfolgreich lesen kann. Alphanumerische Zeichen und die Sonderzeichen - _ . ~ sind sicher zu verwenden.

Elemente in Datenmodellen filtern

Ohne Filtern ist es nicht möglich, brauchbare Datensätze in Power BI zu erstellen. Wir empfehlen, die Filterung in Power Query und nicht im Power BI-Bericht/Dashboard vorzunehmen. Dies verbessert die Leistung und erleichtert die Arbeit mit wiederverwendbaren Datensätzen.

Der Power BI Connector lädt die Filter mit dem Cognite OData-Service in CDF. CDF führt das Filtern aus und gibt nur die passenden Zeilen an Power BI zurück. Siehe auch CDF-Daten in Power BI filtern].

Weiterleitungsfilter für die Datenmodellierung

Typ	Weiterleitung
Modelleigenschaft	Ja, außer EndsWith und Contains
Zeitreihen-Metadaten	Nein
Daten- und Zeichenfolgenpunkte	Nur timestamp
Dateien-Metadaten	Nein

Mit Power Query werden EndsWith- und Contains-Zeichenfolgenfilterungen im Arbeitsspeicher durchgeführt.

JSONObjects werden als Textwerte in Power BI dargestellt.

Arbeiten mit Zeitreihen und Datenpunkten

Die Datenmodellierung unterstützt das Abrufen von Timeseries aus Datenmodellen. Um Datenpunkte für bestimmte Zeitreihen zu erhalten, können Sie zu string- oder dataPoints navigieren. Um Datenpunkte aus einem Zeitbereich zu erhalten, filtern Sie den Datenpunkt nach einem Zeitstempelwert. CDF unterstützt nicht die Filterung von Zeitreihen nach ihren Werten.

Zeitreihen können sehr detaillierte Daten enthalten. Zur Verbesserung der Leistung und Reduzierung der Datenlast können Sie die CDF-Funktion dataPoint Aggregate verwenden, die Aggregate für eine einzelne Zeitreihe erhalten ähnelt.

Power BI wandelt automatisch einen Unix Epoch-Zeitstempelwert in einen UTC DateTime-Wert um.

Um eine Visualisierung zu erstellen, die die beiden letzten Tage einer Zeitreihe zeigt, empfehlen wir Ihnen, die aggregate-Funktion für die Time Series zu verwenden. Mit Power Query können Sie dynamische Werte angeben, die bei jeder Aktualisierung des Datensatzes aktualisiert werden. Zum Beispiel gibt die Power Query-Funktion DateTimeZone.UtcNow() immer den aktuellen Zeitpunkt (Datum und Uhrzeit) in der UTC-Zeitzone an. Durch die Kombination mit Date.AddX-Funktionen wie Date.AddDays können Sie einen dynamischen Bereich für die Abfrage erstellen, der als Aggregatfunktionsaufruf an CDF weitergeleitet wird, was zu einer schnelleren Datenaktualisierung führt.

Wenn Sie Datumsangaben als Filter für Funktionsparameter verwenden möchten, müssen Sie den PowerQuery-Typ DateTimeZone verwenden.

Weitere Informationen:

• Aggregate für eine einzelne Zeitreihe erhalten
• Power Query Date-Funktionen
• Power Query DateTimeZone-Funktionen

Ändern des angemeldeten Benutzers

Wenn Sie sich angemeldet haben, speichert Power BI Ihre Anmeldeinformationen für die Datenquelle. Wenn Sie einen anderen Benutzer für den Zugriff auf das Datenmodell verwenden möchten, können Sie die gespeicherten Anmeldeinformationen für die Datenquelle löschen:

1. Navigieren Sie in Power BI Desktop zu Datei > Optionen und Einstellungen > Datenquelleneinstellungen.
2. Bearbeiten oder löschen Sie die Anmeldeinformationen für Ihre Datenquellen.