Data Import এবং Data Sources

Data Import (ডেটা ইম্পোর্ট):
Power BI ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা ইম্পোর্ট বা আমদানি করার সুবিধা প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের প্রয়োজনীয় ডেটা একত্রিত করতে এবং তা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। Power BI ডেটা ইম্পোর্টের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি এবং সোর্স সমর্থন করে, যাতে ব্যবহারকারীরা সহজেই তাদের ডেটা এনে রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড তৈরি করতে পারেন।

Data Import এর পদ্ধতিগুলি:

1. Excel ফাইল (Excel Files):
   Power BI সহজে Excel ফাইল থেকে ডেটা আমদানি করতে পারে। Excel ফাইলের মধ্যে থাকা স্প্রেডশীটগুলো থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করা সম্ভব।
2. CSV ফাইল (CSV Files):
   Power BI CSV ফাইল থেকেও ডেটা ইনপোর্ট করতে সক্ষম। CSV ফাইলগুলি সাধারণত সহজ এবং সরল ডেটা ফর্ম্যাট হয়, যেগুলো থেকে সহজে তথ্য নেয়া যায়।
3. Web Data (ওয়েব ডেটা):
   Power BI ওয়েবসাইট থেকে সরাসরি ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। এটি API অথবা HTML টেবিল থেকে ডেটা সংগ্রহের জন্য খুবই উপকারী।
4. Text ফাইল (Text Files):
   Power BI টেক্সট ফাইল থেকেও ডেটা আমদানি করতে পারে, যেখানে সাধারণত পংক্তি বা কলাম আকারে ডেটা থাকে।

Data Sources (ডেটা সোর্স):
Power BI ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করার সুবিধা দেয়। এই সোর্সগুলি বিভিন্ন ধরনের ডেটাবেস, ক্লাউড পরিষেবা এবং ফাইল ফরম্যাট হতে পারে। Power BI সমর্থন করে এমন কিছু প্রধান ডেটা সোর্স নিচে দেওয়া হলো:

1. ডাটাবেস (Databases):
   Power BI অনেক জনপ্রিয় ডেটাবেস থেকে ডেটা আমদানি করতে পারে, যেমন:
   • SQL Server
   • MySQL
   • Oracle Database
   • PostgreSQL
2. ক্লাউড পরিষেবা (Cloud Services):
   Power BI ক্লাউড-ভিত্তিক ডেটা সোর্স থেকেও ডেটা সংগ্রহ করতে পারে, যেমন:
   • Azure SQL Database
   • Google Analytics
   • Salesforce
   • Microsoft Dynamics 365
   • Amazon Redshift
3. ফাইল সোর্স (File Sources):
   Power BI বিভিন্ন ফাইল ফরম্যাট থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে, যেমন:
   • Excel
   • CSV
   • Text
   • XML
   • JSON
4. অন্যান্য সোর্স (Other Sources):
   Power BI আরও অনেক ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হতে পারে, যেমন:
   • Web API
   • OData feeds
   • SharePoint
   • SAP HANA
5. অনলাইন পরিষেবা (Online Services):
   Power BI বিভিন্ন অনলাইন পরিষেবা থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম। এগুলোর মধ্যে রয়েছে:
   • Facebook
   • Twitter
   • Mailchimp
   • Adobe Analytics

Data Import এবং Data Sources এর গুরুত্ব:
Power BI এর জন্য ডেটা আমদানি এবং সোর্স সংযোগ খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এগুলি বিশ্লেষণ এবং রিপোর্ট তৈরির জন্য সঠিক ডেটা সরবরাহ করে। বিভিন্ন ধরনের সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করার ক্ষমতা Power BI কে একটি অত্যন্ত নমনীয় এবং শক্তিশালী টুল হিসেবে গড়ে তোলে। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজ করতে এবং একটি সমন্বিত বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে।

Power BI-তে ডেটা ইম্পোর্ট করা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া, যার মাধ্যমে বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়। Power BI ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ধরনের ফাইল এবং ডেটাবেস থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করতে পারেন, যেমন Excel, CSV, SQL, এবং ওয়েব ডেটা। এই প্রক্রিয়াগুলি সহজভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। নিচে Power BI তে বিভিন্ন ধরনের ডেটা ইম্পোর্ট করার পদ্ধতি বিস্তারিতভাবে আলোচনা করা হলো।

Excel ফাইল থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করা:

Power BI-তে Excel ফাইল থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করা খুবই সহজ। Excel ফাইলের মধ্যে থাকা টেবিল বা রেঞ্জ থেকে ডেটা লোড করা যায়।

ধাপগুলো:

1. Power BI Desktop ওপেন করুন।
2. "Home" ট্যাব থেকে "Get Data" অপশনে ক্লিক করুন।
3. "Excel" নির্বাচন করুন এবং "Connect" এ ক্লিক করুন।
4. ফাইল সিলেক্ট করুন এবং "Open" বাটনে ক্লিক করুন।
5. এরপর, Excel ফাইলের মধ্যে যে শীটগুলো থেকে ডেটা নিতে চান, তা সিলেক্ট করুন।
6. "Load" বাটনে ক্লিক করুন এবং ডেটা Power BI তে লোড হবে।

এটি ব্যবহৃত হয়:

• টেবিল বা রেঞ্জ থেকে ডেটা সংগ্রহের জন্য।
• বিশ্লেষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার জন্য।

CSV ফাইল থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করা:

CSV (Comma Separated Values) ফাইলও Power BI তে সহজে ইম্পোর্ট করা যায়। এটি সাধারণত ডেটা ট্রান্সফার বা ডেটা শেয়ারিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।

ধাপগুলো:

1. Power BI Desktop ওপেন করুন।
2. "Home" ট্যাব থেকে "Get Data" অপশনে ক্লিক করুন।
3. "Text/CSV" নির্বাচন করুন এবং "Connect" এ ক্লিক করুন।
4. CSV ফাইল সিলেক্ট করুন এবং "Open" বাটনে ক্লিক করুন।
5. প্রিভিউ উইন্ডোতে ডেটা দেখুন এবং "Load" বাটনে ক্লিক করুন।

এটি ব্যবহৃত হয়:

• বিভিন্ন উৎস থেকে আনা সিম্পল ডেটা ফাইলগুলোর জন্য।
• টেবিলের মধ্যে সিম্পল ডেটা ভ্যালু নিয়ে কাজ করার জন্য।

SQL ডেটাবেস থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করা:

Power BI SQL সার্ভার বা অন্যান্য ডেটাবেস থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করতে পারে। SQL ডেটাবেসে সংযুক্ত হয়ে নির্দিষ্ট টেবিল বা কুয়েরি থেকে ডেটা লোড করা যায়।

ধাপগুলো:

1. Power BI Desktop ওপেন করুন।
2. "Home" ট্যাব থেকে "Get Data" অপশনে ক্লিক করুন।
3. "SQL Server" নির্বাচন করুন এবং "Connect" এ ক্লিক করুন।
4. SQL Server এর নাম এবং ডেটাবেস নাম প্রদান করুন।
5. লগইন ক্রেডেনশিয়াল প্রদান করুন এবং "OK" বাটনে ক্লিক করুন।
6. ডেটাবেসের টেবিল বা কুয়েরি সিলেক্ট করুন এবং "Load" বাটনে ক্লিক করুন।

এটি ব্যবহৃত হয়:

• কোম্পানির ডেটাবেস বা অন্য কোনো SQL সার্ভারের ডেটা এক্সেস করার জন্য।
• বিশাল পরিসরের ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য।

ওয়েব ডেটা থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করা:

Power BI ওয়েব ডেটা থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করতে সক্ষম, বিশেষত APIs বা HTML টেবিল ব্যবহার করে। ওয়েব ডেটার মাধ্যমে নির্দিষ্ট ওয়েবসাইটের ডেটা সংগ্রহ করা যায়।

ধাপগুলো:

1. Power BI Desktop ওপেন করুন।
2. "Home" ট্যাব থেকে "Get Data" অপশনে ক্লিক করুন।
3. "Web" নির্বাচন করুন এবং "Connect" এ ক্লিক করুন।
4. ওয়েব URL প্রদান করুন, যেখানে থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে চান।
5. URL থেকে প্রাসঙ্গিক টেবিল বা ডেটা সিলেক্ট করুন এবং "Load" বাটনে ক্লিক করুন।

এটি ব্যবহৃত হয়:

• ওয়েবসাইটের ডেটা স্ক্র্যাপ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য।
• সিজনাল বা লাইভ ডেটা সংগ্রহের জন্য।

Power BI তে বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করার এই পদ্ধতিগুলি ডেটা বিশ্লেষণকে আরও সহজ এবং কার্যকরী করে তোলে। আপনি যেকোনো ধরনের ডেটা সোর্স ব্যবহার করে বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়াল তৈরি করতে সক্ষম, যা ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক হয়।

Power BI একটি শক্তিশালী টুল, যা বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম। এটি ব্যবহারকারীদের তাদের প্রয়োজনীয় ডেটাকে একত্রিত করতে এবং বিভিন্ন সোর্সের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে সাহায্য করে। Power BI-তে সংযুক্ত করা যেতে পারে বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স, যার মাধ্যমে ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ আরও কার্যকরী হয়ে ওঠে।

Power BI তে বিভিন্ন ধরনের Data Sources সংযোগ করার প্রক্রিয়া:

1. Excel ফাইল (Excel Files):

Power BI তে Excel ফাইল সহজেই সংযোগ করা যায়। Excel ফাইল থেকে টেবিল বা রেঞ্জ নির্বাচন করে ডেটা ইম্পোর্ট করা যায়। এটি সাধারণত ব্যবসায়িক রিপোর্টিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• Power BI Desktop খুলুন।
• "Home" ট্যাবে যান এবং "Get Data" এ ক্লিক করুন।
• "Excel" নির্বাচন করুন এবং আপনার Excel ফাইলটি নির্বাচন করুন।
• Excel এর যে টেবিল বা রেঞ্জ থেকে ডেটা নিতে চান তা নির্বাচন করুন এবং "Load" এ ক্লিক করুন।

2. SQL Server ডেটাবেস (SQL Server Database):

Power BI SQL Server ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত হতে পারে এবং ডেটাকে সরাসরি টেবিল বা ভিউ থেকে ইম্পোর্ট করতে পারে। এটি সাধারণত বড় ডেটাসেটের জন্য ব্যবহৃত হয়।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "SQL Server" নির্বাচন করুন।
• SQL Server এর হোস্টনেম এবং ডাটাবেস নাম প্রদান করুন।
• আপনি কোন টেবিল বা ভিউ নির্বাচন করবেন তা নির্ধারণ করুন এবং "Load" এ ক্লিক করুন।

3. SharePoint লিস্ট (SharePoint List):

Power BI SharePoint থেকে ডেটা সংযোগ করতে পারে, যা সাধারণত প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট এবং ডকুমেন্ট শেয়ারিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "SharePoint Online List" নির্বাচন করুন।
• SharePoint সাইটের URL প্রদান করুন এবং লগইন করুন।
• যে লিস্ট থেকে ডেটা নিতে চান তা নির্বাচন করুন এবং "Load" এ ক্লিক করুন।

4. Web Data (ওয়েব ডেটা):

Power BI ওয়েব থেকে ডেটা টেনে আনতে সক্ষম। এর মাধ্যমে আপনি API বা HTML পেজ থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারেন।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "Web" নির্বাচন করুন।
• ওয়েব পেজের URL প্রদান করুন এবং Power BI ডেটা টেবিল বা HTML এর মধ্যে থেকে ডেটা সংগ্রহ করবে।

5. Google Analytics:

Power BI Google Analytics এর সাথে সংযুক্ত হতে পারে এবং ওয়েবসাইট ট্রাফিক, কনভার্সন এবং অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ডেটা বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "Google Analytics" নির্বাচন করুন।
• আপনার Google Analytics অ্যাকাউন্টে লগইন করুন।
• যে রিপোর্ট বা ডেটা প্রয়োজন তা নির্বাচন করুন এবং "Load" এ ক্লিক করুন।

6. Azure ডেটাসেট (Azure Dataset):

Power BI Azure Cloud Service এর সাথে সংযুক্ত হতে পারে এবং Azure SQL Database, Azure Blob Storage ইত্যাদি থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করতে পারে।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "Azure" নির্বাচন করুন।
• আপনি যেকোনো Azure পরিষেবা যেমন Azure SQL Database, Azure Blob Storage ইত্যাদি নির্বাচন করতে পারেন।
• প্রয়োজনীয় তথ্য প্রদান করুন এবং ডেটা লোড করুন।

7. CSV ফাইল (CSV Files):

CSV ফাইল একটি সহজ ও জনপ্রিয় ফাইল ফর্ম্যাট, যার মাধ্যমে Power BI তে ডেটা সংযোগ করা সহজ। এটি সাধারণত ছোট বা মাঝারি আকারের ডেটা সংগ্রহে ব্যবহৃত হয়।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "Text/CSV" নির্বাচন করুন।
• CSV ফাইলটি নির্বাচন করুন এবং Power BI সেই ফাইল থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করবে।

8. OData ফিড (OData Feed):

OData একটি ওপেন প্রটোকল, যা ডেটা সেবা প্রদান করে। Power BI তে OData ফিড সংযোগ করে বিভিন্ন সিস্টেমের মধ্যে ডেটা বিশ্লেষণ করা যায়।

কিভাবে সংযোগ করবেন:

• "Get Data" এ ক্লিক করুন এবং "OData Feed" নির্বাচন করুন।
• OData সার্ভারের URL প্রদান করুন এবং প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করুন।

Power BI তে ডেটা সোর্স সংযোগ করা একটি সহজ প্রক্রিয়া, এবং এটি বিভিন্ন ধরনের ডেটা সোর্স থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা প্রদান করে। এর মাধ্যমে ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য দ্রুত পাওয়া সম্ভব হয়।

Data Load করার পদ্ধতি:

Power BI তে ডেটা লোড করার প্রক্রিয়া বেশ সরল এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব। এটি বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা একত্রিত করতে সাহায্য করে, যেমন Excel, SQL Server, Web API, এবং আরও অনেক জায়গা থেকে। ডেটা লোড করার পদ্ধতিগুলি নিচে বর্ণনা করা হলো:

১. Power BI Desktop এর মাধ্যমে ডেটা লোড করা:

Power BI Desktop ব্যবহার করে ডেটা লোড করার জন্য প্রথমে Power BI অ্যাপ্লিকেশনটি ওপেন করুন এবং তারপর নিচের ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

• Home Tab এ যান: Power BI Desktop এর Home ট্যাবে গিয়ে “Get Data” অপশনটি সিলেক্ট করুন।
• ডেটা সোর্স নির্বাচন করুন: এরপর, আপনি যে ধরনের ডেটা সোর্স থেকে ডেটা আনতে চান তা নির্বাচন করুন। যেমন, Excel, SQL Server, Web, Text, CSV, JSON ইত্যাদি।
• ডেটা সংযোগ (Connect): সোর্সটি নির্বাচন করার পর, Power BI আপনার ডেটার সাথে সংযোগ স্থাপন করবে এবং আপনি যে ডেটা নিয়ে কাজ করতে চান তা সিলেক্ট করতে পারবেন।
• ডেটা লোড করুন: সোর্স থেকে ডেটা সিলেক্ট করার পর “Load” বাটনে ক্লিক করে ডেটা Power BI তে লোড করুন। আপনি চাইলে “Transform Data” অপশনটি ব্যবহার করে ডেটার উপর কিছু প্রক্রিয়া (যেমন ফিল্টার, ক্লিনিং) করতে পারেন।

২. DirectQuery ব্যবহার করে ডেটা লোড করা:

DirectQuery এর মাধ্যমে Power BI সরাসরি ডেটাবেস থেকে ডেটা নিয়ে কাজ করতে পারে। এটি তখন ব্যবহার করা হয় যখন ডেটা খুব বড় এবং ফাইল লোড করার পরিবর্তে ডেটাবেসের সাথে সরাসরি কানেক্টেড থেকে ডেটা প্রোসেস করা প্রয়োজন হয়। এখানে ডেটা লোড করার জন্য, আপনি "DirectQuery" অপশনটি নির্বাচন করতে পারেন এবং আপনার ডেটা সোর্সের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে হবে।

Data Preview:

ডেটা লোড করার পর, Power BI আপনাকে একটি Data Preview দেখানোর সুযোগ দেয়, যা আপনাকে ডেটার একটি প্রাথমিক পর্যালোচনা করতে সাহায্য করে। এটি নিশ্চিত করে যে ডেটা সঠিকভাবে লোড হয়েছে এবং প্রয়োজনীয় তথ্য পাওয়া গেছে।

Data Preview এর সুবিধাগুলি:

• ডেটা বিশ্লেষণ: Data Preview আপনার ডেটার প্রথম চিত্র প্রদর্শন করে, যেখানে আপনি দেখতে পারবেন কোন ডেটা সঠিকভাবে এসেছে এবং কোথায় কোনো সমস্যা হতে পারে।
• ফিল্টার এবং ট্রান্সফর্মেশন: এই প্রিভিউ থেকে আপনি ডেটা ট্রান্সফর্ম বা ফিল্টার করতে পারবেন, যেমন কলাম সরানো, ডেটা পরিষ্কার করা, অথবা নতুন রূপে সেট করা।
• ডেটার ধরন এবং স্ট্রাকচার চেক: Data Preview থেকে আপনি ডেটার ধরন (যেমন, টেক্সট, সংখ্যামূলক, তারিখ) এবং স্ট্রাকচার যাচাই করতে পারবেন, যা আপনাকে মডেলিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনে সাহায্য করে।
• টেবিল ও ভিউ চেক: আপনি আপনার ডেটাসেটের প্রতিটি টেবিল ও ভিউ চেক করে দেখতে পারবেন, এটি পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত কিনা।

Data Preview এর সুবিধা ও গুরুত্ব:

• ডেটা ইনটিগ্রিটি চেক: ডেটার ইনটিগ্রিটি (সঠিকতা) নিশ্চিত করতে এটি গুরুত্বপূর্ণ, যাতে পরে কোনও সমস্যা না হয়।
• ট্রান্সফর্মেশন প্রয়োগ: Data Preview এর মাধ্যমে আপনি ডেটাতে ট্রান্সফর্মেশন প্রয়োগ করতে পারেন, যেমন ডেটা পরিষ্কার বা ফরম্যাটিং করা, যা পরে বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয়।
• ব্যবহারকারীর নিশ্চয়তা: ডেটা লোড হওয়ার পরে, প্রিভিউ ব্যবহারকারীকে নিশ্চিত করে যে ডেটা সঠিকভাবে লোড হয়েছে এবং পরবর্তী বিশ্লেষণে কোনো ত্রুটি থাকবে না।

Power BI তে ডেটা লোড এবং Data Preview খুবই গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যা ডেটার সঠিকতা নিশ্চিত করে এবং বিশ্লেষণের জন্য প্রস্তুত ডেটা প্রস্তুত করতে সহায়তা করে।

Direct Query Mode

Direct Query মোডে Power BI ডেটা সোর্সের সাথে সরাসরি সংযুক্ত থাকে, এবং ডেটা লোড করা হয় না। এর বদলে, রিপোর্ট বা ভিজ্যুয়াল দেখানোর সময় Power BI সোর্স ডেটাবেস থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রশ্ন করে (query)।

Direct Query এর বৈশিষ্ট্য:

• রিয়েল-টাইম ডেটা: ডেটা সোর্সে যে কোনো পরিবর্তন হলে, তা তৎক্ষণাৎ Power BI রিপোর্টে প্রতিফলিত হয়। এটি ডেটা অ্যাক্সেসের ক্ষেত্রে সর্বদা আপডেট থাকা নিশ্চিত করে।
• কম ডেটা লোড: Power BI রিপোর্টে ডেটা লোড করা হয় না, তাই এতে কম মেমোরি ব্যবহার হয়। এটি বড় পরিসরের ডেটা পরিচালনার ক্ষেত্রে সহায়ক হতে পারে।
• ডেটাবেসের ওপর নির্ভরশীলতা: সব প্রশ্ন বা রিপোর্ট ডেটাবেস থেকে সরাসরি আসবে, তাই ডেটাবেসে সংযোগের গতি ও কার্যক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

Direct Query এর সীমাবদ্ধতা:

• পারফরম্যান্স ইস্যু: কারণ ডেটা প্রতিবার ডেটাবেস থেকে নিয়ে আসে, তাই কিছু ক্ষেত্রে পারফরম্যান্স ইস্যু হতে পারে, বিশেষত যদি ডেটাবেসের গতি কম হয়।
• রিপোর্ট লোডিং টাইম: রিয়েল-টাইম ডেটার কারণে, রিপোর্ট দেখানোর সময় কিছু সময় নাও লাগতে পারে।

Import Mode

Import Mode তে, Power BI ডেটাকে ডেটা সোর্স থেকে একবার আমদানি (import) করে এবং পরবর্তীতে ডেটা সেটটি Power BI তে স্টোর থাকে। এর ফলে, ডেটা সোর্সের সাথে সংযোগ ছাড়াই সমস্ত বিশ্লেষণ করা যায়।

Import Mode এর বৈশিষ্ট্য:

• ডেটা স্টোরেজ: ডেটা একবার Power BI এর মধ্যে স্টোর হয়ে যায় এবং বিশ্লেষণ বা রিপোর্ট তৈরির জন্য তা ব্যবহৃত হয়।
• পারফরম্যান্স উন্নত: ডেটা Power BI তে স্টোর থাকার কারণে রিপোর্ট দ্রুত লোড হয় এবং পারফরম্যান্স আরও উন্নত হয়।
• ডেটা মডেলিং সুবিধা: Import Mode ব্যবহারকারীদের জন্য উন্নত ডেটা মডেলিং এবং কাস্টমাইজেশন সুবিধা উপলব্ধ থাকে, যা অধিক মানসিক কার্যক্রমের জন্য সহায়ক।

Import Mode এর সীমাবদ্ধতা:

• ডেটা আপডেটের বিলম্ব: ডেটা সোর্সের মধ্যে পরিবর্তন হলে, তা Power BI তে আপডেট হওয়ার জন্য কিছু সময় নিতে পারে। রিপোর্টে সর্বশেষ পরিবর্তন দেখা না যেতে পারে যদি ডেটা পুনরায় লোড না করা হয়।
• ডেটা লোড সীমাবদ্ধতা: খুব বড় ডেটাসেটের ক্ষেত্রে, Import Mode তে ডেটা লোড করার জন্য Power BI এর মেমোরি ব্যবহৃত হয়, যার ফলে কিছু সীমাবদ্ধতা থাকতে পারে।

পার্থক্যসুচক মূল পয়েন্ট:

সারাংশ:
Direct Query এবং Import Mode এর মধ্যে প্রধান পার্থক্য হলো ডেটার প্রক্রিয়া এবং আপডেটের ধরন। Direct Query ডেটাকে রিয়েল-টাইমে সোর্স থেকে নিয়ে আসে, যা বড় পরিসরের ডেটার জন্য উপযোগী, তবে পারফরম্যান্সে কিছু সমস্যা হতে পারে। অন্যদিকে, Import Mode তে ডেটা একবার আমদানি হয়ে যাওয়ার পর দ্রুত পারফরম্যান্স পাওয়া যায়, তবে ডেটার আপডেট সময়সাপেক্ষ হতে পারে।