M language

Microsoft Azure Data Factory เป็น บริการบน Cloud ที่จะช่วยในการรวบรวมจากแหล่งข้อมูลต่าง มีความสามารถในการปรับแต่ง ทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งเป็นงาน ETL (Extract Transform Load) เพื่อนำข้อมูลไปใช้เพื่อนำไปใช้ต่อ เป็นงาน Data Engineer

Dataflow เป็นเครื่องมือเพื่อจัดการและแปลงข้อมูล ETL (Extract Transform Load) บน Cloud ด้วยเทคโนโลยีคล้าย Power Query แต่แสดงผลแบบ Visual ทำให้เราสามารถทำการ นำข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาทำ ETL ได้ด้วยตัวเอง เพื่องานด้าน Business Intelligence ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเป็นแต่อย่างใด

Data Factory ช่วยให้คุณสามารถสร้างสรุป, จัดการ, และวางแผนการทำงานสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ คุณสามารถสร้างกระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) และผสานความสามารถของ Power Query และ Dataflow ในการทำงานได้อีกด้วย

ETL เราสามารถใช้งานได้ทั้ง Excel, Power BI และ SQL Server โดยจะมาเปรียบเทียบให้เห็นว่า ETL ของ Excel และ SQL Server แตกต่างกันอย่างไร

Power Query คือเครื่องมือทำ Data Automation ทำงานด้าน ETL (Extract Transform Load) ข้อมูล ช่วยงานด้าน Data Analysis ของ Excel และ Power BI ช่วยให้เรานำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้มากมายหลากหลายแหล่ง รวมข้อมูล (Merge) สกัดข้อมูล (Extract) ปรับแต่งข้อมูล ให้ตรงกับข้อมูลที่เราต้องการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างอัตโนมัติด้วยเพื่อลดการทำงานซ้ำ ๆ ด้านข้อมูลลง โดยบทความนี้จะมาดูการทำงานของ Power Query กัน

ภาษา M (M Language) เป็นภาษาสคริปต์ที่ทำงานในหลังฉากเมื่อเราสร้างสูตรด้วย Power Query ใน Power BI และ Excel ถูกสร้างโดย Microsoft หน้าที่หลักของภาษา M คือการแปลงข้อมูล (Data Transformation) การ ETL (Extract Transform Load)

ฟังก์ชันในภาษา M เป็นการจับคู่ระหว่างค่าอินพุตกับค่าเอาต์พุต เราสามารถเขียนนิยามฟังก์ชันได้โดยเริ่มจากการกำหนดชุดของอินพุต (ส่วนที่เป็นพารามิเตอร์ของฟังก์ชัน) แล้วตามด้วยนิพจน์ซึ่งทำหน้าที่คำนวณสิ่งที่จะเป็นผลลัพธ์ของฟังก์ชัน (ส่วนที่เป็นไส้ของฟังก์ชัน) โดยใส่เครื่องหมาย “ส่งไปยัง” ( => ) ไว้ระหว่างอินพุตกับนิพจน์