Advance BERT model via transferring knowledge from Перекрестный кодировщик в би-кодировщик и би-кодировщик в би-кодировщик.

Шаги по обновлению BI4. 2 до BI4. 2 SP3 Обзор:- Детали среды:- Операционная система: Windows Server 2008 64 bit База данных: Microsoft SQL Server 2012 R2 Веб-приложение: Tomcat 8 Инструменты SAP Business Objects: SAP Business Objects BI Platform for Enterprise 4.2 Этапы установки и настройки для обновления BI4. 2 до BI4. 2 SP03:- Контрольный список перед установкой:- Создайте резервную копию хранилища, файла конфигурации Tomcat и файлов . базы данных: Резервное копирование и аудит метаданных CMS Создайте резервную копию следующих файлов конфигурации, доступных в Tomcat (веб-уровень) & amp; amp; BOBJ (уровень управления и обработки): web.xml Сервер. xml BILaunchpad.properties Глобальные. свойства (если были внесены изменения) Обратите внимание на повторные экземпляры, доступные в текущей среде Приостановите работу всех экземпляров перед обновлением Контрольный список после установки:-. Установка SAP Business Objects 4. 2 SP3 Проверьте конфигурацию по следующим пунктам Проверьте отчеты, доступные в среде. SSO (SAP, Windows AD, LDAP и другие, такие как Oracle SIEBEL) Запустите все приостановленные экземпляры и проверьте их состояние после планирования. SAP Business Object Platform Services 4. x SPxx PAM Документация:-. 1338845 - Матрица доступности продуктов (PAM) для продуктов SAP BusinessObjects / Как найти документацию по поддерживаемым платформам https://service. sap. com/sap/support/notes/ 1338845 1868888 - Поддержка SAP BusinessObjects Business Где найти пакеты или исправления Intelligence Platforms 3. x и 4. x; [Видео] https://service. sap. com/sap/support/ notes/1868888 Установки и обновления:- Пакеты поддержки:- Документация по обновлению и конфигурации:- Если предварительные проверки системы были успешно завершены, нажмите Далее. [На странице SAP BusinessObjects BI Platform Service 4.2 SP3 Setup нажмите Next. Согласитесь с лицензионным соглашением и нажмите Далее. Нажмите кнопку Прочитать соглашение, связанное с требованиями нового лицензионного ключа. Введите пароль для учетной записи администратора CMS и нажмите Далее. [У вас есть возможность выбрать Стандартная установка или Выполнить пофазную установку. Стандартная установка: - Установка завершается в один этап Выберите Стандартная установка и нажмите Далее Если вы хотите развернуть приложение Tomcat в том же блоке, выберите опцию Веб-приложение и нажмите Далее. Чтобы начать установку, нажмите Далее. Второй вариант - поэтапная установка и нажмите Далее. Монтаж осуществляется в два этапа - временное хранение и монтаж после временного хранения. Временное хранение - это процедура копирования программного обеспечения в список установки Установка после временного хранения - это собственно процесс установки. Чтобы начать установку, нажмите Далее. Установка еще продолжается Приложение работает, сеанс PFB Скриншот вкладки Фаза установки завершена Дата изменения папки Дата изменения в следующем подпункте завершает список установки бизнес-объектов SAP Управление serverpids Регистрация win64_x64 Снова необходимо запустить установку и выбрать установку "фаза за фазой". Установка представляет собой постоянное хранилище обновлений. :. SAP Business Objects Platform Services 4. 2 SP3 Администратор SAP Business Objects Справочный материал: SAP BusinessObjects Business Intelligence Platform 4. 2 http://help. sap. com/bobip Архитектурная схема SAP BusinessObjects BI Platform 4. 1 (PDF) https://archive. sap. com/documents/docs/doc-43663 Обновление SAP BusinessObjects BI 4. 1 - обзор http://scn. sap. com/docs/doc-56525 Платформа SAP BusinessObjects BI 4. 2 SP3 - разблокировка базы данных CMS SAP Business Intelligence 4. 2: Новые управляющие универсалии и ссылки Что нового в SAP BusinessObjects BI Platform Information Design Tools 4. 2 SP3? SAP BusinessObjects BI 4. 1: лучшие методы разработки SAP Business Objects BI: что нового в версии 4. 2? Прощание с пользователями и сессиями: платформа SAP BusinessObjects BI 4. 2 SP3 Этап установки: SAP BusinessObjects BI Platform 4. 2 SP3 Управление папками службы RESTFUL WEB: платформа SAP BusinessObjects BI 4. 2 SP3 Соотнесите группы пользователей с группами серверов: SAP BusinessObjects BI platform 4. 2 SP3 Advance Bert Кросс-кодеры для би-кодеров model via transferring knowledge from Как увеличить количество данных для улучшения биэнкодеров Стберта для пар предложений (семантических предложений) ???? История и проблемы В настоящее время современное состояние архитектуры Для NLP, как правило, повторно используется BERT models Он был обучен на больших текстах в качестве базовых строк, таких как Википедия и Toronto Book Corpus [1]. Детальное расположение глубоко образованного Берта привело к разработке ряда альтернативных архитектур, таких как Деберт, Ретрберт и Роберта... Это позволило добиться значительных улучшений по сравнению с эталонными оценками в различных видах деятельности по пониманию языка: в рамках сотрудничества в области НЛП оценки предложений по парам находят многочисленные применения в восстановлении информации, ответах на вопросы, вопросах репликации или группировки. В целом, предлагается два типичных подхода. Кодеры и перекрестные энкодеры. model Перекрестные кодировщики [2]: выполняют полное (ножное) самосохранение определенных записей и будущих меток и, как правило, достигают гораздо более высокой точности, чем соответствующие кодировщики. Однако им необходимо повторно передать кодировку каждого входа и этикетки. Таким образом, он не приводит к независимому представлению входов и является очень медленным по времени тестирования и не может быть восстановлен из конца в конец. Например, группировка 10 000 предложений имеет квадратичную сложность и требует около 65 часов обучения [4]. Ди-кодеры [3]: выполняют самооценку отдельно на входах и метках кандидатов, отображают их в плотное векторное пространство и объединяют в конце для окончательного представления. В результате кодеры BI могут индексировать закодированные кандидаты и сравнивать эти представления для каждого входа, что приводит к быстрому предсказанию: при той же сложности, что и группировка 10 000 предложений, время сокращается 65 часов примерно за 5 секунд [4]. Производительность from Он был представлен лабораторией Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP-tuda) под названием rectentous-bert (Sbert). Для получения дополнительной информации в данной статье представлен практический семинар по использованию би-кодеров Stbert. the advanced Bi-encoder Bert model С другой стороны, ни один метод не является идеальным во всех отношениях. И би-кодеры не являются исключением: методы би-кодирования обычно достигают более низкой производительности, чем методы кросс-кодирования, и требуют больших объемов обучающих данных. Причина этого заключается в том, что би-энкодеры должны сопоставлять вход и реальное векторное пространство по отдельности, в то время как кросс-кодеры могут сопоставлять оба входа одновременно. Для решения этой проблемы были изобретены мультикодеры [5]. Мультикодеры используют два отдельных трансформатора (подобно ), но внимание уделяется только верхним уровням между двумя точками входа, в результате чего производительность выше, чем у кодеров, а скорость выше, чем у кросс-кодеров. Однако мультицентровое исследование все же имеет некоторые недостатки. Он не может быть применен к симметричным отношениям сходства из-за асимметричной функции оценки. Мультикодерные представления не могут быть эффективно проиндексированы, что создает проблемы при проведении крупномасштабных операций восстановления. to cross-encoders В этой статье мы хотели бы представить новый подход, который позволяет эффективно использовать как кросс-кодеры, так и BI-кодеры с данными о компенсациях. Эта стратегия известна как расширенная Сбера (Augsbert) [6], которая использует Bert Выделите больший набор входных пар, чтобы увеличить количество обучающих данных Сберта cross-encoders Этот самый большой расширенный тренировочный набор имеет подробную организацию и значительно повышает производительность. Идея очень похожа на обучение самооценке с помощью соответствующего компьютерного зрения. Таким образом, в простом смысле это можно представить как обучение самооценке при обработке естественного языка. Более подробная информация представлена в следующих разделах. bi-encoders . Then, SBERT bi-encoders техника Выделите технику Три основных сценария подхода к регрессии Аугменида-Сберта работают с парами предложений или перестановок. Сценарий 1: Полностью прокомментированный набор данных (все отмеченные пары предложений). В этом сценарии применяется прямая стратегия увеличения данных для подготовки и расширения набора маркированных данных. Существует три наиболее распространенных уровня. Характер, слово и приговор. Однако уровень слов больше всего подходит для пар. На основе результатов обучения кодировщиков рекомендуются следующие методики. Импорт/обмен словами интеграции фреймов (Bert, Disilbert, Roberta или XLNet) или замены слов (WordNet, PPDB). После создания расширенных текстовых данных они объединяются с инициалами и адаптируются к Bi-Encoders. Однако для некоторых выделенных данных или особых наборов случаев простая стратегия замены слов, как она представлена, не поможет увеличить данные в предложенных парах. Без увеличения. to models По сути, простая стратегия увеличения объема данных включает в себя три шага Шаг 1: Подготовка полного набора помеченных данных семантического сходства (золотые данные). Шаг 2: Замените синонимы парами предложений (серебряные данные) (Sbert) к обширному (золото + серебро) набору обучающих данных Step 3: Train a bi-encoder Сценарий 2: Ограниченный набор комментариев или небольшой набор данных с комментариями (несколько пар текстов) В этом случае, из-за ограниченного набора маркированных данных (золотой набор данных), для маркировки немаркированных данных (тот же сектор) используются образованные кроскодеры. Однако случайный выбор двух утверждений обычно приводит к различным (отрицательным) парам, в то время как положительные пары встречаются очень редко. Это в значительной степени искажает распределение меток в наборе данных Silver в сторону отрицательных пар. Поэтому предлагается два подходящих подхода к выборке. Выборка BM25 (BM25): алгоритм основан на лексическом покрытии и широко используется многими поисковыми системами в качестве функции скоринга [7]. Вверх K Аналогичные приговоры ищутся и восстанавливаются Индексированные уникальные предложения. from Выборка семантического поиска (SS): предварительно обученные кодеры (Sbert) [4] используются для восстановления более похожих предложений в коллекции. Для больших коллекций можно использовать приблизительный поиск ближайших соседей, например, FAISS, чтобы быстро найти более похожие предложения. С небольшим лексическим покрытием или без него, синонимы могут решить недостатки BM25. Затем отобранные пары предложений слабо выделяются с помощью образованных пересечений и объединяются с золотым набором данных. Затем кодеры обучаются на этом расширенном наборе учебных данных. Это называется расширенным кодером (Augsbert); Augsbert улучшает производительность существующих кодеров и уменьшает различия с Cross-Cod. model В целом, для ограниченных наборов данных он включает в себя три этапа Шаг 1: Детальная настройка кросс-кодера (BERT) для малых (золотых наборов данных). Шаг 2. 1: Создайте пары с помощью рекомбинации и сокращения пар через BM25 или семантический поиск. Шаг 2. 2: Слабые (серебряные данные) с помощью кросс-кодера выделяют новые пары Шаг 3: Сертификация DI (Sbert) в больших (золото + серебро) образовательных наборах Сценарий 3: Набор данных без комментариев (только немаркированные пары предложений) Этот сценарий возникает, когда вы хотите, чтобы Stbert достиг высокой производительности на ряде данных сектора (без комментариев). По существу, Стберт не может сопоставить невидимые термины в рациональном векторном пространстве. Поэтому стратегия увеличения соответствующих данных была адаптирована к полевым условиям. Исходный набор данных комментария используется для бритья кроссера Барта. Step 1: Train from Шаг 2: Используйте эти перекрестные кодировщики (BERT) для выделения целевого набора, т.е. немаркированных пар предложений. Шаг 3: Наконец, обучите SBET (Sbert) на выделенных целевых наборах В целом, AugSBERT приносит большую пользу, когда исходная область является достаточно общей, а целевая область - достаточно специфической. Идет в противоположном направлении. при переходе от конкретной области к общей целевой области наблюдается лишь незначительный прирост производительности. from ????Экспериментальная оценка Этот эксперимент демонстрирует, как применять AugSBERT в различных сценариях. Во-первых, необходимо импортировать несколько пакетов Сценарий 1: Аннотированный полный набор данных (все аннотированные пары предложений) В этом сценарии применяется прямая стратегия увеличения данных для подготовки и расширения набора маркированных данных. Существует три наиболее распространенных уровня. Характер, слово и приговор. имя (вы можете указать любой предварительно обученный Huggingface/ Transformer). and model Затем импортируйте слова из BERT. model ) (Вы можете применить другую технику обсуждения для создания серебряного набора данных, как описано в разделе "Основные моменты техники"). model Затем два (золото + серебро) эталонных набора данных STS усредняются вместе для определения бинового кодировщика. Наконец, мы оцениваем Эталонный тест STS в наборе данных. our model Сценарий 2: Ограниченный или небольшой набор аннотированных данных (несколько аннотированных пар предложений) В этом случае, из-за ограниченного набора маркированных данных (золотой набор данных), для маркировки немаркированных данных (тот же сектор) используются образованные кроскодеры. Однако случайный выбор двух утверждений обычно приводит к различным (отрицательным) парам, в то время как положительные пары встречаются очень редко. Это в значительной степени искажает распределение меток в наборе данных Silver в сторону отрицательных пар. Поэтому предлагается два подходящих подхода к выборке. . Сначала определим кросс-кодеры и би-кодеры. model Шаг 1. Подготовьте обучение, разработку и тестирование, как и раньше, и улучшите кросс-кодеры. Шаг 2. Использование улучшенного кросс-кодера для маркировки немаркированных наборов данных. Шаг 3. Обучение биэнкодера на золотом и серебряном наборах данных. Наконец, мы оценим Эталонный тест STS в наборе данных. our model Сценарий 2: Ограниченный или небольшой набор аннотированных данных (несколько аннотированных пар предложений) Этот сценарий возникает, когда вы хотите, чтобы Stbert достиг высокой производительности на ряде данных сектора (без комментариев). По существу, Стберт не может сопоставить невидимые термины в рациональном векторном пространстве. Поэтому стратегия увеличения соответствующих данных была адаптирована к полевым условиям. Конкретный целевой набор данных (пары вопросов Quora). and transfer the knowledge Обучает кросс-кодеру. Выделите набор данных Quora Question Pairs (Silver dataset). В данном случае задачей является классификация, поэтому оценки необходимо преобразовать в бинарные оценки. Далее происходит обучение кодировщика Наконец, оценим тестовый набор данных Quora Question Pairs ???? ???? Заключительные мысли. AugSBERT - это простое и эффективное расширение данных для улучшения би-кодеров для задач парной оценки предложений. Идея основана на маркировке новых пар предложений с помощью предварительно обученных перекрестных энкодеров и объединении их в обучающий набор. Выбор подходящих пар предложений для мягкой маркировки важен и необходим для повышения производительности; подход AugSBERT также может быть использован для адаптации домена путем мягкой маркировки данных в целевом домене. Если вам необходимо дальнейшее обсуждение, пожалуйста, свяжитесь со мной. Вот мой Linkedin Ссылки. [1] Джейкоб Девлин, Мингвей Чжан, Кентон Ли и Кристина Тутанова. Берт: Предварительное обучение глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. [2] Томас Вольф, Виктор Сун, Жюльен Шомон и Клеман Деланг. Передача Передача: Подход к обучению разговорных агентов на основе нейронных сетей. A transfer [3] Пьер-Эммануэль Мазар, Самуэль Юмо, Мартин Райсон, Антуан Бордес. Обучение миллионов персонализированных диалоговых агентов. [4] Nils Reimers и Irina Gulevich.SentenceBERT: Встраивание предложений с использованием сиамской сети BERT. [5] Samuel Yumeau, Kurt Schuster, Marie-Ann Rasho and Jason Weston.Poly-encoders: architecture and pre-training strategies for fast and accurate multi-sentence scoring. [6] Nandan Thakur, Nils Reimers, Johannes Daxenberge, Iryna Gurevych.Augmented SBERT: data extension methods to improve bi-encoders for pairwise sentence scoring tasks. [7] Giambattista Amati, BM25, Springer USA, Boston, MA Power BI BigQuery - пошаговое руководство по подключению 2023. Power BI, инструмент визуализации данных от Microsoft, обеспечивает встроенное подключение к различным базам данных, включая MySQL, Amazon Redshift и BigQuery. Последний является мощным и простым в использовании инструментом и поэтому очень популярен в наши дни. В этой статье объясняется, как интегрировать Microsoft Power BI и Google BigQuery собственными силами или с помощью стороннего решения. Скрытие содержимого Подключение Power BI к BigQuery Примечание: Описанный ниже поток доступен только в Power BI Desktop. На ленте Power BI Desktop Home нажмите Получить данные, Другие... В открывшемся окне нажмите на строку поиска 'bb'. В открывшемся окне введите 'bigquery' в строке поиска или выберите категорию Базы данных слева, затем найдите и выберите Google BigQuery. [Нажмите Подключить. Далее необходимо подключить BigQuery к Power BI. Это можно сделать двумя способами Учетная запись организации - нажмите кнопку Войти и следуйте обычной процедуре. Вход в учетную запись сервиса - определяет адрес учетной записи электронной почты и содержимое файла ключей JSON. Примечание: При использовании учетной записи службы можно создать отдельную учетную запись Power BI с необходимыми ограниченными правами. Кроме того, вы можете в любое время удалить/отменить ключ учетной записи сервиса, чтобы обеспечить больший контроль над доступом к сервису. Для организационного аккаунта вы предоставляете своему би те же права, что и у вас. Это может быть чрезмерным, если, например, вы являетесь владельцем всего проекта. Для целей данной настройки вы выбрали организацию для учетной записи Organisation. Вы нажали кнопку Login, чтобы рабочий стол Power BI получил доступ к вашей учетной записи Google. После входа в систему на экране появится аналогичное сообщение. [Нажмите кнопку Войти, чтобы продолжить. Появится окно Navigator, в котором необходимо выбрать проект BigQuery, базу данных и таблицу для загрузки данных Последний шаг в настройке коннектора Power BI BigQuery - нажать кнопку Load и выбрать параметры ввода. from . Введение - занести копию выбранного набора данных в Power BI DirectQuery - создать живое соединение с этим набором данных Ознакомьтесь с деталями каждого варианта и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям. BigQuery в Power BI - начало работы Load data from Если вы выберете "Введение", данные mode BigQuery будет скопирован в Power BI. Вы можете обрабатывать их по своему усмотрению - изменять формат и добавлять/удалять колонки. Следуйте инструкциям по просмотру Power BI:. from Основные недостатки этого внедрения заключается в том, что Power BI не синхронизируется с BigQuery. Поэтому изменения в BigQuery не отражаются в Power BI. mode BigQuery в Power BI - прямой запрос Load data from Если выбран прямой запрос, то данные mode BigQuery будет синхронизироваться с Power BI, но предварительный просмотр пока недоступен. from Однако любые изменения в регистрации BigQuery теперь будут обновляться в Power BI. Независимо от выбранного варианта ввода, данные BigQuery можно визуализировать в Power BI после нажатия кнопки OK. Power BI - мысли о подключении BigQuery Можно ли подключить BigQuery к службе Power BI? Невозможно подключить службы Power BI непосредственно к BigQuery. Однако существует решение для лечения, которое состоит из следующих шагов Подключите рабочий стол PowerBI к BigQuery (поток выше) Разместить набор данных Power BI Загрузите данные в службу Power BI Опубликованный набор данных from Примечание: Вы должны войти в одну и ту же учетную запись Microsoft как для рабочего стола Power BI, так и для службы Power BI. Разместить набор данных Power BI Загрузите данные в службу Power BI Затем вам будет предложено сохранить изменения в файле устройства . Вам будет предложено сохранить изменения в виде файла pbix. Затем выберите рабочее место Power BI и нажмите Выбрать. Набор данных будет опубликован в Power BI. Загрузите данные в службу Power BI Опубликованный набор данных from Примечание: Вы должны войти в одну и ту же учетную запись Microsoft как для рабочего стола Power BI, так и для службы Power BI. Now you can proceed to Power BI service. Go to Get data =>Выберите опубликованный набор данных и нажмите кнопку Создать. Вот и все! Набор данных BigQuery работает в Power BI. Как загрузить другой набор данных BigQuery в Power BI from Если вы хотите загрузить другую таблицу или набор данных или проект BigQuery, вам нужно повторить основной поток. from В исходной ленте рабочего стола Power BI нажмите Получить данные, а затем Подробнее. В открывшемся окне введите 'bigquery' в строке поиска или выберите категорию Базы данных слева, затем найдите и выберите Google BigQuery. [Нажмите Подключить. Выберите необходимый проект, базу данных и набор таблиц BigQuery в окне Навигатор и нажмите Загрузить. from Сначала сделайте свой выбор. Это добавит новый набор данных в Power BI. mode . Как переподключить Power BI к другой учетной записи BigQuery Чтобы перейти на другую учетную запись BigQuery, выполните следующие действия Настройки данных. Go to the File menu => Options and settings =>Выберите 'GoogleBigQuery' и нажмите Редактировать... В открывшемся окне нажмите кнопку Редактировать... Войдите в систему как другой пользователь (как другой пользователь) в открывшемся окне. Примечание: Если вы используете вход в учетную запись службы, измените содержимое электронной почты учетной записи службы и файла ключа JSON соответственно. Затем войдите в BigQuery, используя требуемую учетную запись, и нажмите кнопку Сохранить. Загрузить данные BigQuery Вам нужно будет повторить описанный выше процесс, используя последнюю подключенную учетную запись. from Примечание: Наборы данных, которые были загружены ранее Они будут доступны, но наборы данных DirectQuery - нет. from BigQuery in import mode Данные могут быть преобразованы перед загрузкой Power-by BigQuery. from Если вы хотите загрузить другую таблицу или набор данных или проект . В окне Навигатора рядом с кнопкой Загрузить вы также увидите кнопку Данные. from Эта кнопка позволяет получить набор данных BigQuery перед его загрузкой в BI. Нажмите на него и выберите Рефералы а затем откройте окно Power Query Editor для добавления/удаления столбцов, сортировки цен, разделения столбцов по цене и т.д. mode [...] [...] [...] [...] mode . Затем данные загружаются в BigQuery в Power BI. from Совет: Еще один способ преобразования данных перед загрузкой BigQuery в Power BI from Если вы хотите загрузить другую таблицу или набор данных или проект Это происходит потому, что столбцов меньше, а некоторые строки отфильтрованы. Кроме того, это гораздо удобнее ???? . from Встроенный коннектор BigQuery в Power BI - зачем он нужен? DirectQuery - главное преимущество коннектора Power BI BigQuery. Он поддерживает синхронизацию данных между источником (BigQuery) и получателем (Power BI). В остальном соединение работает гладко, и данные можно перемещать очень быстро; BigQuery SQL позволяет протестировать первый запрос, прежде чем загружать его в Power BI. Еще одним преимуществом является возможность импорта данных нескольких источников BigQuery в соответствии с расписанием и импортировать их в Power BI. Например, вы можете экспортировать данные Google Analytics в BigQuery, а затем импортировать их в Power BI. from Это возможно благодаря Coupler.io, инструменту, который соединяет BigQuery с Airtable, Xero, Pipedrive, Google Spreadsheets и многими другими источниками. Инструмент также можно использовать для автоматизации запланированного экспорта данных BigQuery и подключения электронных таблиц Google к Power BI. Процесс установки очень прост: Настройка источника (настройка источника, из которого будут извлекаться данные) Установите цель (выберите проект BigQuery, набор данных или таблицу, из которой вы хотите извлечь данные) from ) Настройка расписания (автоматизация обновления данных и синхронизация данных) Подключение Power BI к BigQuery с помощью инструментов сторонних производителей Встроенный коннектор Power BI к BigQuery имеет следующие механизмы BigQuery и могут быть преобразованы в редакторе Power Query Data is imported from Некоторые пользователи могут пожелать сначала настроить свой запрос, используя BigQuery SQL для получения нужных им данных. В таких случаях рекомендуется использовать коннектор ODBC. Вот как это выглядит. Во-первых, необходимо загрузить и установить драйверы ODBC для источника; обратите внимание, что драйверы ODBC не бесплатны. Далее необходимо настроить аутентификацию драйвера в ODBC Administrator, прежде чем вы сможете загружать данные с помощью ODBC Administrator. Наконец, вернитесь в Power BI, нажмите Получить данные, а затем на ленте Главная нажмите Еще.... на ленте Главная. Затем выберите ODBC вместо Google BigQuery и нажмите кнопку Подключиться. [В раскрывающемся окне Data Source Name выберите драйвер ODBC, нажмите Advanced Options и разверните поле SQL Statement. Здесь вы можете ввести свой SQL-запрос. [Нажмите OK для предварительного просмотра извлеченных данных. Теперь вы можете загрузить запрос в Power BI. from BigQuery. Реферат: Нативный коннектор Power BI BigQuery или ODBC? По нашему опыту, эффективнее использовать родные ссылки, так как вам не нужно тратить время на настройку по сравнению с драйверами ODBC. Поэтому единственная причина использовать ODBC - это загрузка запросов. BigQuery в Power BI; однако вы можете запросить данные BigQuery в другой таблице, а затем загрузить эти наборы данных в Power BI, верно? В любом случае, выбирайте тот вариант, который лучше всего соответствует вашим потребностям. from На данный момент выберите другой инструмент визуализации данных для ваших целей и подключите BigQuery к вашему порталу данных. Удачи в работе с данными BBC News, Русская служба - Главная Российские войска усилили наступление в Донецкой области на двух направлениях - на Бахмут, к северу от областного центра, и на Угледар, к юго-западу: под Бахмутом им удалось еще больше потеснить левый фланг украинской обороны; под Угледаром их успехи выглядят не столь значительными. но атаки становятся все более интенсивными. Обзор ситуации в зонах боевых действий в Украине смотрите на BBC 5 часов назад Читайте также. Прямой эфир, война на Украине: Израиль впервые признает, что может оказать военную помощь Киеву Последние новости, комментарии и видео о войне России против Украины. Он не придерживается никакого вероучения". Россия обсуждает мораторий на закон о госзакупках. Председатель Совета Федерации Валентина Матвиенко предложила Правительству РФ "ввести мораторий" на закон о госзакупках, что позволит "развязать руки" чиновникам и дать им возможность "эффективно использовать средства, выделяемые на развитие . инвестиции в страну и экономику". К чему это может привести? 'Жизнь спортсмена коротка' Как идея разрешить россиянам участвовать в Олимпийских играх разделила спортивный мир Вот уже неделю не утихают дебаты по поводу предложения о возвращении российских спортсменов на Олимпийские игры. Одно из главных условий, поставленных Международным олимпийским комитетом (МОК), заключается в том, что спортсмены не должны поддерживать вторжение России в Украину ни словом, ни делом. Российский спорт разделен на две части этой идеей. Эта идея разделяет мир, и Украина пригрозила бойкотировать российских спортсменов, если они будут приглашены на Олимпиаду.4 часа назад Бывшего министра внутренних дел Арсена Авакова и бизнесмена Игоря Коломойского обыскали в Украине Бывший министр внутренних дел Украины Арсен Аваков попал под следствие сотрудников Государственной службы расследований, а Коломойский - Службы безопасности и Службы экономики и безопасности Украины.3 часа назад Владелец квартиры выиграл дело о защите частной жизни против галереи Tate Modern Высокий суд Великобритании постановил, что смотровая площадка Тейт Модерн нарушает неприкосновенность частной жизни владельца квартиры, расположенной через дорогу.1 час назад Видео 'Почему нельзя сказать просто?' Выставка антивоенных плакатов пенсионерки Осиповой в Санкт-Петербурге, продолжительность 2. 37 Плакаты пережившей блокаду Елены Осиповой были выставлены на ее участке партией "Яблоко". Выставка открылась 31 января. 4 часа назад. Россиянам, проживающим за рубежом, новые паспорта не выдавались. Почему и что они должны делать? В последние недели несколько россиян, покинувших страну, получили от консульств отказ в выдаче или продлении паспорта. Русская служба Би-би-си выяснила, насколько это законно и что делать в таких случаях.7 часов назад Американский активист получил 13 дней тюрьмы за прогулку с теленком по Красной площади Американский активист был приговорен к 13 дням тюремного заключения за хождение телят по Красной площади в Москве после того, как его обвинили в сопротивлении полиции. Она также была оштрафована на 20 000 рублей. Осужденная называет себя защитницей животных.4 часа назад