पावर बीआई में रीयल-टाइम डैशबोर्ड: स्ट्रीमिंग डेटा और लाइव अपडेट

अधिकांश एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म कल के डेटा के लिए बनाए गए हैं - वे मिनटों या घंटों में मापे गए शेड्यूल पर ताज़ा होते हैं, और उपयोगकर्ता समझते हैं कि वे जो देख रहे हैं वह अतीत के किसी बिंदु से एक स्नैपशॉट है। अधिकांश विश्लेषणात्मक उपयोग के मामलों के लिए, यह ठीक है।

लेकिन समस्याओं का एक वर्ग है जहां कल का डेटा बेकार है: एक विनिर्माण लाइन की निगरानी करना जहां गुणवत्ता दोष को सेकंड के भीतर पकड़ा जाना चाहिए, सर्वर बुनियादी ढांचे पर वास्तविक समय लोड को ट्रैक करना, खुदरा लेनदेन धोखाधड़ी की निगरानी करना, या वास्तविक समय में वाहन बेड़े की स्थिति का प्रबंधन करना। इन उपयोग के मामलों के लिए, पावर बीआई की स्ट्रीमिंग और वास्तविक समय क्षमताएं डैशबोर्ड को ऐतिहासिक समीक्षा टूल से लाइव ऑपरेशनल मॉनिटर में बदल देती हैं।

यह मार्गदर्शिका वास्तविक समय डेटा के लिए पावर बीआई के तीन दृष्टिकोण, प्रत्येक के लिए तकनीकी वास्तुकला, व्यावहारिक कॉन्फ़िगरेशन चरण और IoT और परिचालन निगरानी पैटर्न को कवर करती है जहां वास्तविक समय डैशबोर्ड सबसे अधिक मूल्य प्रदान करते हैं।

मुख्य बातें

• पावर बीआई तीन स्ट्रीमिंग मोड का समर्थन करता है: पुश डेटासेट (आरईएसटी एपीआई), स्ट्रीमिंग डेटासेट (कोई इतिहास नहीं), और हाइब्रिड स्ट्रीमिंग (इतिहास के साथ आरईएसटी एपीआई)
• एज़्योर इवेंट हब और एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स उच्च-मात्रा वाले IoT और इवेंट स्ट्रीमिंग के लिए मानक पाइपलाइन हैं
• पावर बीआई डैशबोर्ड पर स्ट्रीमिंग टाइल्स पेज रिफ्रेश किए बिना वास्तविक समय में अपडेट होती हैं
• पुश डेटासेट ऐतिहासिक विश्लेषण का समर्थन करते हैं; शुद्ध स्ट्रीमिंग डेटासेट केवल वर्तमान स्थिति दिखाते हैं
• रीयल-टाइम डैशबोर्ड परिचालन निगरानी के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं, खोजपूर्ण विश्लेषण के लिए नहीं
• स्ट्रीमिंग डेटासेट की सीमा प्रति डेटासेट प्रति घंटे 1 मिलियन पंक्तियाँ है
• पावर बीआई एंबेडेड कस्टम परिचालन अनुप्रयोगों में वास्तविक समय के डैशबोर्ड को प्रदर्शित कर सकता है
• डेटा के पावर बीआई तक पहुंचने से पहले एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स का उपयोग करके स्ट्रीमिंग डेटा पर विसंगति का पता लगाया जा सकता है

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पावर बीआई के तीन रीयल-टाइम मोड

पावर बीआई वास्तविक समय डेटा के लिए तीन अलग-अलग दृष्टिकोण प्रदान करता है, प्रत्येक अलग-अलग क्षमताओं और ट्रेड-ऑफ के साथ।

मोड 1: स्ट्रीमिंग डेटासेट (शुद्ध स्ट्रीमिंग) डेटा को REST API के माध्यम से स्ट्रीमिंग डेटासेट में धकेल दिया जाता है। डैशबोर्ड वास्तविक समय में अपडेट होते हैं। कोई ऐतिहासिक डेटा संग्रहीत नहीं किया जाता है - डेटासेट केवल वर्तमान/हाल की स्थिति दिखाता है। इसे एक लाइव टिकर के रूप में सोचें, ऐतिहासिक रिकॉर्ड के रूप में नहीं।

• इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: लाइव ऑपरेशनल मेट्रिक्स जहां ऐतिहासिक संदर्भ की आवश्यकता नहीं है
• डेटा प्रतिधारण: कोई नहीं (या बहुत छोटी विंडो)
• रिपोर्ट प्रकार: केवल डैशबोर्ड टाइल्स (कोई रिपोर्ट नहीं)
• विलंबता: लगभग वास्तविक समय (सेकंड)
• सीमा: प्रति डेटासेट 1 मिलियन पंक्तियाँ/घंटा

मोड 2: पुश डेटासेट (इतिहास के साथ एपीआई) डेटा को REST API के माध्यम से पुश किया जाता है और Power BI डेटासेट (आयात मोड की तरह) में संग्रहीत किया जाता है। नया डेटा आते ही डैशबोर्ड अपडेट हो जाते हैं। पूरी रिपोर्ट और चार्ट उपलब्ध हैं क्योंकि इतिहास बरकरार रखा गया है। डेटा आते ही रिफ्रेश होता है, शेड्यूल पर नहीं।

• इसके लिए सर्वोत्तम: प्रवृत्ति विश्लेषण के साथ परिचालन निगरानी
• डेटा प्रतिधारण: पूर्ण इतिहास (आयात मोड डेटासेट आकार द्वारा सीमित)
• रिपोर्ट प्रकार: पूर्ण रिपोर्ट + डैशबोर्ड टाइल्स
• विलंबता: लगभग वास्तविक समय (सेकंड)
• सीमा: प्रति डेटासेट प्रति घंटे 1 मिलियन पंक्तियाँ, कुल 5 मिलियन पंक्तियाँ (प्रीमियम के साथ विस्तार योग्य)

मोड 3: सीधी क्वेरी/लाइव कनेक्शन (डेटाबेस-समर्थित) पावर बीआई एक लाइव डेटाबेस या एज़्योर एनालिसिस सर्विसेज इंस्टेंस से जुड़ता है और वास्तविक समय में उससे पूछताछ करता है। जैसे ही अंतर्निहित डेटा बदलता है, पावर बीआई चार्ट ताज़ा होने पर परिवर्तन दर्शाते हैं।

• इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: लाइव विश्लेषणात्मक डेटाबेस के विरुद्ध समृद्ध विश्लेषणात्मक प्रश्न
• डेटा प्रतिधारण: बैकएंड सिस्टम द्वारा प्रबंधित
• रिपोर्ट प्रकार: पूर्ण इंटरैक्टिव रिपोर्ट
• विलंबता: सेकंड से मिनट तक (क्वेरी और स्रोत प्रदर्शन पर निर्भर करता है)
• सीमा: स्रोत डेटाबेस क्षमता

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एज़्योर इवेंट हब + स्ट्रीम एनालिटिक्स आर्किटेक्चर

हाई-वॉल्यूम IoT और इवेंट स्ट्रीमिंग के लिए, अनुशंसित आर्किटेक्चर पाइपलाइन डेटा को Power BI तक पहुंचने से पहले Azure सेवाओं के माध्यम से भेजता है:

IoT Devices / Application Events
        ↓
Azure IoT Hub / Azure Event Hubs
(ingestion layer — billions of events/day)
        ↓
Azure Stream Analytics
(real-time processing, windowing, aggregation)
        ↓
Power BI Streaming Dataset
(display layer — dashboard tiles update live)

यह वास्तुकला क्यों?

कच्चा IoT डेटा उच्च वेग से आता है (सेंसर निर्माण, वाहन टेलीमेट्री, या एप्लिकेशन लॉग से प्रति सेकंड हजारों घटनाएं)। पावर बीआई स्ट्रीमिंग डेटासेट 1 मिलियन पंक्तियों/घंटा को संभाल सकता है - एकत्रित डेटा के लिए पर्याप्त है लेकिन कच्चे उच्च-आवृत्ति सेंसर स्ट्रीम के लिए नहीं।

एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स बीच में बैठता है, समय-विंडो एकत्रीकरण को लागू करता है जो डेटा वॉल्यूम को कुछ हद तक कम कर देता है जिसे पावर बीआई विश्लेषणात्मक मूल्य जोड़ते समय संभाल सकता है:

-- Stream Analytics query: aggregate sensor readings every 30 seconds
SELECT
    System.Timestamp() AS WindowEnd,
    DeviceId,
    AVG(Temperature) AS AvgTemperature,
    MAX(Temperature) AS MaxTemperature,
    MIN(Temperature) AS MinTemperature,
    COUNT(*) AS ReadingCount,
    AVG(Pressure) AS AvgPressure,
    CASE
        WHEN AVG(Temperature) > 85 THEN 'Critical'
        WHEN AVG(Temperature) > 75 THEN 'Warning'
        ELSE 'Normal'
    END AS AlertLevel
INTO [PowerBIOutput]
FROM [IoTHubInput] TIMESTAMP BY EventTime
GROUP BY DeviceId, TUMBLINGWINDOW(second, 30)

यह क्वेरी हजारों उपकरणों से कच्चे तापमान और दबाव रीडिंग प्राप्त करती है और प्रति डिवाइस प्रति 30-सेकंड विंडो में एक एकत्रित रिकॉर्ड आउटपुट करती है - प्रति घंटे लाखों कच्चे घटनाओं को हजारों एकत्रित रिकॉर्ड में परिवर्तित करती है जिन्हें पावर बीआई आसानी से संभालती है।

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पावर बीआई में एक स्ट्रीमिंग डेटासेट बनाना

चरण 1: स्ट्रीमिंग डेटासेट बनाएं

पावर बीआई सेवा में → कार्यक्षेत्र → नया → स्ट्रीमिंग डेटासेट।

डेटा स्रोत के रूप में "एपीआई" चुनें (आरईएसटी एपीआई पुश के लिए)। स्कीमा को परिभाषित करें - वे फ़ील्ड जिन्हें प्रत्येक डेटा रिकॉर्ड के साथ पुश किया जाएगा:

यदि आप रिपोर्ट-स्तरीय विश्लेषण के लिए इतिहास संग्रहीत करना चाहते हैं तो "ऐतिहासिक डेटा विश्लेषण" को चालू पर सेट करें। OFF एक शुद्ध स्ट्रीमिंग डेटासेट बनाता है।

निर्माण के बाद, Power BI प्रदान करता है:

• पुश यूआरएल: आरईएसटी एंडपॉइंट जहां डेटा भेजा जाता है
• एपीआई कुंजी: पुश एंडपॉइंट के लिए प्रमाणीकरण

चरण 2: डेटा को स्ट्रीमिंग डेटासेट पर पुश करें

कोई भी सिस्टम जो HTTP POST अनुरोध कर सकता है, डेटा पुश कर सकता है। पेलोड प्रारूप:

[
  {
    "Timestamp": "2026-03-19T14:32:15Z",
    "DeviceID": "LINE-A-SENSOR-007",
    "Temperature": 72.4,
    "Pressure": 14.7,
    "AlertLevel": "Normal",
    "MachineLine": "Assembly Line A"
  }
]

परीक्षण के लिए कर्ल के माध्यम से पुश करें:

curl -X POST \
  "https://api.powerbi.com/beta/{tenant}/datasets/{datasetId}/rows?key={apiKey}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '[{"Timestamp":"2026-03-19T14:32:15Z","DeviceID":"LINE-A-SENSOR-007","Temperature":72.4,"Pressure":14.7,"AlertLevel":"Normal","MachineLine":"Assembly Line A"}]'

चरण 3: डैशबोर्ड टाइल्स बनाएं

पावर बीआई डैशबोर्ड में, "टाइल जोड़ें" → कस्टम स्ट्रीमिंग डेटा → अपने स्ट्रीमिंग डेटासेट का चयन करें → विज़ुअलाइज़ेशन (गेज, लाइन चार्ट, कार्ड, आदि) कॉन्फ़िगर करें → डैशबोर्ड में जोड़ें पर क्लिक करें।

नया डेटा आते ही स्ट्रीमिंग डेटासेट टाइलें स्वचालित रूप से अपडेट हो जाती हैं - किसी पेज को रीफ्रेश करने की आवश्यकता नहीं है।

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रीयल-टाइम विनिर्माण डैशबोर्ड का निर्माण

विनिर्माण सबसे प्रभावशाली वास्तविक समय पावर बीआई उपयोग मामलों में से एक है। उत्पादन लाइनें निरंतर सेंसर डेटा उत्पन्न करती हैं: तापमान, दबाव, गति, गिनती और गुणवत्ता जांच परिणाम। एक वास्तविक समय डैशबोर्ड संचालन प्रबंधकों और गुणवत्ता इंजीनियरों को लाइन स्थिति का त्वरित दृश्य देता है।

वास्तविक समय डैशबोर्ड लेआउट का निर्माण:

KPI टाइल्स (शीर्ष पंक्ति):

• वर्तमान ओईई (समग्र उपकरण प्रभावशीलता) - हर मिनट अपडेट किया जाता है
• आज उत्पादित इकाइयां बनाम लक्ष्य - प्रत्येक उत्पादन गणना के साथ अद्यतन किया गया
• दोष दर (अंतिम 30 मिनट) - गुणवत्ता जांच लॉग होते ही अपडेट हो जाती है
• सक्रिय अलर्ट (वर्तमान चेतावनी/गंभीर स्थितियों की गिनती)

लाइन स्थिति दृश्य: रंग कोडिंग के साथ प्रत्येक उत्पादन लाइन की वर्तमान स्थिति (रनिंग, आइडल, फॉल्ट) दिखाने वाला एक गेज या स्कोरकार्ड दृश्य। स्ट्रीमिंग डेटासेट से हर 30 सेकंड में अपडेट किया जाता है।

तापमान का रुझान (पिछले 2 घंटे): रोलिंग 2-घंटे की विंडो पर प्रति मशीन क्षेत्र का तापमान दिखाने वाला लाइन चार्ट। तापमान में विसंगतियाँ (एक महत्वपूर्ण सीमा तक पहुँचना) उपकरण में खराबी उत्पन्न करने से पहले दृश्य स्पाइक्स के रूप में दिखाई देती हैं।

अलर्ट फ़ीड: एक टेबल टाइल जो सबसे हाल के 10 अलर्ट दिखाती है - डिवाइस आईडी, अलर्ट प्रकार, गंभीरता और टाइमस्टैम्प। जैसे ही नए अलर्ट स्ट्रीमिंग डेटासेट पर भेजे जाते हैं, वे शीर्ष पर दिखाई देते हैं।

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वास्तविक समय वित्तीय लेनदेन की निगरानी

वित्तीय सेवा कंपनियाँ लेनदेन की निगरानी के लिए पावर बीआई रीयल-टाइम डैशबोर्ड का उपयोग करती हैं - विशेष रूप से धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए जहां प्रसंस्करण के सेकंड के भीतर असामान्य लेनदेन की पहचान करना महत्वपूर्ण है।

वित्तीय वास्तविक समय की निगरानी के लिए वास्तुकला:

भुगतान प्रोसेसर → एज़्योर इवेंट हब → स्ट्रीम एनालिटिक्स (धोखाधड़ी स्कोरिंग नियम लागू करें) → पावर बीआई स्ट्रीमिंग डेटासेट

स्ट्रीम एनालिटिक्स ऐसे नियम लागू करता है जो लेनदेन को वर्गीकृत करते हैं:

SELECT
    System.Timestamp() AS Timestamp,
    MerchantCategory,
    COUNT(*) AS TransactionCount,
    SUM(Amount) AS TotalAmount,
    AVG(Amount) AS AvgAmount,
    SUM(CASE WHEN FraudScore > 0.8 THEN 1 ELSE 0 END) AS HighRiskCount,
    SUM(CASE WHEN FraudScore > 0.8 THEN Amount ELSE 0 END) AS HighRiskAmount
INTO [PowerBIOutput]
FROM [TransactionInput] TIMESTAMP BY TransactionTime
GROUP BY MerchantCategory, TUMBLINGWINDOW(minute, 5)

पावर बीआई डैशबोर्ड लेनदेन की मात्रा, मूल्य और धोखाधड़ी जोखिम संकेतकों की 5 मिनट की विंडो दिखाता है। उच्च जोखिम वाले लेनदेन की संख्या में बढ़ोतरी से तत्काल समीक्षा शुरू हो जाती है - और क्योंकि डेटा लेनदेन के कुछ सेकंड के भीतर आता है, धोखाधड़ी संचालन टीम हस्तक्षेप कर सकती है जबकि लेनदेन अभी भी प्राधिकरण के लिए लंबित है।

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IoT डिवाइस मॉनिटरिंग डैशबोर्ड

IoT परिनियोजन - स्मार्ट बिल्डिंग सेंसर, कनेक्टेड वाहन, पर्यावरण निगरानी नेटवर्क - निरंतर टेलीमेट्री उत्पन्न करते हैं जिसे Power BI वास्तविक समय में देख सकता है।

स्मार्ट बिल्डिंग मॉनिटरिंग: बिल्डिंग सेंसर (तापमान, आर्द्रता, CO2, अधिभोग, ऊर्जा खपत) हर 60 सेकंड में Azure IoT हब पर डेटा भेजते हैं। स्ट्रीम एनालिटिक्स फ़्लोर और ज़ोन के अनुसार एकत्रित होता है। पावर बीआई डैशबोर्ड दिखाते हैं:

• फर्श-दर-फर्श तापमान मानचित्र (पावर बीआई के मैट्रिक्स विज़ुअल को हीट मैप के रूप में उपयोग करके)
• भवन क्षेत्र द्वारा वास्तविक समय में ऊर्जा की खपत
• अधिभोग की गणना एचवीएसी दक्षता सहसंबंध के साथ की जाती है
• थ्रेसहोल्ड अलर्ट के साथ वायु गुणवत्ता संकेतक

बेड़े प्रबंधन: वाहन जीपीएस टेलीमेट्री हर 30 सेकंड में स्थान, गति, ईंधन स्तर और डायग्नोस्टिक्स कोड भेजती है। स्ट्रीम एनालिटिक्स गणना करता है:

• वर्तमान वाहन स्थिति (प्रति वाहन अंतिम ज्ञात स्थान)
• गति उल्लंघन (जियोफेंस्ड गति सीमा से अधिक वाहन)
• वाहन ईंधन सीमा के करीब पहुंच रहे हैं
• OBD2 डायग्नोस्टिक कोड से पूर्वानुमानित रखरखाव झंडे

Power BI का ArcGIS या Azure मैप्स विज़ुअल मानचित्र पर वास्तविक समय में वाहन की स्थिति दिखाता है। नए जीपीएस रिकॉर्ड आते ही स्ट्रीमिंग डेटासेट स्थिति मार्करों को अपडेट कर देता है।

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वास्तविक समय बनाम निकट वास्तविक समय: सही विकल्प बनाना

वास्तविक वास्तविक समय (उप-सेकंड विलंबता) वास्तविक समय (15-सेकंड से 5-मिनट विलंबता) की तुलना में अधिक जटिल और महंगा है। अधिकांश व्यावसायिक उपयोग के मामलों के लिए, वास्तविक समय के करीब पर्याप्त है।

अधिकांश व्यावसायिक निगरानी उपयोग के मामलों के लिए - संचालन डैशबोर्ड, समर्थन टिकट कतार, बिक्री गतिविधि निगरानी - 1-5 मिनट की विलंबता पूरी तरह से पर्याप्त है और इसे स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर के बजाय सरल शेड्यूल किए गए रिफ्रेश के साथ प्राप्त किया जा सकता है।

सही स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर तब उचित होता है जब: (1) डेटा द्वारा ट्रिगर किया गया व्यावसायिक निर्णय मूल्यवान होने के लिए सेकंड के भीतर होना चाहिए, या (2) डेटा की मात्रा इतनी अधिक है कि डेटाबेस में भौतिकीकरण को शेड्यूल किए गए ताज़ा होने में बहुत लंबा समय लगता है।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

कितने डिवाइस एक साथ Power BI स्ट्रीमिंग डेटासेट में डेटा भेज सकते हैं?

पावर बीआई स्ट्रीमिंग डेटासेट की दर सीमा प्रति डेटासेट प्रति घंटे 1 मिलियन पंक्तियाँ है। हर सेकंड डेटा भेजने वाले हजारों उपकरणों वाले IoT परिदृश्यों के लिए, यह सीमा जल्दी ही पार हो जाती है। मानक आर्किटेक्चर एज़्योर इवेंट हब (जो प्रति दिन अरबों घटनाओं को संभाल सकता है) और एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स का उपयोग पावर बीआई में कम, एकत्रित डेटा को पुश करने से पहले डिवाइस टेलीमेट्री को एकत्रित करने के लिए करता है। डायरेक्ट डिवाइस-टू-पावर बीआई पुश केवल कम संख्या में डिवाइसों से कम-आवृत्ति डेटा के लिए उपयुक्त है।

क्या स्ट्रीमिंग डेटासेट टाइलें Power BI रिपोर्ट या केवल डैशबोर्ड में काम करती हैं?

शुद्ध स्ट्रीमिंग डेटासेट टाइलें (ऐतिहासिक डेटा के बिना) केवल पावर बीआई डैशबोर्ड में काम करती हैं, इंटरैक्टिव रिपोर्ट में नहीं। ऐसा इसलिए है क्योंकि स्ट्रीमिंग टाइल रेंडरर डैशबोर्ड परत पर ऑटो-रिफ्रेश के साथ काम करता है, रिपोर्ट इंजन में नहीं। ऐतिहासिक डेटा के साथ पुश डेटासेट (ऐतिहासिक विश्लेषण सक्षम "एपीआई" स्रोत प्रकार) सभी चार्ट प्रकारों के साथ पूर्ण इंटरैक्टिव रिपोर्ट का समर्थन करते हैं। पुश डेटासेट से डैशबोर्ड टाइलें भी लगभग वास्तविक समय में अपडेट होती हैं।

पावर बीआई स्ट्रीमिंग डेटासेट में डेटा ऑर्डरिंग को कैसे संभालता है?

पावर बीआई का स्ट्रीमिंग डेटासेट ऑर्डर को लागू नहीं करता है - डेटा आने वाले क्रम में प्रदर्शित होता है। समय-श्रृंखला चार्ट के लिए, डेटाटाइम कॉलम का उपयोग एक्स-अक्ष को ऑर्डर करने के लिए किया जाता है। देर से आने वाला डेटा (रिकॉर्ड जो अनुक्रम से बाहर आता है) चार्ट को दोबारा क्रमबद्ध करने से पहले क्षणिक प्रदर्शन कलाकृतियों का कारण बन सकता है। एज़्योर स्ट्रीम एनालिटिक्स संरचित स्ट्रीमिंग पाइपलाइनों के लिए देर से आगमन सहनशीलता को संभालता है, यह सुनिश्चित करता है कि डेटा पावर बीआई तक पहुंचने से पहले एक सुसंगत क्रम में पहुंचे।

क्या मैं एक ही रिपोर्ट में वास्तविक समय स्ट्रीमिंग डेटा को ऐतिहासिक आयात डेटा के साथ जोड़ सकता हूं?

हाँ, लेकिन एक मिश्रित मॉडल के साथ। एक पुश डेटासेट (ऐतिहासिक डेटा के साथ REST API) को अन्य आयात-मोड तालिकाओं के साथ Power BI डेटासेट में आयात किया जा सकता है। एक अधिक सामान्य दृष्टिकोण: Azure SQL (आयात मोड के माध्यम से ऐतिहासिक विश्लेषण के लिए) और Power BI स्ट्रीमिंग डेटासेट (वास्तविक समय प्रदर्शन के लिए) दोनों में स्ट्रीमिंग सारांश लिखने के लिए Azure स्ट्रीम एनालिटिक्स का उपयोग करें। रिपोर्टें ऐतिहासिक चार्ट के लिए आयात-मोड Azure SQL डेटासेट से कनेक्ट होती हैं, जबकि एक डैशबोर्ड वास्तविक समय KPI के लिए स्ट्रीमिंग टाइल्स का उपयोग करता है।

गैर-स्ट्रीमिंग पावर बीआई डैशबोर्ड के लिए ऑटो-रीफ्रेश न्यूनतम क्या है?

पावर बीआई डैशबोर्ड टाइल्स (आयात या डायरेक्टक्वेरी डेटासेट से जुड़े) में निर्दिष्ट प्रीमियम क्षमता वाले डैशबोर्ड के लिए न्यूनतम 1 मिनट का ऑटो-रीफ्रेश अंतराल होता है। प्रीमियम के बिना, न्यूनतम 30 मिनट है। यह "ऑटो-रीफ्रेश" टाइल को अंतराल पर डेटासेट को फिर से क्वेरी करने का कारण बनता है - यह सही स्ट्रीमिंग नहीं है, लेकिन परिचालन निगरानी के लिए लगभग वास्तविक समय अपडेट प्रदान करता है जहां 1 मिनट की ताजगी स्वीकार्य है।

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अगले चरण

वास्तविक समय के डैशबोर्ड को ऐतिहासिक विश्लेषण की तुलना में एक अलग तकनीकी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है - वास्तुकला, डेटा पाइपलाइन और डैशबोर्ड डिज़ाइन सभी बदलते हैं। निवेश उचित है जब परिचालन निर्णय वास्तव में घटनाओं के कुछ सेकंड या मिनटों के भीतर होने की आवश्यकता होती है, न कि घंटों या दिनों में।

ECOSIRE की पावर बीआई डैशबोर्ड विकास सेवाएं में रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर डिज़ाइन, एज़्योर इवेंट हब और स्ट्रीम एनालिटिक्स कॉन्फ़िगरेशन और परिचालन निगरानी डैशबोर्ड कार्यान्वयन शामिल हैं। यह मूल्यांकन करने के लिए हमसे संपर्क करें कि क्या आपके उपयोग के मामले में रीयल-टाइम स्ट्रीमिंग की आवश्यकता है या क्या लगभग-रियल-टाइम शेड्यूल्ड रिफ्रेश आपकी आवश्यकताओं को पूरा करता है।