الملخص
في سيناريو هذه الوحدة النمطية، كان أحد نماذج بيانات Power BI Desktop لمؤسستك غير فعال وتسبب في حدوث مشكلات. كان المستخدمون غير راضين عن أداء التقرير، وكان حجم ملف النموذج كبيرًا جدًا، لذلك كان يمثل ضغطًا على موارد المؤسسة.
طُلب منك مراجعة نموذج البيانات لتحديد سبب مشكلات الأداء وإجراء تغييرات لتحسين الأداء وتقليل حجم النموذج.
يوفر Power BI Desktop مجموعة من الأدوات والميزات لتحليل أداء نماذج البيانات وتحسينه. تبدأ عملية التحسين باستخدام محلل الأداء والأدوات الأخرى لمراجعة أداء المقاييس والعلاقات وعناصر التحكم، ثم تدخل تحسينات بناءً على نتائج التحليل. بعد ذلك، تستخدم المتغيرات لكتابة حسابات أقل تعقيدًا وأكثر كفاءة. ثم تلقي نظرة فاحصة على توزيع الأعمدة وتقلل من العلاقة الأساسية في علاقاتك. في تلك المرحلة، كان نموذج البيانات أكثر تحسينًا. تفكر في كيفية اختلاف الموقف إذا استخدمت مؤسستك نموذج DirectQuery، ثم تحدد كيفية تحسين الأداء من Power BI Desktop وقاعدة البيانات المصدر. أخيرًا، تستخدم التجميعات لتقليل حجم نموذج البيانات بشكل ملحوظ.
إذا لم يمنحك Power BI Desktop الفرصة لتحسين نماذج البيانات غير الفعالة، فسيتعين عليك قضاء الكثير من الوقت في مصادر البيانات المتعددة لديك لتحسين البيانات هناك. على وجه الخصوص، بدون أداة Performance Analyzer، لم تكن لتتمكن من تحديد أسباب مشكلات الأداء في تقاريرك والازدحامات في الاستعلامات التي يجب مسحها. نتيجة لذلك، سيصاب المستخدمون بالإحباط وعدم التحفيز وقد يتجنبون استخدام التقارير.
الآن بعد أن قمت بتحسين التقرير، يمكن للمستخدمين الوصول إلى البيانات التي يحتاجون إليها في وقت أسرع، بحيث يصبحون أكثر إنتاجية ويتمتعون برضا وظيفي أكبر. سيؤدي تقليل حجم ملف النموذج إلى تخفيف الضغط على الموارد، ما يؤدي إلى تحقيق مجموعة من الفوائد لمؤسستك. لقد أنجزت المهمة التي تم تكليفك بها بنجاح.
استخدم محلل الأداء لفحص أداء عنصر التقرير
تطبيق خيار التاريخ/الوقت التلقائي في Power BI Desktop
Data reduction techniques for Import modeling «تقنيات تقليل البيانات لنمذجة الاستيراد».