Plánování implementace Power BI: Integrace s jinými službami

Poznámka:

Tento článek je součástí série článků o plánování implementace Power BI . Tato série se zaměřuje na plánování implementace prostředí Power BI v Microsoft Fabric. Podívejte se na úvod do série.

Tento článek vám pomůže naplánovat, jak a kdy integrovat Power BI a Microsoft Fabric s dalšími službami. Tento článek je primárně zaměřen na:

  • Ředitelé a manažeři BI a analýzy: Rozhodovací pracovníci, kteří zodpovídají za dohled nad programem a strategií BI. Tito jednotlivci se rozhodnou, zda použijí jiné služby k podpoře konkrétních strategických cílů nebo k doplnění Microsoft Fabric nebo Power BI.
  • Správci Fabric: Správci, kteří jsou zodpovědní za dohled nad Fabric v organizaci. Správci prostředků infrastruktury určují, které služby se můžou integrovat s prostředky infrastruktury tím, že povolí nastavení tenanta integrace a nastaví integraci na úrovni tenanta se službami v Azure nebo Microsoft Teams. Správci sítě Fabric často potřebují spolupracovat s ostatními správci, aby usnadnili tuto integraci.
  • Týmy CENTER OF Excellence (COE), IT a BI: Týmy zodpovědné za dohled nad Power BI v organizaci. Tyto týmy hledají příležitosti k používání služeb, které při integraci pomáhají lidem řešit problémy nebo efektivněji používat Power BI.
  • Vlastníci obsahu a tvůrci obsahu: Týmy a jednotlivci, kteří přebírají analytiku v týmech nebo odděleních. Tyto týmy a jednotlivci provádějí integraci na úrovni pracovního prostoru a řešení, aby podporovaly konkrétní potřeby a případy použití, pokud je to povoleno.

Při používání Power BI můžete zaznamenat určité potřeby nebo výzvy, které nemůžete řešit pomocí základních nástrojů a funkcí Power BI. V těchto situacích můžete zvážit integraci Power BI s jinými službami. Většina těchto služeb je služby Microsoft, jako je Azure nebo Microsoft 365, ale Power BI můžete integrovat také s vlastními službami nebo službami třetích stran. Rozšíření funkcí Power BI těmito způsoby může pomoct vyřešit nové problémy a umožňuje uživatelům stát se efektivnějším s jejich běžnými úlohami.

Tady je několik běžných scénářů integrace Power BI s jinými službami:

  • Máte specifické požadavky, které vyžadují použití jiné služby. Pokud se například chcete připojit ke službám přes privátní koncový bod ve virtuální síti, musíte se integrovat se službou Azure Private Link.
  • Setkáte se s konkrétními výzvami, které nejde překonat jenom s Power BI. Pomocí integrace Azure Log Analytics můžete například získat podrobnou diagnostiku dotazů sémantických modelů pro řešení potíží a auditování.
  • Chcete použít služby, které už používáte, nebo rozšířit možnosti Power BI. Můžete například uživatelům Excelu povolit připojení k sémantickým modelům pomocí doplňku Excelu pro vložení připojených kontingenčních tabulek.

** Power BI můžete integrovat s dalšími službami na úrovni klienta, pracoviště, nebo jednotlivých řešení (jako jsou sémantické modely a sestavy):

  • Integrace na úrovni tenanta: Ovlivňuje celého tenanta a je nastavena správci Fabric, obvykle ve spolupráci s ostatními správci. Například, integrace Teams je nastavena na úrovni nájemníka. Dalším příkladem, který ovlivňuje sítě, je Azure ExpressRoute.
  • Integrace na úrovni pracovního prostoru: Ovlivňuje veškerý obsah v pracovním prostoru a je nastaven správci pracovního prostoru. Integrace Gitu je například nastavená na úrovni pracovního prostoru pro dosažení správy zdrojového kódu pomocí Azure Repos, což je služba Azure DevOps.
  • Integrace na úrovni řešení: Ovlivňuje jednu položku obsahu a je nastavená tvůrcem obsahu. Například Python nebo R jsou nastavené na úrovni řešení, aby bylo možné vytvářet vlastní interaktivní vizuály.

U všech tří těchto úrovní byste měli při integraci Power BI s dalšími službami pamatovat na důležité informace:

  • Aspekty zabezpečení: Integrace dalších služeb má za následek nutně větší rizika, která je nutné zmírnit, abyste je mohli úspěšně použít. Například integrace se službami AI má potenciál vystavit interní data externím službám, které trénují jejich modely. Pokud chcete toto riziko zmírnit, ujistěte se, že proaktivně vyhodnotíte všechna rizika zabezpečení a aspekty integrace služby. Identifikujte také konkrétní akce, které zajistí dodržování zásad zabezpečení dat a ochrany osobních údajů ve vaší oblasti a organizaci.
  • Aspekty licencování: Integrace jiných služeb může vyžadovat konkrétní předplatné nebo licenci. Například integrace sestav Power BI s PowerApps je možná jenom v případě, že máte příslušné licence PowerApps. U každé služby se ujistěte, že k integraci potřebujete konkrétní licenci nebo předplatné a jaká je odhadovaná cena za uživatele nebo kapacitu. Toto hodnocení proveďte nejen pro služby, ale také pro Fabric a licence Power BI na uživatele a na kapacitu.
  • Úvahy o řízení: Integrace dalších služeb vede k různorodějším aktivitám a operacím, které lidé provádějí ve vašem tenantovi, z nichž některé mohou vést k nevhodným postupům. Například integrace sestav Power BI s OneDrivem nebo SharePointem může vést k tomu, že lidé sdílejí soubory Power BI Desktopu (.pbix) přímo s prohlížeči sestav. Tento přístup se liší od lepších postupů publikování sestavy do pracovního prostoru a jeho sdílení prostřednictvím přímého přístupu, rolí prohlížeče pracovních prostorů nebo aplikace Power BI. Proto byste měli proaktivně identifikovat potenciální rizika zásad správného řízení před integrací služby a identifikovat úsilí potřebné k monitorování a podpoře služby ve vašem tenantovi.
  • Aspekty týkající se mentoringu a podpory uživatelů: Integrace dalších služeb může vyžadovat čas a úsilí k tomu, aby byli uživatelé efektivně vyškoleni na používání nových schopností. Pokud například uživatelům povolíte integraci Excelu s Power BI, měli byste uživatele vytrénovat, jak efektivně používat funkci Analyzovat v aplikaci Excel. Školení by je mělo navést na to, kdy je používat, a informovat je o svých aspektech a omezeních. Ujistěte se, že proaktivně plánujete, jak trénovat a podporovat lidi, kteří tuto integraci budou používat.

Zbývající část tohoto článku popisuje možnosti integrace Power BI s dalšími službami na úrovni tenanta, pracovních prostorů a jednotlivých řešení (jako jsou sestavy nebo sémantické modely).

Poznámka:

Tento článek obsahuje přehled různých služeb, které můžete integrovat s Power BI, a potenciální případy použití. Účelem tohoto článku není provést vás technickým postupem potřebným k nastavení integrace nebo řešení potíží. Odkazy na technické informace najdete v každé příslušné části tohoto článku.

Integrace na úrovni tenanta

Správci fabricu můžou integrovat některé služby pro použití v celém tenantovi. Tato integrace obvykle usnadňuje širší interoperabilitu mezi službami Fabric nebo Power BI a souvisejícími službami, jako jsou ty, které jsou dostupné v Azure. Integrace na úrovni tenanta může také ovlivnit způsob zpracování určitých dat.

Důležité

Přehled příslušných nastavení správy, která může správce prostředků infrastruktury použít k řízení integrace Microsoft Fabric nebo Power BI s externími službami, najdete v tématu Nastavení tenanta integrace. Správce Fabricu může řídit integraci se službami na všech úrovních s těmito nastaveními tenanta.

Integrace se službami Azure

Tenanta můžete integrovat s širokou škálou služeb Azure, které už můžete použít k ukládání nebo správě dat. Tato integrace vám pomůže použít rozsah a výhody služeb Azure přímo uvnitř Fabric a Power BI. Umožňuje také pokročilejší funkce, které můžou podporovat mnoho rolí od správců a centralizovaných týmů až po decentralizované vlastníky nebo tvůrce obsahu.

Integrace se službami Azure vyžaduje, abyste pro ně měli aktivní předplatné Azure. Kromě toho existuje několik specifických aspektů licencování pro tuto možnost. Použití popisků citlivosti a zásad ochrany před únikem informací vyžaduje licenci Azure Information Protection Premium P1 nebo Premium P2. Uživatelé mohou potřebovat licenci Power BI Pro nebo Premium pro uživatele (PPU), aby mohli používat funkce vyplývající z této integrace, jako je použití štítků citlivosti. Některé z těchto služeb také vyžadují, abyste měli kapacitu Fabric nebo Premium, a mohou tak využívat vaše prostředky kapacity.

Pokyny k integraci se službami Azure najdete v tématech:

I když nemusí nutně služby Azure, můžete také použít následující nástroje, které jsou k dispozici pro integraci na úrovni tenanta s Power BI:

Integrace se službami AI

Kromě Copilot in Fabric existují různé služby AI, které můžete integrovat s Fabriс a Power BI. Tyto služby vám můžou pomoct s prováděním pokročilých analýz pro použití konkrétních modelů na vaše data v závislosti na vašich potřebách a případech použití.

Integrace se službami Azure AI vyžaduje, abyste pro ně měli aktivní předplatné Azure. Kromě toho tyto služby také vyžadují, abyste měli kapacitu Fabric nebo Premium, a budou využívat prostředky vaší kapacity. Abyste zajistili, že tyto úlohy nemají negativní dopad na využití kapacity, ujistěte se, že jste v rámci kapacity nastavili limit paměti pro úlohy AI. Tímto způsobem se můžete vyhnout neočekávanému využití jednotek kapacity (CU).

Pokyny k integraci s různými službami AI v Azure najdete tady:

Integrace nástrojů Foundry v Power Query

Konkrétní funkce AI v Power Query můžete vyvolat pomocí nástrojů Foundry. Tyto funkce se spouštějí pomocí kapacity Fabric nebo Premium kapacity pro vybraný pracovní prostor. Mohou odvodit užitečné informace z méně strukturovaného textu nebo dat obrázků.

Integrace služby Azure Machine Learning v Power Query

Podobně jako v nástrojích Foundry Můžete použít modely strojového učení na data vyvoláním dynamických funkcí Power Query. Tyto modely strojového učení musí mít soubory schémat vygenerované v Pythonu tvůrcem modelu.

Tvůrci toku dat Gen1 mohou také pomocí AutoML vytvářet vlastní modely strojového učení pomocí Power BI během přípravy dat. Tvůrci si můžou vybrat z různých typů modelů, včetně binární předpovědi, obecné klasifikace nebo regresních modelů. Dále tyto modely vytrénují pomocí vstupních dat a vyhodnotí výsledky před použitím modelu na nová nebo aktualizovaná data po aktualizaci toku dat.

Mezi případy použití integrace služby Azure Machine Learning s sémantickým modelem nebo tokem dat Gen1 patří:

  • Provádění prediktivního modelování v Power BI bez nutnosti hlubších odborných znalostí v nástrojích pro datové vědy nebo Pythonu
  • Proveďte jednoduchou predikci a prognózování odchodu zákazníků.
  • Použití organizačních modelů ve službě Azure Machine Learning k obohacení dat v Power BI

Integrace pro nezávislé dodavatele softwaru

Nezávislí dodavatelé softwaru (ISV), kteří vytvářejí a prodávají software, mohou integrovat s Fabric, aby podporovali a rozšířili své aplikace.

Existují tři různé modely, které mohou ISVs použít k integraci s Fabric.

  • Interop model: Nezávislí výrobci softwaru můžou integrovat s OneLake prostřednictvím různých nástrojů, jako jsou rozhraní API OneLake a další.
  • Vyvíjejte na modelu Fabric: Nezávislí výrobci softwaru mohou vyvíjet vlastní produkty a služby na platformě Fabric a dokonce vkládat do softwaru funkce platformy Fabric.
  • Vytvoření modelu úloh Fabric: Nezávislí výrobci softwaru můžou k vytváření a monetizaci úloh používat sadu Microsoft Fabric Workload Development Kit.

Další informace o tom, jak se nezávislí výrobci softwaru (ISVs) mohou integrovat s Fabric, viz Cesty integrace Microsoft Fabric pro nezávislé výrobce softwaru.

Integrace s Microsoft Teams

Tenanta můžete integrovat s Microsoft Teams a umožnit uživatelům přístup k Fabric a Power BI z aplikace Teams. Tato funkce představuje pohodlný způsob, jak centralizovat spolupráci a podporovat přijetí Teams i Power BI.

Další informace o integraci týmů s Power BI najdete tady:

Mezi případy použití integrace Teams s Power BI patří:

  • Integrujte centralizovaný portál pro vaši komunitu praxe a vložte klíčové sestavy a zdroje Power BI.
  • Vytvářejte vyhrazené týmy nebo kanály týmů pro obsah distribuovaný z aplikace Power BI, kde můžou lidé sdílet zpětnou vazbu, problémy nebo klást otázky týkající se obsahu.
  • Vytrénujte uživatele, aby mohli vytvářet sdílená zobrazení , která můžou sdílet přes Teams, a prodiskutovat konkrétní perspektivy nebo datové body.

Integrace geoprostorových služeb

Když pracujete s geoprostorovými daty, budete je pravděpodobně chtít vizualizovat v interaktivních mapových vizuálech pomocí Power BI. Tyto vizuály ale vyžadují integraci s jinými službami, které můžete řídit na úrovni tenanta pomocí nastavení tenanta. Tyto vizuály můžou být efektivní v sestavách, které prezentují geoprostorová data, ale měli byste zajistit, aby používání těchto služeb neporušovalo žádné požadavky na rezidenci dat nebo dodržování předpisů.

Další informace o integraci Power BI s různými geoprostorovými službami najdete tady:

Varování

Geoprostorové služby mohou využívat jiné služby nacházející se mimo geografickou oblast vašeho tenanta Power BI, regulační hranici nebo instanci národního cloudu. Kromě toho můžou tyto služby ukládat a zpracovávat vaše data tam, kde udržují zařízení, a používání těchto služeb může podléhat samostatným podmínkám a zásadám ochrany osobních údajů nad rámec Power BI.

Toto upozornění platí také pro všechny vlastní vizuály třetích stran, které používáte k vizualizaci geoprostorových informací.

Integrace na úrovni pracovního prostoru

Určité služby můžete integrovat na úrovni jednotlivých pracovních prostorů. Tyto služby umožňují vytvářet, spravovat a zobrazovat obsah v pracovním prostoru.

Integrace Gitu

Pokud váš pracovní prostor používá kapacitu Fabric, kapacitu Premium nebo typy pracovních prostorů PPU, můžete pomocí integrace Gitu připojit pracovní prostor k vzdálenému úložišti Git, což vám umožní podporovat pokročilejší scénáře správy životního cyklu. Vzdálené úložiště Git usnadňuje správu zdrojového kódu souborů, což umožňuje tvůrcům obsahu sledovat a spravovat změny. Integrace Gitu také podporuje spolupráci mezi vývojáři, zejména při použití větví k izolaci vývoje konkrétních funkcí před integrací těchto změn do hlavní větve se sloučením před nasazením.

Stručně řečeno, tvůrci obsahu můžou vyvíjet obsah místně nebo v služba Power BI a pak tyto změny potvrdit a odeslat do vzdáleného úložiště Git, jako jsou Azure Repos nebo GitHub Enterprise. Informace o tom, jak nastavit a používat integraci Gitu pro Power BI a Fabric, najdete v tématu Začínáme s integrací Gitu nebo Kurzem: End-to-end správa životního cyklu.

Tvůrci obsahu ukládají soubory Power BI Projectu (.pbip), soubory metadat a dokumentaci v centrálním vzdáleném úložišti Azure Repos. Tyto soubory kurátoruje technický vlastník. Zatímco tvůrce obsahu vyvíjí řešení, technický vlastník zodpovídá za správu řešení a kontrolu změn a jejich sloučení do jednoho řešení. Azure Repos nabízí sofistikovanější možnosti pro sledování a správu změn v porovnání se SharePointem a OneDrivem. Udržování dobře kurátorovaného a zdokumentovaného úložiště je nezbytné, protože je základem veškerého obsahu a spolupráce.

Zvažte použití správy zdrojového kódu ke sledování a správě změn v následujících scénářích:

  • Centralizované nebo decentralizované týmy vytvářejí a spravují obsah.
  • Tvůrci obsahu spolupracují pomocí Azure DevOps.
  • Tvůrci obsahu znají návrh architektury Git, správu správy zdrojového kódu nebo architekturu DataOps.
  • Tvůrci obsahu spravují složitý nebo důležitý obsah nebo očekávají, že se obsah škáluje a zvýší složitost a důležitost.

Abyste mohli efektivně používat správu zdrojového kódu s Azure DevOps, musíte vědět o aspektech a splnění určitých požadavků:

  • Git: Pokud chcete potvrdit a odeslat změny do vzdáleného úložiště, musí tvůrci obsahu stáhnout a nainstalovat Git. Git je distribuovaný systém správy verzí, který sleduje změny ve vašich souborech. Další informace o základech Gitu najdete v tématu Co je Git?.
  • Nástroje: Aby mohli tvůrci obsahu používat Git, musí použít buď rozhraní příkazového řádku (CLI), nebo klienta grafického uživatelského rozhraní (GUI), který má integrovanou správu správy zdrojového kódu (SCM), jako je Visual Studio nebo Visual Studio Code.
  • Licence a oprávnění: Pokud chcete vytvořit a používat úložiště Git Azure Repos, musí tvůrci obsahu:
    • Nastavte úroveň přístupu Azure DevOps na úroveň Basic (na rozdíl od účastníka).
    • Patří do organizace Azure DevOps a projektu.
    • Mít oprávnění k příslušnému úložišti Azure DevOps.
    • Při použití kapacity Power BI Premium (SKU A) nebo pracovních prostorů PPU můžete pracovat pouze s položkami Power BI kvůli omezením integrace Gitu.
  • Integrace Fabric Git: K synchronizaci obsahu ve vzdáleném úložišti s pracovním prostorem Fabric používají tvůrci obsahu integraci Fabric Git. Tento nástroj je důležitý, protože sleduje a spravuje změny obsahu vytvořeného na portálu Fabric, jako jsou toky dat.

Integrujte Azure Log Analytics

Azure Log Analytics můžete použít ke shromažďování cenných informací, které podporují auditování položek pracovního prostoru na úrovni dat. Azure Log Analytics je součástí služby Azure Monitor . Konkrétně integrace Azure Log Analytics s Power BI umožňuje zachytit sémantické události modelu ze všech sémantických modelů v pracovním prostoru Power BI. Podporuje se jenom u pracovních prostorů, které používají kapacitu Fabric nebo Premium. Informace o tom, jak nastavit a používat Azure Log Analytics pro Power BI a Fabric, najdete v části Auditování na úrovni dat: Azure Log Analytics a Konfigurace Azure Log Analytics v Power BI.

Po nastavení integrace Služby Azure Log Analytics a povolení připojení (pro podporovaný pracovní prostor) se události sémantických modelů automaticky zachytávají a průběžně odesílají do pracovního prostoru Služby Azure Log Analytics. Protokoly sémantického modelu se ukládají v Azure Data Exploreru, což je databáze určená jen pro připojení, která je optimalizovaná pro zachytávání velkých objemů telemetrických dat téměř v reálném čase.

Mezi případy použití Azure Log Analytics patří:

  • Chcete monitorovat strategicky důležité sémantické modely, jako jsou centralizované modely, které poskytujete decentralizovaným týmům ve scénáři spravovaného samoobslužného použití.
  • Chcete auditovat nebo zkoumat sémantické modely, které mají vysoký dopad na využití prostředků, jako je kapacita Fabric.
  • Chcete podrobné analýzy vzorů dotazů a použití pro sémantické modely.

Pokud chcete používat Azure Log Analytics, musíte nastavit a platit za pracovní prostor Azure Log Analytics jako součást předplatného Azure. Platíte za Azure Log Analytics pomocí předplatného s průběžným placením. Další informace najdete v tématu Ceny služby Azure Log Analytics.

Integrovat Azure Data Lake Storage Gen2

Pracovní prostor můžete připojit k účtu Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2. Když připojíte pracovní prostor k ADLS Gen2, můžete ukládat data pro toky dat Power BI (označované také jako toky dat Gen1) a zálohování sémantických modelů. Informace o tom, jak nastavit a používat ADLS Gen2 k ukládání dat z toků dat Power BI, najdete v tématu Konfigurace úložiště toku dat pro použití Azure Data Lake Gen2.

Nastavení připojení Azure na portálu pro správu Prostředků infrastruktury neznamená, že všechny toky dat Power BI pro tenanta se ve výchozím nastavení ukládají v účtu ADLS Gen2. Pokud chcete použít konkrétní účet úložiště (místo interního úložiště), musí být každý pracovní prostor explicitně připojený. Před vytvořením toků dat Power BI v pracovním prostoru je důležité nastavit připojení Azure k pracovnímu prostoru.

Následující dvě části obsahují důvody, proč byste mohli pracovní prostor integrovat s ADLS Gen2.

Úložiště dat toků dat Power BI

Pokud použijete vlastní data lake, k datům toků dat Power BI (Gen1) lze přistupovat přímo v Azure. Přímý přístup k úložišti toku dat v ADLS Gen2 je užitečný, když chcete, aby ostatní uživatelé nebo procesy mohli data zobrazit nebo získat k němu přístup. To je užitečné hlavně v případech, kdy vaším cílem je opakovaně používat toky dat mimo Power BI.

Úložiště můžete přiřadit dvěma způsoby:

  • Úložiště na úrovni tenanta: Tato možnost je užitečná, když chcete centralizovat všechna data pro toky dat Power BI do jednoho účtu ADLS Gen2.
  • Úložiště na úrovni pracovního prostoru: Tato možnost je užitečná, když obchodní jednotky spravují vlastní datové jezero nebo mají určité požadavky na rezidenci dat.

Návod

Pokud používáte Fabric, doporučujeme používat toky dat Gen2, které můžou ukládat data do různých cílů, včetně OneLake. Toky dat Gen2 jsou flexibilnější než toky dat Gen1, protože poskytují více možností integrace s jinými datovými kanály a využívají výhod výpočetních prostředků ve velkém měřítku.

Zálohování a obnovení sémantických modelů Power BI

Funkce zálohování a obnovení sémantického modelu Power BI je podporovaná pro pracovní prostory, které jsou přiřazené ke kapacitě Fabric, kapacitě Premium nebo PPU. Tato funkce používá stejný účet ADLS Gen2, který se používá k ukládání dat toků dat Power BI (popsané v předchozí části).

Zálohování sémantických modelů vám pomůže:

  • Vyhoví požadavkům na uchovávání dat.
  • Ukládání rutinních záloh v rámci strategie zotavení po havárii
  • Ukládání záloh v jiné oblasti
  • Migrace datového modelu

Integrace na úrovni řešení

Určité služby můžete integrovat na úrovni jednotlivých položek, jako jsou sémantické modely nebo sestavy. Tyto integrace můžou povolit konkrétní případy použití a rozšířit funkce položek Power BI.

Integrace s Microsoft Fabric

Power BI je součástí Fabric, ale Power BI je samostatné pracovní zatížení ve Fabric, které se dá integrovat s jinými zkušenostmi, které jsou sjednocené pod hlavičkou Fabric. Pokud znáte jen práci s nástrojem Power BI, je důležité seznámit se s možnostmi a příležitostmi, jak využít další úlohy, položky a funkce ve Fabric.

Následující části obsahují příklady toho, jak můžete integrovat obsah služby Power BI s Fabric, aby rozšířily možnosti Power BI.

Integrace OneLake se sémantickými modely

Tvůrci obsahu, kteří dělají sémantické modely Power BI, můžou pomocí integrace OneLake psát tabulky modelů do tabulek Delta v OneLake. Po počátečním kopírování tabulek v paměti je pak možné je znovu použít z OneLake pro jiné případy použití, aniž byste je museli kopírovat. Tabulky Delta jsou přístupné prostřednictvím lakehouse v Fabric. Uživatelé mohou také vytvářet zástupce pro získání přístupu k tabulkám, aby je mohli používat z jiného lakehouse nebo jiného typu položky, jako je datový sklad.

Mezi případy použití integrace OneLake s sémantických modelů patří:

  • Opakovaně používejte data z sémantického modelu, který ještě není ve OneLake k dispozici.
  • Opakovaně používejte data ze sémantického modelu pro použití v jiné aplikaci Fabric.
  • Vytvořte snímky tabulky sémantického modelu

Tvůrci obsahu, kteří vytvářejí sémantické modely nebo analyzují data v noteboocích, mohou pomocí sémantického odkazu číst a zapisovat do sémantických modelů přímo z notebooku ve Fabric. Sémantický odkaz má širokou škálu výhod pro vývojáře Power BI, včetně vyšší produktivity, automatizace a schopnosti rychle a snadno provádět ad hoc analýzu v kódu.

Mezi případy použití sémantické integrace propojení se sémantickými modely patří:

  • Automatizujte testování sémantických modelů vyhodnocující dotazy DAX a porovnávající výsledky se známými výchozími hodnotami.
  • Programově spravujte sémantické modely spuštěním analyzátoru osvědčených postupů ve více modelech najednou, abyste mohli identifikovat a klasifikovat možné problémy.
  • Ukládejte běžné šablony a vzory pro míry DAX a obchodní logiku (například převod měny), které je možné použít u nových sémantických modelů.
  • Analýza a vizualizace dat z sémantického modelu pomocí Pythonu
  • Ověřte modely vytvořené datovými vědci pomocí obchodní logiky z sémantického modelu.
  • K obohacení analýzy použijte data z sémantického modelu.

Návod

Knihovna semantic-link-labs pro Python dále rozšiřuje užitečnost sémantického odkazu. Je to cenný nástroj pro každého, kdo vytváří a spravuje sémantické modely a chce zlepšit produktivitu a efektivitu procesu vytváření nebo správy modelu.

I když Python neznáte, můžete pomocí Copilot a Chat-magics získat pomoc při psaní funkčního kódu Pythonu, abyste dosáhli užitečného výsledku.

Integrace Fabric Activator se sestavami Power BI

Tvůrci obsahu nebo uživatelé, kteří sestavy Power BI sestavují nebo používají, můžou pomocí aktivátoru automatizovat akce a oznámení na základě změn dat. Podobně jako u upozornění na data z dlaždic řídicího panelu může uživatel nastavit upozornění na vizuál Power BI a definovat triggery pro tato upozornění. Uživatel může tuto funkci také rozšířit tak, aby pomocí vlastních akcí aktivoval tok Power Automate, který může iniciovat další podřízené změny.

Mezi případy použití integrace aktivátoru s Power BI patří:

  • Automatizované zjišťování anomálií nastavením výstrahy, která se aktivuje, když hodnota překročí prahovou hodnotu.
  • Automatizované regresní testování kritických obchodních reportů nastavením výstrahy, která se aktivuje, když hodnota (například prodej za předchozí rok nebo rozpočtová odchylka) překročí prahovou hodnotu.

Integrace s systém Microsoft Office 365

Existuje mnoho způsobů, jak integrovat Power BI s produkty Microsoftu 365, jako jsou Excel, PowerPoint a Outlook.

Použití dat Power BI v Excelu

Uživatelé, kteří dávají přednost práci v aplikaci Excel, mohou používat Power BI data pomocí Analýza v aplikaci Excel nebo živě připojených tabulek.

Uživatelé obsahu, kteří mají oprávnění k sestavení pro sémantický model, se můžou připojit k modelu z Excelu, aby mohli použít funkci Analyzovat v aplikaci Excel. Tento přístup umožňuje uživatelům zkoumat modely, aby mohli provádět vlastní ad hoc analýzu pomocí kontingenčních tabulek.

Mezi případy použití funkce Analyzovat v aplikaci Excel patří:

  • Uživatelé raději analyzují data v Excelu místo power BI.
  • Uživatelé chtějí vést osobní BI a vytvářet vlastní sestavy v Excelu.
  • Uživatelé chtějí pomocí dat Power BI podporovat existující analýzu v Excelu.

Návod

Pokud očekáváte, že se uživatelé budou připojovat k sémantickému modelu z Excelu, ujistěte se, že provedete potřebné kroky k jeho vytrénování a uspořádáte si sémantický model užitečným způsobem. Můžete například uspořádat pole do složek pro zobrazení a skrýt tabulky a pole, které nejsou určeny k použití v sestavách.

Funkce Analyzovat v aplikaci Excel používá pro dotazy multidimenzionální výrazy (MDX) namísto jazyka DAX (Data Analysis Expressions), který používají sestavy Power BI. Dotazy MDX můžou mít v porovnání s ekvivalentními dotazy DAX nižší výkon. Ujistěte se, že uživatelé chápou, že by měli použít Analyze in Excel pro agregovanou analýzu na vysoké úrovni a provádět podrobnější analýzu pomocí Power BI nebo jiných prostředí Fabric.

Některé funkce v sémantickém modelu, jako jsou parametry polí a řetězce dynamického formátu měr, také nefungují v aplikaci Analyzovat v aplikaci Excel. Další důležité informace a omezení najdete v tomto článku.

Data Power BI můžete získat také v Excelu pomocí živě propojených tabulek. Díky tomuto přístupu dostanou uživatelé, kteří exportují data z vizuálu sestavy Power BI, excelový sešit, který obsahuje tabulku naplněnou daty. Dotaz na tabulku automaticky načte nejnovější data při otevření sešitu nebo při ruční aktualizaci tabulky.

Mezi případy použití živých tabulek patří:

  • Uživatelé chtějí prozkoumat nebo analyzovat data v konkrétním vizuálu.
  • Uživatelé potřebují pravidelně exportovat data, aby podporovali platný obchodní případ.
  • Provádíte ruční testování sémantického modelu nebo sestavy.

I když je export živě propojených tabulek lepší než export odpojených tabulek ze sestavy Power BI, doporučujeme uživatelům, aby se vyhnuli exportu dat. Exportovaná data představují výzvy zásad správného řízení a rizika zabezpečení dat, která můžou vést k exfiltraci dat z organizace. Místo toho zvažte školení uživatelů, aby se připojili k sémantickým modelům z Excelu nebo Power BI Desktopu, aby mohli provádět vlastní analýzu a bezpečně sdílet výsledky se svými kolegy.

Správa exportů dat je důležitým cvičením řízení změn pro zlepšení vyspělosti vaší datové kultury a umožňuje lidem efektivně používat Power BI.

Integrace sestav Power BI v PowerPointu

Doplněk Power BI pro PowerPoint můžete použít k přidání živých interaktivních sestav Power BI nebo konkrétních vizuálů do powerpointových snímků. Tato funkce je dobrou alternativou k vkládání statických snímků obrazovky, protože vizuály je možné filtrovat a interagovat s nimi během prezentace.

PowerPoint je užitečný nástroj, který doplňuje existující sestavy Power BI, ale není efektivní jako primární metoda distribuce. Místo toho používejte metody distribuce sestav, jako jsou aplikace Power BI, a hledejte příležitosti pro integraci PowerPointu, které je doplňují nebo rozšiřují.

Správa distribuce sestav jako plochých souborů a prezentací PowerPointu je důležitým cvičením správy změn, které zlepší vyspělost vaší datové kultury a rozsahu doručování obsahu a umožní uživatelům efektivně používat Power BI.

Mezi případy použití integrace Power BI v PowerPointu patří:

  • Průběžné přehrávání prezentace v režimu celé obrazovky s aktuálními sestavami Power BI, například na velké obrazovce v továrně.
  • Zmrazit snímky konkrétního zobrazení, aby se data sestavy neaktualizovala automaticky, například když chcete zkontrolovat sestavy k určitému datu.
  • Sdílejte prezentaci s živými sestavami Power BI, aby lidé viděli nejnovější data, například když chcete, aby si posluchači prezentaci a sestavy před prezentací prostudovali.

Správci Fabricu můžou řídit jeho použití pomocí nastavení tenanta povolit doplněk Power BI pro PowerPoint. Další důležité informace a omezení najdete v tomto článku.

Integrace s Power Platform

Power BI je součástí Power Platform. Power BI se proto dobře integruje s jinými aplikacemi v rodině Power Platform, jako jsou Power Apps, Power Automate a Power Pages.

  • Power Apps umožňuje rychle vytvářet a nasazovat aplikace s nízkým kódem ve vaší organizaci.
  • Power Automate umožňuje automatizovat úlohy a pracovní postupy vytvořením logických toků, které se aktivují automaticky, podle plánu nebo v reakci na ruční akci. Můžete vytvářet toky cloudu, které běží bezobslužně bez vyhrazeného počítače. Pomocí aplikace Power Automate pro desktopy můžete také vytvářet desktopové toky, které vyžadují počítač, protože k simulaci uživatelských akcí používají automatizaci robotických procesů.
  • Power Pages umožňuje vytvářet externí firemní weby s uživatelským rozhraním s nízkým kódem.

Použití vizuálu Power Apps v sestavě Power BI

Power Apps můžete integrovat do Power BI pomocí vizuálu Power Apps. Tento vizuál vám umožňuje vložit interaktivní a funkční aplikaci plátna Power Apps do sestavy Power BI. V Power BI můžete vybrat pole, která chcete přidat do vizuálu Power Apps. V Power Apps pak můžete tato pole použít k vytvoření popisků a funkcí řízených daty k vylepšení aplikace. Integrace sestav Power BI a Power Apps umožňuje širokou škálu scénářů použití, které pomáhají lidem rozhodovat se a vykonávat akce na základě dat ze sestavy.

Při tomto přístupu je potřeba vzít v úvahu některé aspekty licencování. Pokud chcete použít vizuál Power Apps v sestavě Power BI, musí mít prohlížeč sestav licenci Power Apps vedle všech požadovaných uživatelských licencí Power BI. Alternativně můžete použít plán průběžných plateb pro Power Apps a Power Automate.

Mezi případy použití vizuálu Power Apps patří:

  • Usnadnit zpětný zápis do databáze, například přidat komentáře určitým zákazníkům nebo upravit hodnoty prognózy ze sestavy Power BI.
  • Usnadnit přímé akce na základě reportu Power BI, například kontaktování zákazníků ze zprávy o spokojenosti zákazníků.
  • Umožňuje uživatelům odesílat formuláře ze sestavy Power BI, jako jsou formuláře zpětné vazby, hlasování nebo průzkumy.

Ve vloženém scénáři se vizuál Power Apps podporuje pouze pro scénář Vložení pro vaši organizaci a ne pro vložení pro vaše zákazníky. Další omezení najdete v tématu Omezení vizuálu Power Apps.

Integrace sestavy Power BI do aplikace plátna Power Apps

V aplikaci plátna Power Apps můžete integrovat dlaždice řídicího panelu Power BI. Při tomto přístupu je primárním médiem pro spotřebu Power App, který je vylepšen dlaždicí Power BI. Dlaždice můžete vkládat pomocí ovládacího prvku dlaždice Power BI během vývoje plátna aplikace.

Provádění akcí v Power BI z Power Automate

Power Automate můžete použít k automatizaci konkrétních akcí v Power BI, jako jsou export sestavy, aktualizace sémantických modelů nebo vyhodnocení dotazů DAX. Tato funkce může být užitečná pro zjednodušení určitých úkolů nebo zvýšení produktivity.

Mezi případy použití pro automatizaci Power BI z Power Automate patří:

  • Aktivace aktualizace sémantického modelu při aktualizaci nadřazeného zdroje dat
  • Automatizace distribuce sestav Power BI nebo stránkovaných sestav
  • Přidání řádků do tabulky sémantického modelu Power BI při aktivaci toku

Aktivace toku Power Automate z Power BI

Power BI můžete použít také k aktivaci cloudového toku Power Automate třemi způsoby:

Díky tomuto přístupu neautomatujete akce Power BI tolik, kolik reagujete na události, ke kterým dochází v Power BI. Tyto události se dají aktivovat ručně (například vizuál Power Automate) nebo automaticky (například upozornění na data). V tocích můžete také použít data z Power BI v následných krocích, což vám může pomoct automatizovat konkrétnější a relevantnější činnosti.

Při tomto přístupu je potřeba vzít v úvahu některé aspekty licencování. Pokud chcete použít vizuál Power Automate v sestavě Power BI, musí mít prohlížeč sestav přístup k toku Power Automate a licenci Power Automate, pokud je to potřeba, a navíc k požadovaným uživatelským licencím Power BI. Alternativně můžete použít plán průběžných plateb pro Power Apps a Power Automate.

Mezi případy použití pro aktivaci toku Power Automate z Power BI patří:

  • Aktualizujte nebo přidejte řádky do excelové tabulky ze sestavy Power BI pomocí vizuálu Power Automate.
  • Automatizujte regresní testování nastavením sestav a řídicích panelů pro hlášení rozdílů v aktuálních hodnotách s výchozími hodnotami a nastavením upozornění na data na dlaždicích řídicího panelu.
  • Upozorněte tým nebo jednotlivce na neočekávané hodnoty nebo anomálie v sémantických datech modelu pomocí upozornění na data. Pokud chcete použít vizuál Power Automate v sestavě Power BI, musí mít prohlížeč sestav přístup k toku Power Automate a licenci Power Automate, pokud je to potřeba, a navíc k požadovaným uživatelským licencím Power BI. Alternativně můžete použít plán průběžných plateb pro Power Apps a Power Automate.

Vložení sestavy Power BI do webu Power Pages

Sestavu Power BI můžete vložit na web Power Pages, který umožňuje zobrazit sestavy Power BI na vašem externím webu vytvořeném pomocí Power Pages. Tento přístup zjednodušuje vkládání pro vaše zákazníky tím, že povolí službu Power BI Embedded z Centra pro správu Power Platform.

Při tomto přístupu je potřeba vzít v úvahu některé aspekty licencování. Pokud chcete vložit sestavy Power BI na web Power Pages, musíte mít SKU typu F, P, EM nebo A. Potřebujete také odpovídající licenci Power Pages.

Mezi případy použití pro vložení sestavy Power BI na web Power Pages patří:

  • Distribuujte sestavy prostřednictvím vlastního portálu externím uživatelům nebo zákazníkům.
  • Zobrazte analytiku webu, jako jsou předplatitelé nebo návštěvnost vašeho webu.
  • Vylepšení webu Power Pages pomocí interaktivních vizualizací Power BI

Kromě omezení Power BI Embedded existují pro vložení sestavy do Power Pages také specifická omezení. Sestava musí být například publikována do stejného pracovního prostoru jako jeho připojený sémantický model. Než se rozhodnete vložit obsah Power BI na web Power Pages, nezapomeňte tyto aspekty vzít v úvahu.

Integrace OneDrivu a SharePointu

OneDrive a SharePoint se běžně používají, protože jsou to praktické možnosti ukládání obsahu a datových souborů pro Power BI. Integrací OneDrivu a SharePointu můžete jejich možnosti sdílení dále vylepšit.

Aktualizace souborů Power BI Desktopu na OneDrivu

Když soubor Power BI Desktopu (.pbix) uložíte na OneDrive pro práci nebo školu nebo na SharePoint, můžete ho místo publikování z Power BI Desktopu importovat do pracovního prostoru z OneDrivu. Díky tomu můžete využít aktualizace OneDrivu, kde se datový model automaticky aktualizuje, obvykle do hodiny.

Mezi případy použití aktualizace OneDrivu patří:

  • Samoobslužní uživatelé chtějí zjednodušit publikování souborů Power BI Desktopu.
  • Tvůrci obsahu chtějí sledovat a spravovat změny při spolupráci na OneDrivu.

Kromě integrace OneDrivu pro jednotlivé soubory .pbix pro sémantické modely a sestavy můžete také nastavit integraci na úrovni pracovního prostoru s OneDrivem.

Náhled souborů Power BI Desktopu na OneDrivu a SharePointu

Když sdílíte soubor Power BI Desktopu s lidmi přes OneDrive nebo SharePoint, můžou zobrazit náhled sestavy z OneDrivu nebo SharePointu, aniž by ho museli otevřít v Power BI Desktopu. Tato funkce funguje jenom pro sestavy připojené ke sdílenému sémantickému modelu nebo soubory Power BI Desktop, které obsahují sestavu a importovaný sémantický model. Kromě toho nemůžete zobrazit náhled souborů Power BI Desktopu, které jsou 1 GB nebo větší. Další informace najdete v tématu Důležité informace a omezení.

Při tomto přístupu je potřeba vzít v úvahu některé aspekty licencování. Uživatelé vyžadují licenci Power BI Pro k zobrazení náhledu souborů Power BI Desktopu na OneDrivu nebo SharePointu. Další informace najdete v tématu Požadavky na zobrazení sestav na OneDrivu a SharePointu.

Mezi případy použití OneDrivu k zobrazení náhledu souborů patří:

  • Tvůrci obsahu používají OneDrive nebo SharePoint k usnadnění spolupráce.
  • Tvůrci obsahu, kteří používají integrace OneDrivu, jako je aktualizace OneDrivu, nebo ho používají ke sledování a správě změn souborů .pbix, chtějí před otevřením zobrazit náhled souborů.

Vložení sestav Power BI do SharePointu Online

Power BI můžete integrovat se SharePointem vložením sestav Power BI do SharePointu Online (označovaného také jako zabezpečené vložení). Zážitek ze sestavy je stejný jako když uživatelé je zobrazí v pracovním prostoru Fabric pomocí odkazu, který byl sdílen s přímým přístupem. Zabezpečení na úrovni řádků je vynucováno společně s oprávněními k položce. Uživatelé musí mít přímý přístup k sestavám, aby je mohli zobrazit na webu SharePoint.

Mezi případy použití pro vkládání sestav Power BI do SharePointu Online patří:

  • Chcete distribuovat sestavy z portálu SharePoint místo z pracovního prostoru Fabric. Tento přístup může být užitečný, když chcete distribuovat sestavy z několika pracovišť do konkrétní cílové skupiny.
  • Chcete vložit sestavy, které podporují spolupráci nebo rozhodování na SharePoint webu.

Integrace s nástrojem Visual Studio a VS Code

Mnoho vývojářů má zkušenosti se správou zdrojových souborů a metadat pomocí sady Visual Studio nebo Visual Studio Code (VS Code ). Tyto nástroje poskytují několik možností integrace s Power BI a Fabric.

Vývoj sémantických modelů pomocí sady Visual Studio s projekty Analysis Services

Pokud vývojáři dávají přednost práci v sadě Visual Studio, můžou místo Power BI Desktopu vyvíjet a nasazovat sémantické modely ze sady Visual Studio . V tomto případě potřebují Visual Studio 2017 nebo novější edici a verzi 2.9.14 (nebo vyšší) rozšíření SQL Server Data Tools (SSDT).

Návod

Vývojáři, kteří dávají přednost prostředí podobné sadě Visual Studio, aby mohli vytvářet a spravovat sémantické modely, můžou být efektivnější používat tabulkový editor. Tabulkový editor je externí nástroj, který se připojuje k místnímu modelu otevřenému v Power BI Desktopu nebo ke vzdálenému modelu prostřednictvím koncového bodu XMLA pro čtení a zápis. Podporuje také skriptování a dávkové úlohy, které zlepšují produktivitu vývojářů.

Další informace najdete v tématu Pokročilá správa datových modelů.

Správa položek pomocí VS Code

Pokud vývojáři dávají přednost práci ve VS Code, můžou pomocí rozšíření usnadnit práci s Power BI prostřednictvím aplikace VS Code.

Existuje několik nástrojů, které můžou použít ke správě různých částí Power BI z VS Code:

  • TMDL: Oficiální rozšíření pro VS Code od Microsoftu, které poskytuje jazykovou podporu pro Tabular Model Definition Language (TMDL) pro práci se sémantickými modely, které používají formát metadat TMDL.
  • Power BI Studio: Komunitní rozšíření VS Code, které používá rozhraní REST API Power BI k zobrazení a správě položek v pracovním prostoru.
  • Power BI VSCode: Balíček rozšíření: Kolekce rozšíření VS Code, která umožňuje vývojářům pracovat ve VS Code s Fabric a Power BI. Zahrnuje rozšíření TMDL i Power BI Studio.

Integrace VS Code je také podporovaná jinými prostředími Fabric, jako jsou poznámkové bloky pro datové inženýrství a datovou vědu nebo správa sémantických modelů Power BI pomocí sémantického odkazu (popsaného výše).

Integrace Pythonu nebo R

Skripty Pythonu nebo R můžete spouštět v sémantických modelech a sestavách Power BI, abyste rozšířili funkčnost těchto položek. Tato funkce může být užitečná pro tvůrce obsahu, kteří znají Python nebo R a kteří vytvářejí a distribuují obsah pro firemní uživatele prostřednictvím Power BI.

Vlastníci obsahu nebo tvůrci, kteří mají zkušenosti v Pythonu nebo R, mohou těžit z používání položek poznámkového bloku v rámci Fabric. V mnoha případech použití jsou poznámkové bloky upřednostňovanou možností před integrací Pythonu a R s Power BI. Je to proto, že poskytují více možností pro vytváření a údržbu řešení integrovaných v těchto jazycích, mají také méně omezení a obvykle zahrnují menší úsilí na podporu.

Spuštění kódu Pythonu nebo jazyka R v sémantickém modelu

Kód Pythonu nebo R můžete integrovat jako součást transformací dat, které provádíte v sémantickém modelu, který používá režim úložiště importu. Tato integrace umožňuje transformovat data nebo provádět pokročilé analýzy pomocí Pythonu nebo R při každé aktualizaci modelu.

Pokud chcete aktualizovat publikovaný sémantický model, který používá Python nebo R integrovaný v Power Query, musíte použít místní bránu dat v osobním režimu. Důvodem je to, že kód Pythonu nebo R běží místně pomocí Pythonu nebo jazyka R nainstalovaného na počítači. Tato instalace je obvykle náročná na správu a údržbu. Pokud potřebujete v sémantickém modelu používat Python nebo R, doporučujeme alternativní přístupy, jako jsou poznámkové bloky ve Fabric.

Vytvářejte vizualizace v Pythonu nebo R v sestavách Power BI

Python nebo R můžete integrovat se sestavami Power BI, abyste mohli vytvářet vlastní vizuály s knihovnami Pythonu, jako jsou balíčky Seaborn nebo R, jako je ggplot2. Tyto vizuály jsou plně přizpůsobitelné a podporují interaktivní funkce v Power BI, jako je vykreslování filtrovaného výsledku, křížové filtrování, vlastní kontextové popisy, drilldown a drillthrough.

Ujistěte se, že všechny vizuály Pythonu nebo R používají knihovny Pythonu a balíčky R, které jsou podporované v rámci Fabric. Pokud používáte nepodporovanou knihovnu nebo balíček, vizualizace se ve službě Power BI nevykreslí, ani když se vizualizace v sestavě v Power BI Desktopu vykresluje.

I když můžete transformovat data a provádět výpočty jako součást vlastního vizuálu Pythonu nebo jazyka R, nedoporučuje se. Umístění této logiky do vizuálu Pythonu nebo jazyka R může způsobit pomalejší doby vykreslování a větší potíže udržet vizuál a dosáhnout harmonizace vizuálů a sestav v logikě výpočtu.

Místo toho přidejte logiku do výpočtů DAX vytvořením měr a proveďte transformace dále v upstreamu, například v Power Query nebo ve zdroji dat, pokud je to možné.

Vlastní vizuály pro sestavy Power BI

Kromě Pythonu a R existují i další možnosti vytváření vlastních vizuálů v sestavách Power BI. I když není explicitní integrace, je možné použít vlastní vizuály v sestavách Power BI pro pokročilé nebo konkrétní případy použití. Můžete vytvořit vlastní vizuál – který nevyžaduje integraci s jinými službami – nebo získat vizuál z AppSource, který může být bezplatný nebo vyžaduje licenci. V závislosti na vlastním vizuálu to může zahrnovat integraci se službou třetí strany a budete muset souhlasit s licenčními podmínkami.

Pokud uvažujete o použití vlastních vizuálů k rozšíření funkcí sestav Power BI, zvažte Deneb. Deneb je certifikovaný vlastní vizuál vyvinutý komunitou, který umožňuje vytvářet vlastní vizualizace pomocí deklarativní syntaxe JSON jazyků Vega nebo Vega-Lite. Deneb má velkou komunitu a mnoho šablon, což je dobrou volbou pro tvůrce sestav, kteří chtějí vytvářet vlastní vizuály bez použití JavaScriptu, Pythonu nebo R.

Integrace s jinými službami třetích stran

Existují další služby třetích stran, které nabízejí integraci s Power BI.

Následující část obsahuje služby třetích stran společně s případy použití, které je důležité zvážit.

Integrace se sémantickými modely prostřednictvím koncového bodu XMLA

V Power BI se externí nástroje můžou připojit k vašim sémantickým modelům Power BI pomocí koncového bodu XMLA. Existují opensourcové i komerčně dostupné nástroje, které můžete použít ke zvýšení produktivity nebo rozšíření funkcí stávajících sémantických modelů.

Tady je několik příkladů nástrojů, které lze integrovat s  sémantickými modely prostřednictvím koncového bodu XMLA.

  • Rutiny PowerShellu pro automatizaci určitých sémantických úloh modelu
  • Aplikace Power BI Report Builder pro dotazování sémantických modelů pomocí jazyka DAX a vytváření stránkovaných sestav.
  • Tabulkový editor, nástroj třetí strany pro vývoj a správu sémantických modelů
  • DAX Studio, nástroj třetí strany pro vytváření a optimalizaci dotazů DAX
  • ALM toolkit, nástroj třetí strany, který umožňuje porovnávat a nasazovat sémantické modely

Další informace o koncových bodech XMLA a klientských aplikacích a nástrojích, které je používají, najdete v tématu Sémantické připojení a správa s koncovým bodem XMLA v Power BI. Koncový bod XMLA je podporován pouze pro pracovní prostory, které mají typ pracovního prostoru nastavený na kapacitu Fabric, kapacitu Premium nebo Premium na uživatele.

Můžete povolit koncový bod XMLA a nastavit ho na čtení nebo čtení/zápis z možností úloh Power BI v portálu pro správu. K řízení, kteří uživatelé a skupiny můžou používat koncový bod XMLA, můžete použít také několik nastavení tenanta.

Kontrolní seznam – Při plánování integrace Power BI s dalšími službami zahrnují klíčová rozhodnutí a aspekty:

  • Definujte požadavek: Popište, čeho se snažíte dosáhnout, a zjistěte, jaké je očekávané výhody.
  • Popište, proč nemůžete v Power BI sami provést úkol: Definujte výzvy nebo omezení, které vám brání v plnění tohoto požadavku pomocí integrovaných nástrojů a funkcí v Power BI.
  • Identifikujte služby, které vám můžou pomoct splnit požadavek: Zkompilujte seznam služeb, které vám pomůžou dosáhnout vašeho cíle. V závislosti na požadavku může existovat pouze jedna přijatelná možnost.
  • Identifikujte potenciální rizika, omezení nebo aspekty: Pečlivě naplánujte a zvažte důsledky této integrace pro různé oblasti, jako jsou zabezpečení, licencování, zásady správného řízení a povolení uživatelů.
  • Seznamte se s nastavením integrace: Přečtěte si příslušnou technickou dokumentaci a zkompilujte podrobný protokol, který se vztahuje na váš konkrétní scénář integrace Power BI se službou nebo nástrojem. Věnujte zvláštní pozornost možnému řešení potíží nebo přizpůsobení této integrace, kterou možná budete muset provést.
  • Provedení testu nebo testování konceptu (POC): Před nastavením integrace pro vašeho tenanta, pracovního prostoru nebo položky nejprve proveďte reprezentativní zkušební verzi, abyste otestovali všechny předpoklady a odhalili případné problémy nebo omezení. Provádění testu nebo POC je důležité.
  • Nastavení školení a monitorování: Zajistěte, aby centralizované týmy byly vybaveny k monitorování nové služby a jeho vlivu na využití ve vašem tenantovi. Připravte relevantní školicí materiály, aby lidé mohli používat novou službu a aby se vyhnuli problémům.

Související obsah

Další aspekty, akce, rozhodovací kritéria a doporučení, které vám pomůžou při rozhodování o implementaci Power BI, najdete v tématu Plánování implementace Power BI.

  • Last updated on