Modulbewertung

1.

Ein Team muss sicherstellen, dass jeder regionale Bericht dieselben visuellen Elemente, Measures und Layouts verwendet, aber eine Verbindung mit einer anderen Datenquelle herstellt. Welcher Power BI Ressourcentyp passt am besten zu dieser Anforderung?

Power BI Vorlage (.pbit)

Power BI Datenquellendatei (.pbids)

Freigegebenes Semantikmodell mit DirectQuery

2.

Ein Analyseteam verwendet die Git-Integration, um die Versionierung ihres Fabric-Arbeitsbereichs zu verwalten. Ein Entwickler führt Änderungen an einem semantischen Modell durch, der Arbeitsbereich zeigt jedoch einen Konflikt an. Was bedeutet ein Konflikt?

Dasselbe Element wurde sowohl im Arbeitsbereich als auch im Repository seit der letzten Synchronisierung geändert.

Der Arbeitsbereich enthält Elemente, die nicht im Repository vorhanden sind.

Der Git-Anbieter hat die Verbindung aufgrund unzureichender Berechtigungen abgelehnt.

3.

Vor der Bereitstellung eines semantischen Modells in der Produktion möchte ein Analyst überprüfen, ob alle Beziehungen gültig sind und keine verwaisten Fremdschlüssel vorhanden sind. Welche SemPy-Funktion identifiziert Beziehungsverletzungen?

list_relationship_violations()

list_relationships()

evaluate_measure()

4.

Ein Team konfiguriert eine Bereitstellungspipeline mit Entwicklungs-, Test- und Produktionsphasen. Der Entwicklungsarbeitsbereich stellt eine Verbindung mit einer Testdatenbank her, aber die Produktion muss eine Verbindung mit der Livedatenbank herstellen. Wie sollte das Team diesen Unterschied behandeln?

Konfigurieren Sie eine Regel für die Bereitstellung von Datenquellen, die die Verbindung bei der Bereitstellung in der Production Stage ändert.

Aktualisieren Sie die Datenquellenverbindung im Produktionsarbeitsbereich nach jeder Bereitstellung manuell.

Erstellen Sie separate Semantikmodelle für jede Phase mit unterschiedlichen hartcodierten Verbindungszeichenfolgen.

5.

Ein semantisches Modell ist von vorgelagerten Daten in einem Lakehouse abhängig, die erst fertig geladen werden müssen, bevor das Modell aktualisiert wird. Ein Analyst plant derzeit die Aktualisierung des Modells eine Stunde nach der Seehauslast, aber manchmal dauert die Last länger, und das Modell aktualisiert sich anhand unvollständiger Daten. Welcher Ansatz löst dieses Problem?

Verwenden Sie eine Data Factory Pipeline mit einer Aktivität zur Aktualisierung des semantischen Modells, die nach erfolgreichem Laden des Lakehouse ausgeführt wird.

Planen Sie die Aktualisierung des semantischen Modells zwei Stunden nach der Lakehouse-Last statt nur eine.

Aktivieren Sie die Echtzeitaktualisierung für das semantische Modell, sodass immer aktuelle Daten vorhanden sind.

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