Arbeiten mit semantischen Modellen in Microsoft Fabric

  • Lernpfad
  • 4 Module

Auf einen Blick

Das Erstellen von Berichten auf Unternehmensniveau erfordert mehr als nur das Verknüpfen von Daten. Grundwissen zu semantischen Modellen und Strategien für die Skalierung und Lebenszyklusverwaltung sind für eine erfolgreiche Unternehmensimplementierung entscheidend. Dieser Lernpfad hilft Ihnen bei der Vorbereitung auf die „Fabric Analytics Engineer“-Zertifizierung.

Voraussetzungen

Kenntnisse in Microsoft Fabric: https://learn.microsoft.com/training/paths/get-started-fabric/

Module in diesem Lernpfad

Design skalierbarer semantischer Modelle

Bewährte Modellierungsmethoden führen zu skalierbaren semantischen Modellen, die die Analyse und Berichterstellung großer, komplexer Daten vereinfachen und Power BI-Berichte für ein optimales Benutzererlebnis verbessern.

Optimieren eines Modells für bessere Ergebnisse in Power BI

Bei der Leistungsoptimierung werden Änderungen am aktuellen Zustand des semantischen Modells vorgenommen, sodass es effizienter ausgeführt werden kann. Grundsätzlich sorgt ein optimiertes semantisches Modell für eine bessere Leistung.

Erstellen und Verwalten von Power BI-Ressourcen

Erstellen Sie Power BI-Ressourcen für Ihre Analyseumgebung für Struktur und Konsistenz, z. B. Power BI-Vorlagen und Projektdateien. Wiederverwendbare Ressourcen und die Verwendung des XMLA-Endpunkts unterstützen das Application Lifecycle Management (ALM), einschließlich Continuous Integration und Continuous Deployment.

Erzwingen von Power BI-Modellsicherheit

Erzwingen der Modellsicherheit in Power BI mithilfe von Sicherheit auf Zeilen- und Objektebene.