Funcionamiento del modo Direct Lake con informes de Power BI
En Microsoft Fabric, cuando el usuario crea un almacén de lago de datos, el sistema también aprovisiona el punto de conexión SQL asociado y el modelo semántico predeterminado en el modo Direct Lake. Puede agregar tablas desde lakehouse al modelo semántico predeterminado; para ello, vaya al punto de conexión de SQL Analytics y haga clic en el botón Administrar modelo semántico predeterminado de la cinta de opciones Reporting. También puede crear un modelo semántico de Power BI no predeterminado en modo Direct Lake si hace clic en Nuevo modelo semántico en el punto de conexión del almacén de lago o análisis SQL. El modelo semántico no predeterminado se crea en modo Direct Lake y permite a Power BI consumir datos mediante la creación de informes, exploraciones y ejecución de consultas DAX creadas por el usuario en Power BI Desktop o el propio área de trabajo. El modelo semántico predeterminado creado en el punto de conexión de análisis SQL se puede usar para crear informes de Power BI, pero tiene otras limitaciones.
Cuando un informe de Power BI muestra datos en objetos visuales, lo solicita desde el modelo semántico. A continuación, el modelo semántico accede a un sistema lakehouse para consumir datos y devolverlos al informe generado por Power BI. Para mejorar la eficacia, el modelo semántico puede mantener algunos datos en la memoria caché y actualizarlos cuando sea necesario. Información general de Direct Lake tiene más detalles.
Lakehouse también aplica la optimización del orden V a las tablas delta. Esta optimización ofrece un rendimiento sin precedentes y la capacidad de consumir rápidamente grandes cantidades de datos para los informes de Power BI.
Establecer permisos para el consumo de informes
El modelo semántico en el modo Direct Lake consume datos de un almacén de lago a petición. Para asegurarse de que los datos sean accesibles para el usuario que esté viendo el informe de Power BI, es necesario establecer los permisos necesarios en el Lakehouse subyacente.
Una opción consiste en asignar al usuario el rol de Viewer en el área de trabajo para consumir todos los elementos del área de trabajo, incluido el lakehouse, si es que está en esta área de trabajo, así como modelos semánticos e informes. Como alternativa, se puede conceder al usuario el rol de administrador, miembro o colaborador para tener acceso completo a los datos y poder crear y editar los elementos, como lakehouses, modelos semánticos e informes.
Además, los modelos semánticos no predeterminados pueden usar una identidad fija para leer datos del almacén de lago, sin conceder acceso a los usuarios del informe al almacén de lago, y a los usuarios se les concede permiso para acceder al informe a través de una aplicación. Además, con la identidad fija, los modelos semánticos no predeterminados dentro del modo Direct Lake pueden tener la seguridad a nivel de fila definida en el modelo semántico para limitar los datos que ve el usuario del informe, mientras se mantiene el modo Direct Lake. También se puede usar la seguridad basada en SQL en el punto de conexión de análisis SQL, pero el modo Direct Lake volverá a DirectQuery, por lo que debe evitarse para mantener el rendimiento de Direct Lake.