Compartir a través de

Optimización del modelo semántico para Copilot en Power BI

SE APLICA A: Power BI Desktop Servicio Power BI

Antes de empezar a usar Copilot con el modelo semántico, evalúe los datos. Es posible que tenga que limpiar su modelo semántico para que Copilot pueda derivar información de él.

Nota:

Consideraciones para los modelos semánticos en el uso de Copilot

En la tabla siguiente, se enumeran los criterios que le ayudarán a crear informes precisos con Copilot. Estos elementos son recomendaciones que pueden ayudar a generar informes precisos de Power BI.

Elemento Consideración Descripción Ejemplo
Enlace de tablas Definición de relaciones claras Asegúrese de que todas las relaciones entre tablas están claramente definidas y son lógicas, indicando cuáles son uno a varios, varios a uno o varios a varios. Sales tabla conectada con Date tabla mediante el campo DateID.
Medidas Lógica de cálculo estandarizada Las medidas deben tener una lógica de cálculo normalizada, clara y fácil de explicar y comprender. Total Sales calculado como la suma de SaleAmount de la Sales tabla.
Medidas Convenciones de nomenclatura Los nombres de las medidas deben reflejar claramente su cálculo y propósito. Use Average_Customer_Rating en lugar de AvgRating.
Medidas Medidas predefinidas Incluya un conjunto de medidas predefinidas que es más probable que los usuarios soliciten en los informes. Year_To_Date_Sales, Month_Over_Month_Growth, etc.
Tablas de hechos Delimitación clara Delimite claramente las tablas de hechos, que contienen los datos medibles y cuantitativos para el análisis. Transactions, Sales, Visits.
Tablas de dimensión Datos descriptivos de apoyo Cree tablas de dimensiones que contengan los atributos descriptivos relacionados con las medidas cuantitativas de las tablas de hechos. Product_Details, Customer_Information.
Jerarquías Agrupaciones lógicas Establezca jerarquías claras dentro de los datos, especialmente para las tablas de dimensiones que se podrían usar para explorar en profundidad los informes. Jerarquía Time que se desglosa desde Year a Quarter a Month a Day.
Nombres de columna Etiquetas inequívocas Los nombres de las columnas deben ser inequívocos y autoexplicativos, evitando el uso de id. o códigos que requieran una búsqueda adicional sin contexto. Use Product_Name en lugar de ProdID.
Tipos de datos de columna Correcto y coherente Aplique tipos de datos correctos y coherentes para las columnas de todas las tablas para asegurarse de que las medidas se calculan correctamente y para habilitar la ordenación y el filtrado adecuados. Asegúrese de que las columnas numéricas usadas en los cálculos no se establecen como tipos de datos de texto.
Tipos de relaciones Especificado claramente Para garantizar una generación de informes precisa, especifique claramente la naturaleza de las relaciones (activas o inactivas) y su cardinalidad. Marque si una relación es One-to-One, One-to-Manyo Many-to-Many.
Data Consistency (Coherencia de datos) Valores normalizados Mantenga los valores normalizados dentro de las columnas para garantizar la coherencia en los filtros y los informes. Si tiene una Status columna, use Open, Closed, Pending, etc. constantemente.
Indicadores clave de rendimiento (KPI) Predefinidos y pertinentes Establezca un conjunto de KPI que sean pertinentes para el contexto empresarial y que se usen habitualmente en los informes. Return on Investment (ROI), Customer Acquisition Cost (CAC), Lifetime Value (LTV).
Programaciones de actualizaciones Transparente y programada Comunique claramente las programaciones de actualización de los datos para asegurarse de que los usuarios comprendan las escalas de tiempo de los datos que están analizando. Indique si los datos son en tiempo real, diarios, semanales, etc.
Seguridad Definiciones de nivel de rol Defina roles de seguridad para distintos niveles de acceso a datos si hay elementos confidenciales que no todos los usuarios deben ver. Los miembros del equipo de ventas pueden ver los datos de ventas, pero no los datos de RR. HH.
Metadatos Documentación de la estructura Documente la estructura del modelo de datos, incluidas tablas, columnas, relaciones y medidas, como referencia. Un diccionario de datos o un diagrama del modelo proporcionado como referencia.

En la tabla siguiente se enumeran otros criterios para ayudarle a crear consultas DAX precisas con Copilot. Estos elementos son recomendaciones que pueden ayudar a generar consultas DAX precisas.

Elemento Consideración Descripción Ejemplo
Medidas, tablas y columnas Descripciones Incluya qué es y cómo pretende utilizar cada elemento en la propiedad de descripción. Nota: Solo se usan los primeros 200 caracteres. [VENTAS YOY] La descripción podría ser "Diferencia interanual en Pedidos". Use con la columna "Fecha"[Año] para mostrar por años distintos del año más reciente. Los años parciales se compararán con el mismo período del año anterior".
Grupos de cálculo Descripciones Los elementos de cálculo no se incluyen en los metadatos del modelo. Use la descripción de la columna de grupo de cálculo para enumerar y explicar el uso de los elementos de cálculo. Nota: Solo se usan los primeros 200 caracteres. Por ejemplo, la columna del grupo de cálculo de Muestra de inteligencia de tiempo podría tener esta descripción: "Usar con medidas y tabla de fechas para Actual: valor actual, MTD: mes hasta la fecha, QTD: trimestre hasta la fecha, YTD: año hasta la fecha, PY: año anterior, PY MTD, PY QTD, YOY: cambio interanual, YOY%: YOY como porcentaje" y en una tabla con medidas, se podría ampliar el uso con una descripción como "Las medidas se usan para agregar datos. Estas medidas se pueden mostrar como año a año mediante esta sintaxis CALCULATE([Nombre de medida], Time intelligence[Cálculo de tiempo] = YOY)"

Contenido relacionado