Summary
Los informes y paneles lentos frustran a los usuarios e interrumpen las experiencias impulsadas por inteligencia artificial, como "Copilot chat" y los agentes de datos de "Fabric IQ". En este módulo, ha aprendido un enfoque sistemático para encontrar y corregir esos problemas de rendimiento.
Ha comenzado utilizando el Analizador de rendimiento para identificar qué elementos visuales son lentos y si el cuello de botella se encuentra en la consulta DAX, en la representación visual o en la fuente de datos. Desde allí, ha aprendido a optimizar los cálculos de DAX mediante variables, patrones de filtro eficaces y las funciones de agregación correctas. Ha explorado técnicas de reducción de cardinalidad para reducir el tamaño del modelo y acelerar las consultas, y ha aprendido cuando las agregaciones (definidas por el usuario y automáticas) pueden acelerar las consultas en grandes conjuntos de datos.
Con estas aptitudes, puede diagnosticar problemas de rendimiento, aplicar correcciones dirigidas y comprobar la mejora. Tus modelos semánticos son más rápidos para los usuarios humanos y lo suficientemente responsivos como para admitir interacciones impulsadas por IA.