Describir técnicas de optimización de modelos semánticos
Como analista de datos, pasará aproximadamente el 90 por ciento de su tiempo trabajando con sus datos. Nueve de cada diez veces, un rendimiento deficiente es el resultado directo de un modelo semántico mal diseñado, cálculos de Data Analysis Expressions (DAX) ineficientes o una combinación de ambos factores. El proceso de diseño de un modelo semántico para el rendimiento puede ser tedioso y, a menudo, se subestima.
Sin embargo, si aborda los problemas de rendimiento durante el desarrollo, tendrá un modelo semántico sólido que ofrecerá un mejor rendimiento de informes y una experiencia de usuario general más positiva. En última instancia, también podrá mantener un rendimiento optimizado. A medida que su organización crece, aumenta el tamaño de sus datos y sus modelos semánticos se vuelven más complejos. Al optimizar pronto el modelo semántico, puede mitigar el impacto negativo que este crecimiento podría tener en el rendimiento del modelo semántico.
Un modelo semántico más pequeño usa menos recursos (memoria) y acelera la actualización de datos, los cálculos y la representación de objetos visuales en informes. Por lo tanto, el proceso de optimización del rendimiento implica minimizar el tamaño del modelo semántico y hacer un uso más eficiente de los datos del modelo. Estas son las decisiones que debe tomar sobre el diseño:
- Asegúrese de que se utilizan los tipos de datos correctos.
- Quite las columnas y filas innecesarias.
- Evite la repetición de valores.
- Muestre columnas numéricas como medidas.
- Reduzca la cardinalidad de las columnas.
- Analice metadatos del modelo.
- Resuma los datos siempre que sea posible.
Por ejemplo, imagine que trabaja como desarrollador de Power BI en Tailwind Traders. Se le ha encomendado la tarea de revisar un modelo semántico creado hace unos años por otro desarrollador, una persona que ya ha dejado la organización.
El modelo semántico genera un informe que ha recibido comentarios negativos de los usuarios. Los usuarios están satisfechos con los resultados que ven en el informe, pero no con su rendimiento. La carga de las páginas del informe tarda demasiado, y las tablas no se actualizan lo suficientemente rápido cuando se aplican nuevos filtros. Además de estos comentarios, el equipo de TI ha destacado que el tamaño de archivo de este modelo semántico en particular es demasiado grande y que está ejerciendo presión sobre los recursos de capacidad.
Debe revisar el modelo semántico para identificar las causas raíz de los problemas de rendimiento y realizar cambios para optimizar el rendimiento.