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Il existe des méthodes permettant aux auteurs de rapports et aux scientifiques des données d’utiliser ces métriques. Elles permettent aux créateurs d’utiliser de manière cohérente les indicateurs de performance clés les plus précis et approuvés au sein de leur organisation, conçus pour la réutilisation et la distribution à grande échelle. Les rapports basés sur ces métriques bénéficient d’une meilleure qualité des données, car ils utilisent des indicateurs de performance clés standardisés et validés. Les scientifiques des données peuvent désormais incorporer ces métriques fiables directement dans leurs modèles complexes sans avoir à inverser les données de l’ingénieur. Grâce à l’intégration de Sempy, ils peuvent facilement accéder aux métriques définies dans le modèle sémantique Power BI et les réutiliser.
Cet article vous montre comment utiliser des métriques dans des rapports et des notebooks. En outre, comment vous assurer que des indicateurs de performance clés précis et approuvés sont utilisés au sein de votre organisation pour une meilleure qualité des données et une intégration simplifiée dans des modèles complexes.
Pour créer et gérer des jeux de métriques, vous devez :
Pour l’utiliser dans un rapport :
Sélectionnez la liste déroulante utiliser les métriques
Sélectionner utiliser dans le rapport
Ajouter des sources de données et créer votre solution de rapport
Notes
Pour tous les scénarios de création de rapports, la connexion à une métrique apporte actuellement l’intégralité du modèle sémantique dans le volet de données. À l’avenir, le volet de données affiche uniquement la métrique et ses dimensions associées.
L’utilisation de données en dehors de Power BI est une expérience puissante dans la couche métriques. Utilisez une métrique pour générer un extrait de code à l’aide de SemPy + lien sémantique. Utilisez cet extrait de code pour utiliser la métrique dans notebooks ou d’autres environnements Python.
Vous pouvez l’enregistrer dans votre lakehouse afin que les données soient accessibles en dehors de Power BI.
Les jeux de métriques sont des artefacts Fabric. Vous pouvez donc utiliser les API publiques pour les artefacts Fabric. Les API utilisent les métadonnées du jeu de métriques. Toutefois, les jeux de métriques sont constitués de métriques individuelles, qui ne sont pas accessibles via les API d’infrastructure publique. Pour plus d’informations, consultez les références de l’API REST Microsoft Fabric.
Pour utiliser des données de métrique via l’API, vous pouvez utiliser un lien sémantique et utiliser SemPy, qui est une bibliothèque Python qui simplifie l’utilisation des données sémantiques. Vous pouvez utiliser SemPy, qui utilise des éléments d’API, pour vous connecter à une mesure Power BI qui alimente une métrique. Vous pouvez accéder à un extrait de code prégénéré dans la section Notebook de la page détails de la métrique. Pour plus d’informations, consultez Utiliser dans les notebooks pour plus d’informations.
Dans Power BI, la vue traçabilité est essentielle pour les créateurs. La vue traçabilité offre une visibilité sur le flux de données, prend en charge l’analyse d’impact, facilite la résolution des problèmes, applique la gouvernance des données, optimise les performances, améliore la collaboration et fournit de la documentation. Cette compréhension complète est essentielle pour maintenir la précision, l’efficacité et l’efficacité des projets pilotés par les données.
Les ensembles de métriques s’affichent dans les vues de traçabilité de l’espace de travail et les vues de traçabilité des données :
Il existe deux autres façons pour les créateurs de comprendre la traçabilité et l’utilisation d’une métrique :
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Parcours d’apprentissage
Utiliser des modèles sémantiques dans Microsoft Fabric - Training
La conception de rapports à l’échelle de l’entreprise nécessite plus qu’une simple connexion aux données. Pour une implémentation d’entreprise réussie, il est essentiel de comprendre les modèles sémantiques et les stratégies pour la scalabilité et la gestion de cycle de vie. Ce parcours d’apprentissage vous aide à vous préparer à la certification Fabric Analytics Engineer.
Certification
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