Power BI रिपोर्ट में अनुकूलित डेटा संरचना का उपयोग करें

नई अनुकूलित डेटा संरचना प्रक्रियाओं के तीव्र एवं अधिक मेमोरी कुशल विश्लेषण की ओर ले जाती है। मेमोरी की बचत करके, ग्राहक बड़ी प्रक्रियाओं का विश्लेषण कर सकते हैं और विश्लेषण करने के लिए छोटी क्षमताओं का उपयोग करके लागत बचा सकते हैं। Power BI

इसके अलावा, एक अधिक सहज मॉडल डेटा संरचना का उपयोग किया जाता है, जो ग्राहकों को कम समय और प्रयास के साथ अपनी अंतर्दृष्टि में गहराई से जाने की अनुमति देता है। Power BI इस डेटा मॉडल के बारे में अधिक जानने के लिए, इस आलेख के Power BI डेटा मॉडल संरचना अनुभाग पर जाएँ।

पिछली अनुकूलित संरचना जल्द ही समाप्त हो जाएगी

नई अनुकूलित डेटा संरचना पिछली संरचना को पूरी तरह से प्रतिस्थापित कर देगी और पिछली डेटा संरचना को हटा दिया जाएगा। तारीख और आवश्यक चरणों का पता लगाने के लिए प्रक्रिया विवरण पृष्ठ पर बैनर पर जाएं।

नई अनुकूलित डेटा संरचना पृष्ठभूमि में होती है, इसलिए यह केवल परिणामी मॉडल में प्रदर्शित होती है, जैसा कि निम्नलिखित अनुभाग में वर्णित है।

XMLA पठन/लेखन सेटिंग सक्षम करें

अनुकूलित डेटा संरचना का उपयोग करने के लिए, XMLA समापन बिंदु गुण को पढ़ने-लिखने के लिए सक्षम किया जाना चाहिए। डिफ़ॉल्ट रूप से, प्रीमियम क्षमता, फ़ैब्रिक क्षमता, या प्रीमियम प्रति उपयोगकर्ता सिमेंटिक मॉडल कार्यभार में XMLA एंडपॉइंट गुण सेटिंग केवल पढ़ने के लिए सक्षम होती है।

महत्त्वपूर्ण

XMLA को सक्षम करना केवल क्षमता व्यवस्थापक द्वारा ही किया जा सकता है।

प्रीमियम क्षमता वाले सिमेंटिक मॉडल कार्यभार के लिए पठन-लेखन सक्षम करें

1. Power BI में साइन इन करें.

2. सेटिंग्स>एडमिन पोर्टल का चयन करें.

3. Power BI व्यवस्थापक पोर्टल में, क्षमता सेटिंग>Power BI प्रीमियम>क्षमता नाम का चयन करें.

4. Power BI कार्यभार विस्तृत करें.

5. XMLA एंडपॉइंट सेटिंग में, पढ़ें लिखें का चयन करें.

   XMLA एंडपॉइंट सेटिंग क्षमता को असाइन किए गए सभी कार्यस्थानों और सिमेंटिक मॉडल पर लागू होती है।

   

प्रीमियम प्रति उपयोगकर्ता सिमेंटिक मॉडल कार्यभार के लिए पठन-लेखन सक्षम करें

1. Power BI में साइन इन करें.
2. सेटिंग्स>एडमिन पोर्टल का चयन करें.
3. Power BI एडमिन पोर्टल में, प्रीमियम प्रति उपयोगकर्ता का चयन करें.
4. सिमेंटिक मॉडल कार्यभार सेटिंग्स का विस्तार करें.
5. XMLA एंडपॉइंट सेटिंग में, पढ़ें लिखें का चयन करें.

फ़ैब्रिक क्षमता सिमेंटिक मॉडल कार्यभार के लिए पठन-लेखन सक्षम करें

1. Power BI में साइन इन करें.

2. सेटिंग्स>एडमिन पोर्टल का चयन करें.

3. Power BI व्यवस्थापक पोर्टल में, क्षमता सेटिंग>फैब्रिक क्षमता>क्षमता नाम का चयन करें.

4. Power BI कार्यभार विस्तृत करें.

5. XMLA एंडपॉइंट सेटिंग में, पढ़ें लिखें का चयन करें.

   XMLA एंडपॉइंट सेटिंग क्षमता को असाइन किए गए सभी कार्यस्थानों और सिमेंटिक मॉडल पर लागू होती है।

   

अनुकूलित डेटा संरचना का उपयोग सक्षम करें

कस्टम कार्यस्थान का उपयोग करने वाली नई प्रक्रियाओं के लिए, अनुकूलित डेटा संरचना डिफ़ॉल्ट रूप से true पर सेट होती है. इसे सक्षम करने या इसकी पुष्टि करने के लिए कि यह सक्षम है, निम्नलिखित चरणों का पालन करें।

1. प्रक्रिया विवरण पृष्ठ पर जाएं और संपादित करें चुनें.

   

2. पावर Bi वर्कस्पेस (वैकल्पिक) फ़ील्ड के अंतर्गत ड्रॉपडाउन मेनू का चयन करके एक कस्टम वर्कस्पेस चुनें.

3. पुष्टि करें कि अनुकूलित डेटा संरचना का उपयोग करें टॉगल चालू है. यदि यह बंद है, तो इसे सक्षम करने के लिए टॉगल का चयन करें.

   

4. परिवर्तनों को सहेजने के लिए, यदि बटन सक्षम है तो सहेजें का चयन करें।

   यदि यह सक्षम नहीं है, तो इसका मतलब है कि अनुकूलित डेटा संरचना का उपयोग करें फ़ील्ड का मान पहले से ही चालू पर सेट किया गया था, इसलिए आप इस चरण को छोड़ सकते हैं।

Power BI डेटा मॉडल संरचना

जब कोई प्रक्रिया Power BI पर प्रकाशित की जाती है, तो एक डिफ़ॉल्ट डेटा स्रोत और एक संगत रिपोर्ट बनाई जाती है। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट प्रकाशित डेटा स्रोत में डेटासेट की संरचना का एक उदाहरण है। Power BI

स्क्रीनशॉट के विस्तृत दृश्य के लिए, निचले-दाएँ कोने में आवर्धक ग्लास का चयन करें।

संबंध

दृश्यों की फ़िल्टरिंग और अंतर्संबंध के लिए आवश्यक संबंध प्रकाशित डेटा मॉडल में पूर्वनिर्धारित हैं। जब तक अन्य डेटा स्रोत कनेक्ट न हों, तब तक मैन्युअल रूप से अधिक संबंध बनाने की आवश्यकता नहीं है। इस परिदृश्य के लिए, समग्र डेटा मॉडल का उपयोग करें और उस मॉडल के शीर्ष पर संबंध बनाएं। Power BI

डेटा मॉडल सारांश

तार्किक दृष्टिकोण से, डेटा मॉडल में कई इकाई उपसमूह शामिल होते हैं जैसा कि इस खंड के पहले पैराग्राफ में दर्शाया गया है।

• प्रक्रिया डेटा: फ़िल्टरिंग और गणना किए गए माप के बिना सभी प्रक्रिया से संबंधित डेटा।
• डेटा देखें: निर्मित प्रक्रिया विश्लेषणात्मक दृश्य के संदर्भ में प्रक्रिया डेटा देने वाली इकाइयाँ—लागू किए गए फ़िल्टर, गणना किए गए माप और कस्टम मेट्रिक्स.
• दृश्य डेटा: प्रक्रिया खनन कस्टम दृश्यों को प्रदर्शित करने के लिए आवश्यक पूर्व-गणना किए गए डेटा प्रदान करने वाली इकाइयाँ।
• सहायता करने वाली संस्थाएँ: Power BI को आवश्यक अन्य संस्थाएँ.

उपसमुच्चयों और सम्मिलित संस्थाओं का संक्षिप्त विवरण निम्नलिखित है।

डेटा का प्रसंस्करण

प्रक्रिया डेटा इकाइयों की विषय-वस्तु विशिष्ट परिदृश्यों में बदल जाती है।

• जब प्रक्रिया मॉडल डेटा ताज़ा किया जाता है.
• जब कोई नया दृश्य बनाया जाता है.

इन निकायों के साथ कार्य करने से आप कच्चे प्रक्रिया डेटा तक पहुंच सकते हैं, जो लागू किए गए फ़िल्टरों से प्रभावित नहीं होता।

इकाई	विवरण
मामले	प्रक्रिया में सभी मामलों की सूची। प्रत्येक केस में एक अद्वितीय केस पहचानकर्ता सूचकांक, केस आईडी डिस्प्ले, और प्रत्येक केस विशेषता के लिए मान होते हैं, जैसा कि मैपिंग सेटअप चरण में परिभाषित किया गया है।
इवेंट	प्रक्रिया में सभी घटनाओं की सूची. प्रत्येक ईवेंट Case_ID का उपयोग करके उस मामले को संदर्भित करता है जिससे वह संबंधित है, इसमें एक अद्वितीय ईवेंट पहचानकर्ता सूचकांक होता है, और मैपिंग सेटअप चरण में परिभाषित ईवेंट विशेषताओं में से प्रत्येक के लिए मान होते हैं।
विशेषताएँमेटाडेटा	इकाई प्रक्रिया मॉडल में इवेंट लॉग डेटा के आयात में परिभाषित सभी केस/ईवेंट-स्तरीय विशेषताओं की परिभाषा रखती है। इसमें इसका डेटाटाइप, विशेषता प्रकार, तथा विशेषता स्तर शामिल होता है, जो या तो केस या इवेंट होता है।
MiningAttributeLabels	उपलब्ध खनन विशेषताओं के मान रखता है. चयनित खनन विशेषता के आधार पर प्रक्रिया को विभिन्न परिप्रेक्ष्य से देखने के लिए एक प्रक्रिया दृश्य स्थापित किया जा सकता है। यदि कोई अन्य खनन विशेषता उपलब्ध नहीं है, तो इकाई Activity विशेषता के मान रखती है।
कस्टममेट्रिक्समेटाडेटा	प्रोसेस माइनिंग डेस्कटॉप ऐप में बनाए गए कस्टम मेट्रिक्स की परिभाषा शामिल है। जिस संदर्भ में मीट्रिक उपलब्ध है, उसके आधार पर, एक ही कस्टम मीट्रिक के लिए कई प्रविष्टियाँ मौजूद हो सकती हैं, जिनका Type अलग-अलग हो सकता है। इसमें कस्टम मीट्रिक परिणाम डेटा प्रकार भी शामिल है जिसका उपयोग मानों के रूपांतरण या स्वरूपण के लिए किया जा सकता है।
दृश्य	डेस्कटॉप ऐप में बनाए गए उपलब्ध (प्रकाशित) दृश्यों की सूची. Power Automate डेटा सेट पर केवल सार्वजनिक प्रक्रिया दृश्य ही प्रकाशित किए जाते हैं। प्रविष्टियों का उपयोग रिपोर्ट, रिपोर्ट पृष्ठ और विज़ुअल को फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है ताकि केवल विशिष्ट प्रक्रिया दृश्य से डेटा को देखा जा सके।

डेटा देखें

दृश्य डेटा निकायों की सामग्री निम्नलिखित परिदृश्यों में बदल जाती है.

• जब कोई उपयोगकर्ता किसी भी प्रक्रिया दृश्य में फ़िल्टरिंग परिभाषा बदलता है.
• जब कोई नया कस्टम मीट्रिक बनाया जाता है.

डेटा निकाय देखें आपको लागू किए गए फ़िल्टरों से प्रभावित प्रक्रिया डेटा तक पहुंचने की अनुमति देता है और लागू किए गए फ़िल्टरों के आधार पर गणना किए गए मापों तक पहुंच प्रदान करता है। चूंकि प्रक्रिया दृश्य की परिभाषा में केस और इवेंट स्तर दोनों फ़िल्टर का उपयोग किया जा सकता है, इसलिए हम दृश्य डेटा इकाइयों के साथ काम करने की सलाह देते हैं, क्योंकि परिणामी डेटासेट पर प्रभाव महत्वपूर्ण हो सकता है।

इकाई	विवरण
व्यूकेसेज़	निकाय यह जानकारी रखता है कि कौन से मामले किस दृश्य में शामिल हैं. इसके अतिरिक्त, इसमें यह जानकारी भी शामिल होती है कि मामला किस प्रकार का है तथा मामले के लिए पूर्व-गणना किए गए उपाय भी शामिल होते हैं। यदि कोई मामला कई दृश्यों में शामिल है, तो इकाई प्रत्येक मामला-दृश्य संयोजन के लिए रिकॉर्ड रखती है। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि गणना किए गए केस मापों के कुछ मान दृश्य में सेट किए गए फ़िल्टरिंग मानदंडों पर निर्भर करते हैं। यह किसी भी पूर्व-गणना किए गए कस्टम मीट्रिक मान को भी रखता है (यदि प्रक्रिया संदर्भ में परिभाषित किया गया हो और केस स्तर पर मान्य हो)। केस रिकॉर्ड को विशिष्ट रूप से इंडेक्स कॉलम द्वारा पहचाना जाता है।
देखेंघटनाएँ	निकाय इस बारे में जानकारी रखता है कि कौन से इवेंट किस दृश्य में शामिल हैं और वे किस मामले से जुड़े हैं (ईवेंट स्तर प्रक्रिया दृश्य फ़िल्टर मामले में शामिल इवेंट को संशोधित कर सकते हैं)। इसके अलावा, इसमें घटना के लिए पूर्व-गणना किए गए उपाय भी शामिल हैं। यदि कोई ईवेंट कई दृश्यों में शामिल है, तो इकाई प्रत्येक ईवेंट-दृश्य संयोजन के लिए रिकॉर्ड रखती है। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि गणना किए गए ईवेंट मापों के कुछ मान दृश्य में सेट किए गए फ़िल्टरिंग मानदंडों पर निर्भर करते हैं। यह किसी भी पूर्व-गणना किए गए कस्टम मीट्रिक मान को भी रखता है (यदि प्रक्रिया संदर्भ में परिभाषित किया गया हो और ईवेंट स्तर पर मान्य हो)। इवेंट रिकॉर्ड को विशिष्ट रूप से पहचाना जाता है अनुक्रमणिका स्तंभ।
ट्रांजिशन देखें	निकाय यह जानकारी रखता है कि कौन से संक्रमण किस दृश्य में शामिल हैं. इसके अतिरिक्त, इसमें संक्रमण के लिए पूर्व-गणना किये गए उपाय भी शामिल हैं। यदि कोई संक्रमण कई दृश्यों में शामिल है, तो इकाई प्रत्येक संक्रमण-दृश्य संयोजन के लिए एक रिकॉर्ड रखती है। यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि गणना किए गए संक्रमण मापों के कुछ मान दृश्य में सेट किए गए फ़िल्टरिंग मानदंडों पर निर्भर करते हैं। यह किसी भी पूर्व-गणना किए गए कस्टम मीट्रिक मान को भी रखता है (यदि प्रक्रिया संदर्भ में परिभाषित किया गया हो और संक्रमण / किनारा स्तर पर मान्य हो)। संक्रमण रिकॉर्ड को विशिष्ट रूप से पहचाना जाता है अनुक्रमणिका स्तंभ।
समानांतर संक्रमण देखें	इकाई संक्रमण और केस के संयोजन के लिए रिकॉर्ड रखती है, जब उस संक्रमण को किसी विशेष दृश्य में उस केस में समानांतर माना जाता है।
वेरिएंट	इकाई वेरिएंट और प्रक्रिया दृश्यों के बीच संबंधों को रखती है। यदि फ़िल्टरिंग मानदंड को ध्यान में रखने के बाद किसी विशेष संस्करण को दृश्य में शामिल किया जाता है, तो रिकॉर्ड को शामिल किया जाता है।

दृश्य डेटा

विज़ुअल डेटा निकायों की पुनर्गणना केवल तभी की जाती है जब प्रक्रिया मॉडल के लिए डेटा रिफ़्रेश होता है.

इकाई	विवरण
प्रोसेसमैपमेट्रिक्स	प्रक्रिया मॉडल में सभी नोड्स और संक्रमणों के लिए समेकित उपाय जो प्रक्रिया मानचित्र कस्टम विज़ुअल में विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आवश्यक हैं।
वैरिएंटडीएनए	घटनाओं और विशेषताओं के लिए समेकित माप और संबंध जो भिन्न डीएनए कस्टम विज़ुअल में विज़ुअलाइज़ेशन के लिए आवश्यक हैं।

अन्य संस्थाएं

इकाई	विवरण
स्थानीयकरणतालिका	स्थानीयकरण प्रयोजन के लिए आंतरिक तालिका का उपयोग किया गया।
स्थानीयकरणउपाय	स्थानीयकरण उद्देश्य के लिए उपयोग किये जाने वाले आंतरिक उपाय।
रिपोर्टउपाय	पूर्वनिर्मित और पूर्वस्वरूपित सर्वाधिक बार उपयोग किए जाने वाले माप, जिनका उपयोग प्रक्रिया रिपोर्ट में सारांश KPI के लिए किया जा सकता है। उनका मूल्यांकन रिपोर्ट में फ़िल्टरिंग और इंटरैक्टिव चयन के अधीन हो सकता है। Power BI

Power BI समग्र डेटा मॉडल

हम अनुशंसा करते हैं कि आप प्रोसेस माइनिंग द्वारा प्रकाशित डेटा मॉडल के शीर्ष पर समग्र डेटा मॉडल का उपयोग करें और निम्नलिखित परिदृश्यों के लिए वहां आवश्यक संशोधन करें। Power BI Power Automate

• जब अधिक डेटा स्रोतों की आवश्यकता हो
• कब अधिक संस्थाएं बनाई जानी चाहिए
• जब अधिक रिश्तों की जरूरत हो
• जब कस्टम DAX क्वेरीज़ की आवश्यकता होती है

Power BI संयुक्त डेटा मॉडल बनाने के बारे में अधिक जानने के लिए, संयुक्त मॉडल का उपयोग करें पर जाएँ। Power BI Desktop