Cara kerja mode Direct Lake dengan pelaporan Power BI
Di Microsoft Fabric, ketika pengguna membuat lakehouse, sistem juga menyediakan titik akhir analitik SQL terkait dan model semantik default dalam mode Direct Lake. Anda dapat menambahkan tabel dari lakehouse ke dalam model semantik default dengan masuk ke titik akhir analitik SQL dan mengklik tombol Kelola model semantik default di pita Pelaporan . Anda juga dapat membuat model semantik Power BI non-default dalam mode Direct Lake dengan mengklik Model semantik baru di titik akhir analitik lakehouse atau SQL. Model semantik non-default dibuat dalam mode Direct Lake dan memungkinkan Power BI untuk menggunakan data dengan membuat laporan Power BI, menjelajahi, dan menjalankan kueri DAX yang dibuat pengguna di Power BI Desktop atau ruang kerja itu sendiri. Model semantik default yang dibuat di titik akhir analitik SQL dapat digunakan untuk membuat laporan Power BI tetapi memiliki beberapa batasan lain.
Saat laporan Power BI memperlihatkan data dalam visual, laporan tersebut memintanya dari model semantik. Selanjutnya, model semantik mengakses lakehouse untuk mengonsumsi data dan mengembalikannya ke laporan Power BI. Untuk efisiensi, model semantik dapat menyimpan beberapa data di cache dan merefreshnya saat diperlukan. Gambaran umum Direct Lake memiliki detail selengkapnya.
Lakehouse juga menerapkan pengoptimalan pesanan V ke tabel delta. Pengoptimalan ini memberikan performa yang belum pernah terjadi sebelumnya dan kemampuan untuk dengan cepat menggunakan data dalam jumlah besar untuk pelaporan Power BI.
Mengatur izin untuk konsumsi laporan
Model semantik dalam mode Direct Lake menggunakan data dari lakehouse sesuai permintaan. Untuk memastikan bahwa data dapat diakses oleh pengguna yang menampilkan laporan Power BI, izin yang diperlukan pada lakehouse yang mendasar perlu diatur.
Salah satu opsinya adalah memberi pengguna peran Penampil di ruang kerja untuk menggunakan semua item di ruang kerja, termasuk lakehouse, jika di ruang kerja ini, model semantik, dan laporan. Atau, pengguna dapat diberi peran Admin, Anggota, atau Kontributor untuk memiliki akses penuh ke data dan dapat membuat dan mengedit item, seperti lakehouse, model semantik, dan laporan.
Selain itu, model semantik non-default dapat menggunakan identitas tetap untuk membaca data dari lakehouse, tanpa memberi pengguna laporan akses apa pun ke lakehouse, dan pengguna diberi izin untuk mengakses laporan melalui aplikasi. Selain itu, dengan identitas tetap, model semantik non-default dalam mode Direct Lake dapat memiliki keamanan tingkat baris yang ditentukan dalam model semantik untuk membatasi data yang dilihat pengguna laporan sambil mempertahankan mode Direct Lake. Keamanan berbasis SQL di titik akhir analitik SQL juga dapat digunakan, tetapi mode Direct Lake akan kembali ke DirectQuery, jadi ini harus dihindari untuk mempertahankan performa Direct Lake.