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Si applica a:✅ servizio Power BI
Valuta i dati prima di usare Copilot con il modello semantico. Potrebbe essere necessario pulire il modello semantico in modo che Copilot possa derivare informazioni dettagliate.
Nota
Tenere presenti i requisiti seguenti:
- L'amministratore deve abilitare Copilot in Microsoft Fabric.
- La capacità di Fabric deve essere situata in una delle regioni elencate in questo articolo, Disponibilità delle regioni di Fabric. In caso contrario, non è possibile usare Copilot.
- L'amministratore deve attivare l'interruttore del tenant prima di iniziare l'utilizzo di Copilot. Per informazioni dettagliate, vedere l'articolo CopilotImpostazioni del tenant .
- Se il tenant o la capacità si trova al di fuori del perimetro dei dati degli Stati Uniti o dell'UE, Copilot è disabilitato per impostazione predefinita. L'unica eccezione è che l'amministratore del tenant di Fabric abilita l'elaborazione dei dati inviati ad Azure OpenAI all'esterno dell'area geografica del tenant, del limite di conformità o dell'impostazione del tenant dell'istanza cloud nazionale . Questa impostazione è disponibile nel portale di amministrazione di Fabric.
- La funzione Copilot in Microsoft Fabric non è supportata nelle versioni di prova. Sono supportati solo gli SKU a pagamento.
- Per visualizzare la modalità autonoma Copilot in Power BI, l'amministratore del tenant deve abilitare l'interruttore del tenant.
Nota
Nel servizio Power BI per l'esperienza di modellazione sul Web, Copilot può fare molto più che valutare il modello. Può anche proporre e applicare modifiche direttamente, ad esempio la ridenominazione di tabelle e colonne, la creazione di relazioni e la generazione di misure DAX. Le linee guida per l'ottimizzazione in questo articolo supportano direttamente risultati migliori da tale analisi: un modello ben strutturato e chiaramente denominato consente di Copilot produrre suggerimenti più accurati e utili.
Considerazioni sui modelli semantici da Copilot usare
È possibile creare report accurati con Copilot usando i criteri nelle tabelle seguenti. Queste raccomandazioni consentono di generare report accurati Power BI.
Struttura del modello
| Elemento | Considerazione | Descrizione | Dove applicare | Esempio |
|---|---|---|---|---|
| Collegamento di tabelle | Definire relazioni chiare | Definire chiaramente tutte le relazioni tra tabelle e assicurarsi che siano logiche. Indicare le relazioni uno-a-molti, molti-a-uno o molti-a-molti. | In Visualizzazione modello selezionare Gestisci relazioni | Creare una relazione uno-a-molti da Date[DateID] a Sales[DateID] e verificare che la relazione sia attiva. |
| Tabelle dei fatti | Delineazione chiara | Delineare chiaramente le tabelle dei fatti, che contengono i dati misurabili e quantitativi per l'analisi. | Nelle proprietà della tabella e nella struttura del modello di dati | Rinomina esplicitamente le tabelle come tabelle dei fatti: FactSales, FactTransactions, FactVisits. |
| Tabelle delle dimensioni | Dati descrittivi di supporto | Creare tabelle delle dimensioni che contengono gli attributi descrittivi correlati alle misure quantitative nelle tabelle dei fatti. | Nelle proprietà della tabella e nella struttura del modello di dati | Creare tabelle delle dimensioni come DimProduct con attributi (ProductName, Category, Brand) e DimCustomer con attributi (CustomerName, City, Segment). |
| Gerarchie | Raggruppamenti logici | Stabilire gerarchie chiare all'interno dei dati, in particolare per le tabelle delle dimensioni che supportano il drill-down nei report. | Nel menu di scelta rapida della tabella selezionare Nuova gerarchia |
Date Nella tabella creare una gerarchia:Year>Quarter>Month>Day . Nella Geography tabella: Country/Region>State>City. |
| Tipi di relazione | Chiaramente specificato | Per garantire una generazione accurata dei report, specificare chiaramente la natura delle relazioni (attive o inattive) e la relativa cardinalità. | Nella finestra di dialogo delle proprietà delle relazioni | Impostare Date su Sales Molti-a-Uno (attivo), Product su Sales Molti-a-Uno (attivo) e contrassegnare le relazioni di ruolo come inattive quando appropriato. |
Misure e indicatori KPI
| Elemento | Considerazione | Descrizione | Dove applicare | Esempio |
|---|---|---|---|---|
| Misure | Logica di calcolo standardizzata | Assegna alle misure una logica di calcolo standardizzata e chiara, facile da spiegare e comprendere. | Nella definizione della misura e nella proprietà di descrizione | Misura DAX: Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) e aggiungere una descrizione: "Somma di tutti gli importi delle vendite". |
| Misure | Convenzioni di denominazione | Assegnare ai nomi delle misure che riflettono chiaramente il calcolo e lo scopo. | Durante la creazione di misure, nel campo del nome misura | Usare il nome descrittivo: Average Customer Rating anziché abbreviato: AvgRating. |
| Misure | Misure predefinite | Includere un set di misure predefinite che gli utenti potrebbero richiedere nei report. | Creare misure nel modello di cui gli utenti hanno comunemente bisogno | Aggiungere misure come YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SaleAmount]), 'Date'[Date]) o MoM Growth = DIVIDE([This Month Sales] - [Last Month Sales], [Last Month Sales]). |
| Indicatori di prestazioni chiave (KPI) | Predeterminato e pertinente | Stabilire un set di indicatori KPI rilevanti per il contesto aziendale e che vengono visualizzati spesso nei report. | Creare misure per gli indicatori KPI rilevati comunemente | Definire misure come ROI = DIVIDE([Profit], [Investment]), CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers]), LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan]. |
Colonne e qualità dei dati
| Elemento | Considerazione | Descrizione | Dove applicare | Esempio |
|---|---|---|---|---|
| Nomi delle colonne | Etichette non ambigue | Creare nomi di colonna non ambigui e autoesplicativi. Evitare ID o codici che richiedono un'ulteriore ricerca senza contesto. | Rinominare le colonne nell'editor di Power Query o nella vista modello | Rinominare la colonna da ProdID a Product ID o Product Namee da CustNo a Customer Number. |
| Tipi di dati della colonna | Corretto e coerente | Applicare tipi di dati corretti e coerenti per le colonne in tutte le tabelle per garantire che le misure vengano calcolate correttamente e per abilitare l'ordinamento e il filtro appropriati. | Nelle proprietà della colonna impostare Tipo di dati | Assicurarsi che Sales[SaleAmount] il numero decimale (non il testo), Date[Date] sia Data (non Testo), Product[ProductID] sia Numero intero. |
| Coerenza dei dati | Valori standardizzati | Mantenere valori standardizzati all'interno delle colonne per garantire la coerenza nei filtri e nei report. | Usare Trova e Sostituisci o le trasformazioni di Power Query | Nella Status colonna assicurarsi che tutti i valori usino maiuscole e minuscole coerenti: Open, Closed, Pending (non maiuscole/minuscole come open, CLOSED). |
Aggiornare, sicurezza e metadati
| Elemento | Considerazione | Descrizione | Dove applicare | Esempio |
|---|---|---|---|---|
| Pianificazioni degli aggiornamenti | Trasparente e pianificato | Comunicare chiaramente le pianificazioni di aggiornamento dei dati per garantire agli utenti la tempestività dei dati che stanno analizzando. | Nelle impostazioni e nella documentazione del set di dati | Aggiungere una casella di testo o una descrizione che indica: "Aggiornamenti dei dati ogni giorno alle 18:00 UTC" o "Dati in tempo reale con aggiornamento incrementale di 15 minuti". |
| Sicurezza | Definizioni a livello di ruolo | Definire i ruoli di sicurezza per diversi livelli di accesso ai dati se sono presenti elementi sensibili che non devono essere visualizzati da tutti gli utenti. | In Visualizzazione modello selezionare Gestisci ruoli | Crea il ruolo "Sales Team" con filtro: Sales[Region] = USERNAME() e ruolo "HR" con filtro sui dati dei dipendenti. |
| Metadati | Documentazione della struttura | Per riferimento, documentare la struttura del modello di dati, incluse tabelle, colonne, relazioni e misure. | Usare le proprietà della descrizione e la documentazione esterna | Aggiungere descrizioni a tabelle e colonne. Creare un documento separato con diagramma modello, dizionario dati e catalogo misure. |
Considerazioni sulle query DAX
Nella tabella seguente sono elencati altri criteri che consentono di creare accurate query DAX (Data Analysis Expressions) con Copilot. Queste raccomandazioni possono aiutarti a generare query DAX accurate.
| Elemento | Considerazione | Descrizione | Dove applicare | Esempio |
|---|---|---|---|---|
| Misure, tabelle e colonne | Descrizione | Nella proprietà description, definisci ogni elemento e come intendi usarlo. Copilot utilizza solo i primi 200 caratteri. | Nel riquadro Proprietà, nel campo della Descrizione per misure, tabelle e colonne | Per misura [YOY Sales], aggiungere la descrizione: "Variazione rispetto all'anno precedente (YOY) negli Ordini. Usare con la colonna 'Date'[Year] per visualizzare in base a anni diversi dall'ultimo anno. Gli anni parziali vengono confrontati con lo stesso periodo dell'anno precedente." |
| Gruppi di calcolo | Descrizione | I metadati del modello non includono elementi di calcolo. Usare la descrizione della colonna del gruppo di calcolo per elencare e spiegare come usare gli elementi di calcolo. Copilot utilizza solo i primi 200 caratteri. | Nel riquadro Proprietà per la colonna del gruppo di calcolo | Per la colonna del gruppo di calcolo di campioni di intelligenza temporale, aggiungere una descrizione: "Usare con misure e tabella delle date per Current: valore corrente, MTD: mese ad oggi, QTD: trimestre ad oggi, YTD: anno ad oggi, PY: anno precedente, PY MTD, PY QTD, YOY: cambiamento anno su anno, YOY%: YOY come %". Per una tabella delle misure, aggiungere: "Le misure vengono usate per aggregare i dati. Queste misure possono essere visualizzate come anno dopo anno usando questa sintassi CALCULATE([Measure Name], Time intelligence[Time calculation] = YOY)." |