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Ottimizzare il modello semantico per Copilot in Power BI

SI APPLICA A: Power BI Desktop Servizio Power BI

È consigliabile valutare i dati prima di iniziare a 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:

Considerazioni sui modelli semantici da Copilot usare

È possibile creare report accurati con Copilot usando i criteri nella tabella seguente. Questi consigli consentono di generare report di Power BI accurati.

Elemento Considerazione Descrizione Dove applicare Esempio
Collegamento di tabelle Definire relazioni chiare Assicurarsi che tutte le relazioni tra le tabelle siano chiaramente definite e logiche. Indicare quali sono uno-a-molti, molti-a-uno o molti-a-molti. Nella visualizzazione Modello usare Gestisci relazioni Creare una relazione uno-a-molti da Date[DateID] a Sales[DateID] e verificare che la relazione sia attiva.
Misure Logica di calcolo standardizzata Le misure devono avere una logica di calcolo standardizzata e chiara che è 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 I nomi delle misure devono riflettere 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]).
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 possono essere usate per eseguire 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.
Nomi delle colonne Etichette non ambigue I nomi delle colonne devono essere univoci e autoesplicativi. Evitare l'uso di 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.
Tipo di dati 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.
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.
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).
Indicatori di prestazioni chiave (KPI) Predeterminato e pertinente Stabilire un set di indicatori KPI rilevanti per il contesto aziendale e usati comunemente 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].
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.

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. Vengono utilizzati 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 Gli elementi di calcolo non sono inclusi nei metadati del modello. Usare la descrizione della colonna del gruppo di calcolo per elencare e spiegare l'uso degli elementi di calcolo. Vengono utilizzati 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)."

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