Scenari di utilizzo di Power BI: BUSINESS intelligence self-service gestita

Nota

Questo articolo fa parte della serie di articoli sulla pianificazione dell'implementazione di Power BI. Questa serie è incentrata principalmente sul carico di lavoro di Power BI all'interno di Microsoft Fabric. Per un'introduzione alla serie, vedere Pianificazione dell'implementazione di Power BI.

Come descritto nella roadmap per l'adozione dell'infrastruttura, la BI self-service gestita è caratterizzata da un approccio misto che enfatizza la disciplina al centro e alla flessibilità all'avanguardia. L'architettura dei dati viene in genere gestita da un singolo team di esperti di BI centralizzati, mentre la responsabilità dei report appartiene ai creatori all'interno di reparti o business unit.

In genere, esistono molti più creatori di report che creatori di modelli semantici (noti in precedenza come set di dati). Questi autori di report possono esistere in qualsiasi area dell'organizzazione. Poiché gli autori di report self-service spesso devono produrre rapidamente contenuto, un approccio misto consente loro di concentrarsi sulla produzione di report che supportano decisioni tempestive senza l'impegno aggiuntivo di creare un modello semantico.

Nota

Lo scenario di business intelligence self-service gestito è il primo degli scenari di business intelligence self-service. Per un elenco completo degli scenari di business intelligence self-service, vedere l'articolo Scenari di utilizzo di Power BI.

Per brevità, alcuni aspetti descritti nell'argomento scenari di collaborazione e distribuzione dei contenuti non sono trattati in questo articolo. Per una copertura completa, leggere prima questi articoli.

Diagramma dello scenario

Il diagramma seguente illustra una panoramica generale delle azioni utente più comuni e dei componenti di Power BI che supportano la business intelligence self-service gestita. L'obiettivo principale è che molti autori di report riutilizzano modelli semantici condivisi centralizzati. A tale scopo, questo scenario è incentrato sulla separazione del processo di sviluppo del modello dal processo di creazione del report.

Il diagramma mostra la BI self-service gestita, che riguarda la centralizzazione dei modelli semantici per il riutilizzo da parte di altri autori di report. Gli elementi nel diagramma sono descritti nella tabella seguente.

Suggerimento

È consigliabile scaricare il diagramma dello scenario se si vuole incorporarlo nella presentazione, nella documentazione o nel post di blog oppure stamparlo come poster a parete. Poiché si tratta di un'immagine SVG (Scalable Vector Graphics), è possibile aumentare o ridurre le prestazioni senza perdita di qualità.

Il diagramma dello scenario illustra le azioni, gli strumenti e le funzionalità utente seguenti:

Articolo Descrizione
Articolo 1. Gli autori di modelli semantici sviluppano modelli usando Power BI Desktop. Per i modelli semantici destinati al riutilizzo, è comune (ma non obbligatorio) che gli autori appartengano a un team centralizzato che supporta gli utenti oltre i limiti dell'organizzazione (ad esempio IT, business BI o centro di eccellenza).
Articolo 2. Power BI Desktop si connette ai dati da una o più origini dati.
Articolo 3. Lo sviluppo di modelli di dati viene eseguito in Power BI Desktop. Viene fatto ulteriore sforzo per creare un modello ben progettato e intuitivo perché verrà usato come origine dati da molti autori di report self-service. Gli autori di modelli possono usare query DAX per sviluppare ed esplorare il modello durante lo sviluppo.
Articolo 4. Quando sono pronti, gli autori di modelli semantici pubblicano il file di Power BI Desktop (con estensione pbix) o il file di progetto di Power BI (con estensione pbip) che contiene solo un modello nel servizio Power BI.
Articolo 5. Il modello semantico viene pubblicato in un'area di lavoro dedicata all'archiviazione e alla protezione dei modelli semantici condivisi. Poiché il modello semantico è destinato al riutilizzo, viene approvato (certificato o alzato di livello, in base alle esigenze). Il modello semantico è contrassegnato anche come individuabile per incoraggiare ulteriormente il riutilizzo. La visualizzazione di derivazione nella servizio Power BI può essere usata per tenere traccia delle dipendenze esistenti tra gli elementi di Power BI, inclusi i report connessi al modello semantico.
Articolo 6. L'individuazione semantica dei modelli nell'hub dati OneLake è abilitata perché il modello semantico è contrassegnato come individuabile. L'individuabilità consente di visualizzare un modello semantico nell'hub dati da parte di altri autori di contenuti di Power BI che cercano dati.
Articolo 7. Gli autori di report usano l'hub dati OneLake nel servizio Power BI per cercare elementi di dati individuabili, ad esempio modelli semantici.
Articolo 8. Se gli autori di report non dispongono dell'autorizzazione, possono richiedere l'autorizzazione di compilazione per gli elementi di dati. Verrà avviato un flusso di lavoro per richiedere l'autorizzazione di compilazione da un responsabile approvazione autorizzato. Se approvato, l'autore del report può riutilizzare gli elementi di dati per creare nuovi report.
Articolo 9. Gli autori di report creano nuovi report usando Power BI Desktop. I report usano una connessione dinamica a un modello semantico condiviso.
Articolo 10. Gli autori di report sviluppano report in Power BI Desktop. Oltre al report, gli autori di report possono usare temi, immagini e oggetti visivi personalizzati e possono creare misure a livello di report.
Articolo 11. Quando sono pronti, gli autori di report pubblicano il file di Power BI Desktop nel servizio Power BI.
Articolo 12. I report vengono pubblicati in un'area di lavoro dedicata all'archiviazione e alla protezione di report e dashboard.
Articolo 13. I report pubblicati rimangono connessi ai modelli semantici condivisi archiviati in un'area di lavoro diversa. Tutte le modifiche apportate al modello semantico condiviso influiscono su tutti i report connessi.
Articolo 14. Altri autori di report self-service possono creare nuovi report usando il modello semantico condiviso esistente. Gli autori di report possono scegliere di usare Power BI Desktop, Power BI Generatore report o Excel.
Articolo 15. Alcune origini dati possono richiedere un gateway dati locale o un gateway di rete virtuale per l'aggiornamento dei dati, ad esempio quelli che risiedono all'interno di una rete organizzativa privata.
Articolo 16. Gli amministratori di Power BI sorvegliano e monitorano l'attività nel servizio Power BI.

Punti chiave

Di seguito sono riportati alcuni punti chiave da sottolineare sullo scenario di business intelligence self-service gestito.

Modello semantico condiviso

L'aspetto chiave della creazione di business intelligence self-service gestito consiste nel ridurre al minimo il numero di modelli semantici. Questo scenario riguarda i modelli semantici condivisi che consentono di ottenere una singola versione della verità.

Nota

Per semplicità, il diagramma dello scenario illustra un solo modello semantico condiviso. Tuttavia, in genere non è pratico modellare tutti i dati dell'organizzazione in un singolo modello semantico. L'altro estremo consiste nel creare un nuovo modello semantico per ogni report, in quanto spesso i creatori di contenuti meno esperti fanno. L'obiettivo della BI self-service gestita è trovare il giusto equilibrio, appoggiandosi a modelli semantici relativamente pochi e creando nuovi modelli semantici quando è opportuno farlo.

Separare i report e il modello semantico

Quando il modello semantico è separato dai report, facilita la separazione delle attività e delle responsabilità. Un modello semantico condiviso viene in genere gestito da un team centralizzato (ad esempio IT, BI o Center of Excellence), mentre i report vengono gestiti da esperti in materia nelle business unit. Tuttavia, questo non è obbligatorio. Ad esempio, questo modello può essere adottato da qualsiasi autore di contenuti che vuole ottenere la riutilizzabilità.

Nota

Per semplicità, i flussi di dati non vengono rappresentati nel diagramma dello scenario. Per informazioni sui flussi di dati, vedere lo scenario di preparazione dei dati self-service.

Verifica dell'autenticità del modello semantico

Poiché i modelli semantici condivisi sono destinati al riutilizzo, è utile approvarli . Un modello semantico certificato comunica agli autori di report che i dati sono attendibili e soddisfano gli standard di qualità dell'organizzazione. Un modello semantico alzato di livello evidenzia che il proprietario del modello semantico ritiene che i dati siano utili e utili per altri utenti.

Suggerimento

È consigliabile disporre di un processo coerente, ripetibile e rigoroso per l'endorsing del contenuto. Il contenuto certificato deve indicare che la qualità dei dati è stata convalidata. Deve inoltre seguire le regole di gestione delle modifiche, avere supporto formale e essere documentato completamente. Poiché il contenuto certificato ha superato standard rigorosi, le aspettative di attendibilità sono superiori.

Individuazione di modelli semantici

L'hub dati OneLake consente agli autori di report di trovare, esplorare e usare modelli semantici nell'organizzazione. Oltre all'autenticità del modello semantico, l'abilitazione dell'individuazione di modelli semantici è fondamentale per promuovere il riutilizzo. Un modello semantico individuabile è visibile nell'hub dati per gli autori di report che cercano dati.

Nota

Se un modello semantico non è configurato per essere individuabile, solo gli utenti di Power BI con autorizzazione di compilazione possono trovarlo.

Richiedere l'accesso al modello semantico

Un autore di report potrebbe trovare un modello semantico nell'hub dati da usare. Se non hanno l'autorizzazione di compilazione per il modello semantico, possono richiedere l'accesso. A seconda dell'impostazione di accesso alla richiesta per il modello semantico, verrà inviato un messaggio di posta elettronica al proprietario del modello semantico o istruzioni personalizzate alla persona che richiede l'accesso.

Connessione dinamica al modello semantico condiviso

Una connessione dinamica di Power BI Desktop connette un report a un modello semantico esistente. Le connessioni dinamiche evitano la necessità di creare un nuovo modello di dati nel file di Power BI Desktop.

Importante

Quando si usa una connessione dinamica, tutti i dati necessari all'autore del report devono trovarsi all'interno del modello semantico connesso. Tuttavia, lo scenario di business intelligence self-service gestito personalizzabile descrive come un modello semantico può essere esteso con dati e calcoli aggiuntivi.

Pubblicare in aree di lavoro separate

Esistono diversi vantaggi per la pubblicazione di report in un'area di lavoro diversa da quella in cui è archiviato il modello semantico.

In primo luogo, c'è chiarezza su chi è responsabile della gestione del contenuto in cui si trova l'area di lavoro. In secondo luogo, gli autori di report hanno le autorizzazioni per pubblicare il contenuto in un'area di lavoro di report (tramite ruoli di amministratore, membro o collaboratore dell'area di lavoro). Tuttavia, hanno solo autorizzazioni di lettura e compilazione per modelli semantici specifici. Questa tecnica consente di rendere effettiva la sicurezza a livello di riga quando necessario per gli utenti assegnati al ruolo visualizzatore.

Importante

Quando si pubblica un report di Power BI Desktop in un'area di lavoro, i ruoli di sicurezza a livello di riga vengono applicati ai membri assegnati al ruolo visualizzatore nell'area di lavoro. Anche se i visualizzatori dispongono dell'autorizzazione di compilazione per il modello semantico, la sicurezza a livello di riga viene comunque applicata. Per altre informazioni, vedere Uso della sicurezza a livello di riga con le aree di lavoro in Power BI.

Analisi delle dipendenze e dell'impatto

Quando un modello semantico condiviso viene usato da molti report, tali report possono esistere in molte aree di lavoro. La visualizzazione di derivazione consente di identificare e comprendere le dipendenze downstream. Quando si pianifica una modifica di un modello semantico, eseguire prima di tutto l'analisi dell'impatto per comprendere quali report dipendenti potrebbero richiedere modifiche o test.

Configurazione del gateway

In genere, è necessario un gateway dati quando si accede a origini dati che si trovano all'interno della rete organizzativa privata o di una rete virtuale. Il gateway dati locale diventa rilevante dopo la pubblicazione di un file di Power BI Desktop nel servizio Power BI. I due scopi di un gateway sono aggiornare i dati importati o visualizzare un report che esegue query su una connessione dinamica o un modello semantico DirectQuery .

Nota

Per gli scenari di business intelligence self-service gestiti, un gateway dati centralizzato in modalità standard è fortemente consigliato nei gateway in modalità personale. In modalità standard, il gateway dati supporta le operazioni di connessione dinamica e DirectQuery , oltre alle operazioni di aggiornamento dati pianificate.

Supervisione del sistema

Il log attività registra le attività utente che si verificano nel servizio Power BI. Gli amministratori di Power BI possono usare i dati del log attività raccolti per eseguire il controllo per aiutarli a comprendere i modelli di utilizzo e l'adozione. Il log attività è utile anche per supportare le attività di governance, i controlli di sicurezza e i requisiti di conformità. Con uno scenario di business intelligence self-service gestito, è particolarmente utile tenere traccia dell'utilizzo dei modelli semantici condivisi. Un rapporto tra report e semantico elevato indica un buon riutilizzo dei modelli semantici.

Nell'articolo successivo di questa serie vengono illustrati i modi per personalizzare ed estendere un modello semantico condiviso per soddisfare altri tipi di requisiti.