Usare i notebook con un modello semantico

Con i notebook di Fabric e ilcollegamento semantico, è possibile usare il codice per analizzare i modelli semantici, insieme ad altre funzionalità di data science e ingegneria dei dati, consentendo di eseguire analisi statistiche approfondite e modellazione predittiva in modi personalizzabili e flessibili.

I notebook di Microsoft Fabric offrono modi interattivi per data engineer e data scientist per creare processi Apache Spark, gestire i flussi di lavoro dei dati e sviluppare modelli di Machine Learning. I notebook di Fabric offrono un'interfaccia a basso codice semplice con sicurezza aziendale, integrazione con Lakehouse e strumenti di visualizzazione predefiniti. I notebook supportano anche la collaborazione tramite commenti, tag e controllo della versione, semplificando la gestione dell'esecuzione del codice, dell'esplorazione dei dati e della distribuzione del modello.

La funzionalità di collegamento semantico consente di stabilire una connessione tra modelli semantici e funzionalità di data science in Microsoft Fabric, in modo da poter ottimizzare gli elementi di Fabric per prestazioni, memoria e costi.

Apri notebook di esempio dal tuo modello semantico

I notebook offrono una raccolta di esperienze predefinite per i modelli semantici che consentono di iniziare, a cui è possibile accedere in diversi modi:

  • Nella scheda Home della barra multifunzione, modificando i modelli semantici nel servizio Power BI, come illustrato nell'immagine seguente. Screenshot della barra multifunzione della pagina iniziale per accedere alle funzionalità del notebook.

  • Dalla pagina dei dettagli del modello semantico nel menu a discesa Salute del modello mostrato nell'immagine seguente. Screenshot del menu a discesa dello stato di integrità del modello che consente di accedere alle esperienze del notebook.

  • Da Altre opzioni (...) nel catalogo OneLake quando si seleziona un modello semantico, illustrato nell'immagine seguente. Screenshot del menu delle opzioni aggiuntive nel catalogo di One Lake per accedere alle esperienze dei notebook.

Le funzioni usate in questi notebook di esempio sono esempi di funzioni utili abilitate dal collegamento semantico. Altre funzioni e notebook helper sono disponibili in Semantic Link Labs, una libreria Python che estende le funzionalità di collegamento semantico per automatizzare le attività tecniche. Non è necessario essere esperti di Python per usare Semantic Link o Semantic Link Labs. Molte funzioni possono essere usate semplicemente immettendo i parametri ed eseguendo il notebook.

Analizzatore delle procedure consigliate

Quando si esegue il notebook di esempio, Best Practice Analyzer (BPA) offre suggerimenti per migliorare la progettazione e le prestazioni del modello semantico. Per impostazione predefinita, BPA controlla un set di più di 60 regole rispetto al modello semantico e riepiloga i risultati. Le regole usate nel BPA provengono da esperti di Microsoft e della community di Fabric. I suggerimenti per il miglioramento sono organizzati in cinque categorie: prestazioni, espressioni DAX, prevenzione degli errori, manutenzione e formattazione.

L'immagine seguente mostra il BPA in uso.

Screenshot dei risultati dell'analizzatore delle procedure consigliate.

Analizzatore della memoria del modello

Quando si esegue il notebook di esempio, il Memory Analyzer mostra le statistiche di memoria e archiviazione riguardanti gli oggetti nel modello semantico, come Tabelle, Colonne, Gerarchie, Partizioni e Relazioni. Le statistiche restituite dall'analizzatore memoria possono essere usate per identificare le aree di ottimizzazione delle prestazioni e riduzione della memoria per il modello semantico. L'immagine seguente mostra l'analizzatore memoria in uso.

Screenshot dei risultati dell'analizzatore della memoria.

Requisiti e autorizzazioni

I requisiti e le impostazioni delle autorizzazioni seguenti si applicano ai notebook:

  • Gli utenti devono disporre dell'autorizzazione di compilazione per il modello semantico per creare un notebook di esempio dai punti di ingresso del modello semantico descritti in questo articolo. Per altre informazioni, vedere l'articolo sulle autorizzazioni del modello semantico .
  • Per creare un notebook, l'area di lavoro deve avere capacità di Fabric e l'utente deve avere accesso come collaboratore all'area di lavoro dove viene creato il notebook. Per altre informazioni, vedere l'articolo Ruoli dell'area di lavoro .

Considerazioni e limitazioni

Quando si lavora con i notebook, è necessario tenere conto delle considerazioni e delle limitazioni seguenti:

  • I notebook non vengono eseguiti se il nome del modello semantico termina con uno spazio vuoto.

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Questo articolo fornisce informazioni sulle esperienze con un clic per iniziare a usare i notebook di Fabric e il collegamento semantico per analizzare i modelli semantici nel Web. Per altre informazioni sul collegamento semantico e sui notebook di Fabric, vedere le risorse seguenti:

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