Modellare i dati con Power BI

In questo modulo verranno illustrate la struttura del modello di Power BI Desktop, le nozioni di base sulla progettazione dello schema star, le query di analisi e la configurazione dell'oggetto visivo report. Questo modulo rappresenta un'ottima base in cui è possibile apprendere come ottimizzare le progettazioni dei modelli e aggiungere calcoli del modello.

Descrivere i framework dei modelli, i vantaggi e le limitazioni e le funzionalità per ottimizzare i modelli di dati Power BI.

Il processo di creazione di un modello semantico complesso in Power BI è semplice. Se i dati provengono da più di un sistema transazionale, è possibile ritrovarsi a dover gestire decine di tabelle. La creazione di un modello semantico ottimale consiste nel semplificare la disarray. Uno schema star consente di semplificare un modello semantico e di apprendere la terminologia e l'implementazione di tali modelli in questo modulo. Si apprenderà anche il motivo per cui la scelta della granularità corretta dei dati è importante per le prestazioni e l'usabilità dei report di Power BI. Infine, si apprenderà come migliorare le prestazioni con i modelli semantici di Power BI.

In questo modulo si apprenderà come scrivere formule DAX per creare tabelle calcolate, colone calcolate e misure, che sono diversi tipi di calcoli del modello. Si apprenderà inoltre come scrivere e formattare le formule DAX, costituite da espressioni che usano funzioni, operatori, riferimenti a oggetti del modello, costanti e variabili.

In questo modulo si apprenderà come usare le misure implicite ed esplicite. Per iniziare si creeranno misure semplici, che riepilogano una singola colonna o tabella. Si creeranno successivamente misure più complesse in base ad altre misure presenti nel modello. Verranno inoltre illustrate le somiglianze e le differenze tra una colonna calcolata e una misura.

Al termine di questo modulo, sarà possibile aggiungere tabelle calcolate e colonne calcolate al modello semantico. Sarà inoltre possibile descrivere il contesto di riga, che viene usato per valutare le formule della colonna calcolata. Poiché è possibile aggiungere colonne a una tabella usando Power Query, si apprenderà anche quando è preferibile creare colonne calcolate invece di colonne personalizzate Power Query.

Alla fine di questo modulo, si apprenderà il significato di funzionalità di Business Intelligence per le gerarchie temporali e si saprà come aggiungere i calcoli DAX della funzionalità di Business Intelligence per le gerarchie temporali al modello.

L'ottimizzazione delle prestazioni, nota anche come ottimizzazione delle prestazioni, comporta l'esecuzione più efficiente delle modifiche allo stato corrente del modello semantico. Essenzialmente, quando il modello semantico è ottimizzato, offre prestazioni migliori.

Applicare la sicurezza del modello in Power BI usando la sicurezza a livello di riga e a livello di oggetto.