概要
セマンティック モデルは、Microsoft FabricとPower BIにおけるレポート、ダッシュボード、AI を活用したエクスペリエンスの基盤となります。 セマンティック モデルが適切に機能すると、ユーザーはレポート間を簡単に移動し、信頼性の高い AI 回答を得ることができます。 そうでない場合、レポートの読み込みが遅くなり、ユーザーは信頼を失い、AI ワークフローは完全にタイムアウトまたは失敗したり、不正確または不完全な応答を提供したりする可能性があります。
パフォーマンスの問題は、高価な DAX 計算、1 つの列に何百万もの一意の値を持つテーブル、または一度に要求するデータが多すぎるビジュアルなど、さまざまな場所から発生する可能性があります。 課題は、 何かが 遅いことを知るのではなく、ボトルネック がどこにあり 、 どのように 修正するかを知ることです。
最近レポートをMicrosoft Fabricに移行した小売分析組織で働いているとします。 チームは、自然言語データ探索のためのエグゼクティブ ダッシュボード、ストア レベルのレポート、Copilot チャットをサポートするセマンティック モデルを構築しました。 数週間以内に、ユーザーは、複数のダッシュボードの読み込みに 30 秒以上かかるという報告を開始します。 エグゼクティブ チームは、Copilotチャットの応答がタイムアウトしていることに気付きます。レポートは機能しますが、遅すぎます。 タスクは、ボトルネックを見つけて修正し、改善点を確認することです。 DAX の最適化、データ モデルの効率、および集計戦略をカバーする体系的なアプローチが必要です。
このモジュールでは、パフォーマンス アナライザーを使用して低速のビジュアルを診断し、パフォーマンスの問題の根本原因を特定する方法について説明します。 DAX 計算の最適化、カーディナリティの削減、集計の実装に関する手法について説明します。 また、一般的なパフォーマンスの問題に対する体系的なトラブルシューティングアプローチについても説明します。
このモジュールを終了すると、セマンティック モデルのパフォーマンスの問題を診断し、対象となる修正プログラムを適用して、人間のユーザーと AI を活用したエクスペリエンスの両方のクエリ速度を向上させることができます。