Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Notitie
Dit artikel maakt deel uit van de Power BI-implementatieplanningsreeks. De reeks is gericht op het plannen van het implementeren van een Power BI-ervaring in Microsoft Fabric. Bekijk de introductie van de serie.
Dit artikel helpt u bij het plannen en ontwerpen van inhoud als onderdeel van het beheren van de levenscyclus van inhoud. Het is voornamelijk gericht op:
- COE- en BI-teams (Center of Excellence): de teams die verantwoordelijk zijn voor het beheer van Power BI in de organisatie. Deze teams omvatten besluitvormers die bepalen hoe de levenscyclus van Power BI-inhoud moet worden beheerd.
- makers en eigenaren van inhoud: gebruikers die inhoud maken die ze willen publiceren in de Fabric-portal om met anderen te delen. Deze personen zijn verantwoordelijk voor het beheren van de levenscyclus van de Power BI-inhoud die ze maken.
Levenscyclusbeheer bestaat uit de processen en procedures die u gebruikt om inhoud van het maken ervan tot de uiteindelijke buitengebruikstelling af te handelen. Zoals beschreven in het eerste artikel in deze reeks, is het beheren van de levenscyclus van Power BI-inhoud belangrijk om een betrouwbare en consistente levering van inhoud aan zakelijke gebruikers te garanderen.
De eerste fase van de levenscyclus van inhoud is het plannen en ontwerpen van inhoud. Doorgaans start u de levenscyclus van inhoud door BI-oplossingsplanninguit te voeren. U vereisten verzamelt om het probleem te begrijpen en te definiëren dat uw oplossing moet aanpakken en om tot een oplossingsontwerp te komen. Tijdens deze plannings- en ontwerpfase neemt u belangrijke beslissingen om u voor te bereiden op de latere fasen.
In de volgende afbeelding ziet u de levenscyclus van Power BI-inhoud, waarbij u fase één markeert, waar u inhoud plant en ontwerpt.
Notitie
Zie het eerste artikel in deze reeksvoor een overzicht van het beheer van de levenscyclus van inhoud.
Hint
Dit artikel richt zich op belangrijke overwegingen en beslissingen voor inhoudsplanning en -ontwerp als ze betrekking hebben op levenscyclusbeheer.
- Voor meer informatie over het effectief plannen en ontwerpen van een Fabric- of Power BI-oplossing, raden we u aan het artikel oplossingsplanning te lezen.
- Voor meer informatie over het effectief plannen van een Power BI-migratie, raden we u aan de Power BI-migratie reeks te lezen.
Bij het verzamelen van vereisten moet u duidelijk aspecten beschrijven over de inhoud die van invloed is op uw benadering van levenscyclusbeheer. U moet deze aspecten documenteer als onderdeel van uw oplossingsplanning en -ontwerp.
In de volgende secties in dit artikel worden de belangrijkste aspecten en overwegingen beschreven van een oplossing die uw benadering van levenscyclusbeheer zal motiveren tijdens het plannen en ontwerpen van uw inhoud.
De inhoud identificeren en beschrijven
Wanneer u uw oplossing ontwerpt, moet u beschrijven wat de inhoud is, wie deze gaat maken, wie deze zal ondersteunen en hoe kritiek deze inhoud is voor de organisatie. U moet deze factoren aanpakken tijdens of nadat u klaar bent, het verzamelen van vereisten als onderdeel van uw oplossingsontwerp.
Notitie
Net als uw vereisten kunnen de antwoorden op deze vragen veranderen wanneer u de oplossing ontwikkelt of later in de levenscyclus. Nadat u deze vragen hebt beantwoord, moet u ze regelmatig opnieuw evalueren wanneer u wijzigingen aanbrengt in inhoud of wanneer deze wordt geschaald in het aantal gebruikers dat het dient.
Beantwoord de volgende vragen over uw inhoud om u te helpen latere beslissingen over levenscyclusbeheer te nemen.
Wat is de indeling van de inhoud?
Het type, het bereik en de complexiteit van inhoud motiveren belangrijke beslissingen over hoe u deze gaat beheren. Eén rapport voor een beperkt publiek vereist bijvoorbeeld een andere benadering voor levenscyclusbeheer in vergelijking met een semantisch model dat wordt gebruikt door de hele organisatie en door meerdere verschillende downstreamworkloads.
Beantwoord vragen zoals het volgende om te bepalen welk type inhoud u gaat maken.
- Welke itemtypen verwacht u te maken en hoeveel van deze items? Maakt u bijvoorbeeld gegevensitems zoals gegevensstromen of semantische modellen, rapportage-items zoals rapporten of dashboards of een combinatie van beide?
- Hoe wordt de inhoud geleverd aan inhoudsgebruikers? Gebruiken consumenten bijvoorbeeld gegevensitems om hun eigen inhoud te creëren, bekijken ze alleen gecentraliseerde rapporten, of een combinatie van beide?
- Hoe complex is de inhoud? Is het bijvoorbeeld een klein prototype of een groot semantisch model dat meerdere bedrijfsprocessen omvat?
- Verwacht u dat de schaal, het bereik en de complexiteit van de inhoud na verloop van tijd toenemen? Omvat de inhoud in de toekomst bijvoorbeeld andere regio's of bedrijfsgebieden?
- Hoe lang verwacht u dat het bedrijf deze inhoud nodig heeft? Ondersteunt deze inhoud bijvoorbeeld een belangrijk initiatief van het bedrijf dat een eindige tijdlijn heeft?
Hint
Overweeg om een architectuurdiagram te maken om de indeling van de inhoud te beschrijven. U kunt verschillende gegevensbronnen, itemtypen en inhoudsgebruikers en de relaties tussen deze afzonderlijke onderdelen opnemen. Een architectuurdiagram kan u helpen de inhoud en de complexiteit ervan beknopt weer te geven en het helpt u bij het plannen van het levenscyclusbeheer. U kunt de Fabric-pictogrammen en Azure-pictogrammen gebruiken om deze diagrammen in externe software te maken. U kunt ook Azure-diagrammengebruiken, die wordt geleverd met pictogrammen en tekenhulpmiddelen om deze diagrammen te maken.
Zie de planning van de Power BI-implementatie gebruiksscenariodiagrammenvoor een voorbeeld van dergelijke diagrammen.
Wie maakt en ondersteunt de inhoud?
Makers van inhoud hebben verschillende behoeften, vaardigheden en werkstromen. Deze factoren zijn van invloed op het succes van verschillende benaderingen voor levenscyclusbeheer. Grotere, centrale teams met samenwerking vereisen vaak geavanceerdere beheer van de levenscyclus van inhoud dan kleinere teams van selfservicemakers.
Beantwoord vragen zoals het volgende om te bepalen wie de inhoud gaat maken of ondersteunen.
- Hoeveel verschillende personen verwacht u deze inhoud te maken? Werken meerdere makers van inhoud samen of is één persoon verantwoordelijk voor het maken van de inhoud?
- Zijn makers van inhoud bekend met levenscyclusbeheer en gerelateerde concepten, zoals versiebeheer? Begrijpen makers van inhoud de voordelen van levenscyclusbeheer?
- Zijn de makers van inhoud die de oplossing ontwikkelen dezelfde personen die deze na de implementatie ondersteunen?
- Hebben makers van inhoud of hun teams bestaande procedures voor levenscyclusbeheer om bestaande oplossingen te ondersteunen?
- Maken makers van inhoud momenteel gebruik van hulpprogramma's voor levenscyclusbeheer, zoals Azure DevOps?
Belangrijk
Zorg ervoor dat u duidelijk documenteert wie verantwoordelijk is voor het maken van inhoud en wie deze zal ondersteunen zodra deze is geïmplementeerd in productie. Betrek al deze personen in uw planning voor levenscyclusbeheer voor inhoud.
Wat is het belang van de inhoud?
Afhankelijk van hoe belangrijk de inhoud voor het bedrijf is, neemt u verschillende beslissingen over hoe u deze beheert. Bedrijfskritieke inhoud vereist robuustere benaderingen voor levenscyclusbeheer van inhoud om de kwaliteit te waarborgen en mogelijke onderbrekingen te beperken.
Beantwoord vragen zoals het volgende om te bepalen of de inhoud kritiek is.
- Hoe kritiek is deze inhoud voor het bedrijf? Hoe urgent is het verzoek om het te ontwikkelen?
- Worden bedrijfskritieke beslissingen of acties genomen op grond van informatie die door deze inhoud wordt verstrekt?
- Hoe breed verwacht u deze inhoud (van organisatiebreed naar een beperkt lokaal team) te distribueren?
- Zijn leidinggevenden of andere strategische besluitvormers afhankelijk van deze inhoud voor hun werk?
- Wat is de impact van deze inhoud? Als de inhoud bijvoorbeeld plotseling niet beschikbaar is, welke bedrijfsimpact zou er optreden, zoals verlies van omzet of onderbroken bedrijfsprocessen?
Wanneer u voldoende hebt geïdentificeerd en de inhoud hebt beschreven die u gaat maken, moet u vervolgens bepalen hoe makers van inhoud moeten samenwerken.
Bepalen hoe gebruikers de inhoud gaan gebruiken
In Power BI zijn er veel verschillende manieren waarop gebruikers inhoud kunnen gebruiken, waaronder semantische modellen en rapporten. Afhankelijk van hoe mensen toegang krijgen tot deze inhoud en deze gebruiken, moet u verschillende beslissingen nemen over het ontwerp en hoe u deze gaat ontwikkelen. Sommige van deze beslissingen kunnen zowel de manier waarop u de inhoud maakt drastisch wijzigen als hoeveel tijd en moeite het kost. Hoe meer verschillende manieren mensen uw modellen en rapporten gebruiken, hoe meer overwegingen u in gedachten houdt en hoe hoger de resulterende ontwikkelingskosten.
Semantische modellen gebruiken en opnieuw gebruiken
Semantische modellen zijn waarschijnlijk de belangrijkste itemtypen in Power BI en Fabric, omdat gebruikers ze kunnen gebruiken met behulp van veel verschillende downstream-benaderingen en -items. Als u alleen rapporten distribueert, neemt u zeer verschillende ontwerpbeslissingen, aangezien gebruikers verschillende items met het model verbinden om hun eigen analyses uit te voeren of hun eigen doelen te bereiken.
U kunt een gedeeld semantisch model opnieuw gebruiken met behulp van de volgende downstreamitemtypen:
Power BI
Microsoft Fabric
- Activator (voorheen Reflex)
- AI-vaardigheden
- Copilot
- verkenningen
- metrische gegevenssets
- Notebooks (via de Semantic Link en semantic-link-labs bibliotheken)
De volgende secties geven een overzicht van belangrijke overwegingen wanneer u semantische modellen gebruikt met een aantal van deze items.
Notitie
Veel van deze opties zijn alleen beschikbaar als u de relevante tenantinstellingen inschakelt. Zorg ervoor dat u vertrouwd raakt met de tenantinstellingen om te weten welke verbruiksmethoden er mogelijk zijn in de werkruimte waar u uw semantische model publiceert. Als deze opties beperkt zijn tot specifieke beveiligingsgroepen, controleert u of uw gebruikers deel uitmaken van deze beveiligingsgroepen of niet.
Rapporten
Er zijn verschillende manieren waarop gebruikers via rapporten met semantische modellen kunnen werken:
- Rapporten weergeven. Het standaardscenario waarin een gebruiker gegevens bekijkt in een rapport dat u met hen distribueert of deelt.
- Verbinding maken met het semantische model en een nieuw rapport maken. Met build-permissieskunnen gebruikers een nieuw rapport maken in Power BI Desktop of in de Power BI Service. Dit rapport heeft een liveverbinding met het gedeelde semantische model. Gebruikers kunnen het live verbonden rapport ook converteren naar een nieuw samengesteld semantisch model waarmee een query wordt uitgevoerd op het origineel met behulp van DirectQuery.
- Een verkenning maken op basis van een bestaande rapportvisual. Met bouwmachtigingen kunnen gebruikers ook een ondersteunde visual selecteren om de data te verkennen. Hiermee maakt u een nieuw verkenningsitem waarmee de gebruiker velden kan toevoegen of opmaak kan wijzigen. Gebruikers kunnen de resulterende verkenning opslaan en delen als ze voldoen aan de vereiste criteria voor licenties, lidmaatschap van werkruimten en itemmachtigingen.
- rapportvisuals aanpassen, waarin gebruikers veld en opmaak kunnen wijzigen.Visuals personaliseren werkt vergelijkbaar met een verkenning, maar hiervoor zijn alleen leesmachtigingen vereist en wordt er geen nieuw item gemaakt. Visuals personaliseren maken ook gebruik van alle perspectieven die een gebruiker toepast op een rapportpagina, waardoor de beschikbare velden die een gebruiker kan zien en gebruiken worden beperkt.
Deze verschillende scenario's maken een aantal overwegingen waarmee u rekening moet houden voor uw semantische modellen, zoals:
- Welke machtigingen u aan gebruikers verleent en hoe u deze machtigingen beheert. We raden gebruikers aan om een training te volgen voordat ze bouwautorisaties.
- Of u perspectieven aan uw model toevoegt of niet. U kunt alleen perspectieven toevoegen met behulp van de TMDL-weergave in Power BI Desktopof met behulp van andere hulpprogramma's van derden. U wordt aangeraden perspectieven toe te voegen wanneer gebruikers gepersonaliseerde visuals of samengestelde modellen gebruiken.
- Welke velden u in uw model moet verbergen en of u de IsPrivate TOM-eigenschap van tabellen moet inschakelen om te voorkomen dat ze of hun subobjecten worden weergegeven als suggesties. Houd er rekening mee dat de eigenschap Private TOM alleen kan worden ingesteld met behulp van externe hulpprogramma's in een modelmetagegevensbestand (zoals .bim of .tmdl) of een extern model dat wordt gepubliceerd in de Power BI-service.
- Hoe u uw model documenteer en wat deze documentatie inhoudt. We raden u aan documentatie te maken die is afgestemd op specifieke gebruiksvoorbeelden en dat u relevante en nuttige informatie opneemt, en niet exporteert van modelmetagegevens zoals DAX-metingexpressies, die over het algemeen niet nuttig zijn voor eindgebruikers.
- Hoe u gebruikers kunt adviseren om de ene benadering boven een andere te kiezen.
Waarschuwing
Zodra u lees- of buildmachtigingen aan een semantisch model hebt verleend, kunnen gebruikers mogelijk query's uitvoeren op een tabel of kolom in uw model met behulp van de methoden die in deze sectie worden beschreven. Dit geldt zelfs als u die tabel, meting of kolom niet beschikbaar maakt in een rapport. Zorg ervoor dat u gevoelige gegevens altijd beveiligt met behulp van gegevensbeveiliging of sluit deze uit van uw model. Op die manier kunt u voorkomen dat gevoelige informatie onbedoeld aan de verkeerde personen wordt blootgesteld.
Excel (analyseren in Excel-draaitabellen)
Als gebruikers samenstellingsmachtigingen voor een model hebben, kunnen ze ook verbinding maken met een semantisch model vanuit Excel en er query's op uitvoeren met behulp van MDX vanuit een Excel-draaitabel. Dit kan handig zijn wanneer gebruikers liever in Excel werken om gegevens zelf te verkennen of te analyseren.
Wanneer u analyseert in Excel om een query uit te voeren op uw semantische model, moet u rekening houden met het volgende:
- Bepaalde functies, zoals veldparameters of dynamische opmaakreeksen , werken alleen in Power BI en niet in Excel. Als u een vergelijkbaar resultaat wilt bereiken, moet u andere benaderingen gebruiken.
- Analyseren in Excel vereist dat de kolomeigenschap IsAvailableinMDX- is ingeschakeld. Als gebruikers Excel niet gebruiken, kan het uitschakelen van deze eigenschap leiden tot kleinere en beter presterende modellen.
- Gebruikers kunnen verborgen kolommen of metingen niet weergeven in het semantische model, zoals ze dat kunnen vanuit Power BI Desktop (door met de rechtermuisknop op het gegevensvenster te klikken en verborgen weergave te selecteren).
- Gebruikers kunnen geen eigen metingen of visuele berekeningen maken in Excel, net als bij het gebruik van een liveverbinding vanuit Power BI Desktop. Ze kunnen echter verwijzen naar de draaitabelvelden in andere Excel-cellen en -werkbladen voor aangepaste berekeningen.
- Gebruikers van analyseren in Excel vereisen vaak aanvullende training over het gebruik ervan. Dit geldt met name als ze een exportachtige ervaring verwachten of als ze een intentie hebben om offlinekopieën van de gegevens op te slaan. Overweeg om gebruikers te trainen over zaken zoals:
- Hoe u de gegevens vernieuwt.
- Filter de gegevens voordat velden aan de draaitabel toevoegt.
- Vermijd grote en gedetailleerde query's zonder filters.
- Power BI Desktop is beter presterend dan Analyseren in Excel, omdat analyseren in Excel query's uitvoert op het model met behulp van MDX, maar Power BI Desktop voert query's uit op het model met DAX.
- Hoe u het maken van governance- of beveiligingsrisico's vermijdt terwijl u excel nog steeds op de gewenste manier gebruikt.
Copilot- en AI-vaardigheden
Als gebruikers leesmachtigingen voor een model hebben, kunnen ze natuurlijke taal gebruiken om vragen over hun gegevens te verkennen en te stellen met behulp van Copilot-. Ze kunnen ook gegevensvragen stellen over hun gegevens in een AI-vaardigheid, maar in tegenstelling tot Copilot moet u dit item eerst met hen maken en delen.
Wanneer gebruikers met uw semantische model willen communiceren met natuurlijke taal, zijn er aanzienlijke gevolgen voor het ontwerp en de implementatie van uw model:
- Taalkundig schema: U moet synoniemen en relaties toevoegen aan uw model, zodat de juiste Engelse woorden en termen zijn gekoppeld aan de juiste modelobjecten.
- Naamconventies: U moet AI-vriendelijke, Engelse naamconventies gebruiken. Dit betekent dat u dubbele of te veel vergelijkbare veldnamen, acroniemen, symbolen en afkortingen moet vermijden, zelfs als ze standaard zijn in uw organisatie.
- Eigenschappen: U moet eigenschappen instellen, zoals kolom- of metingbeschrijvingen, gegevenscategorieën en andere, zodat AI-hulpprogramma's deze velden beter kunnen herkennen en gebruiken.
- Velden verbergen: U moet velden verbergen die u niet beschikbaar wilt maken voor Copilot of gebruiken in de antwoorden.
U moet ook extra inspanning besteden aan het trainen van gebruikers:
- Wat Copilot- of AI-vaardigheden wel en niet kunnen.
- Wanneer u Copilot- of AI-vaardigheden gebruikt om gegevens te verkennen via een andere (niet-AI)-benadering.
- Effectieve prompts schrijven.
- Uitvoer valideren.
- Hoe problemen met onverwachte uitvoer op te lossen.
Hint
Zie de volgende artikelen voor aanvullende, gedetailleerde tips en overwegingen over het optimaliseren van modellen om goed te werken met Copilot:
Copilot en andere generatieve AI-technologie hebben belangrijke beperkingen en overwegingen die u ook moet begrijpen in de plannings- en ontwerpfase van uw inhoud:
- Het is niet-deterministisch, wat betekent dat dezelfde invoer in dezelfde context een andere uitvoer kan produceren.
- U kunt resultaten van lage kwaliteit of onnauwkeurig krijgen, bijvoorbeeld wanneer de tool hallucineert of het belang van bepaalde feiten overdrijft. Copilot kan ook onjuist of onnauwkeurig zijn door weglating, waarbij essentiële informatie wordt weggelaten.
- De hulpprogramma's worden beperkt door hun trainingsgegevens, zodat vragen over meer nieuwe informatie minder waarschijnlijk nuttige uitvoer opleveren.
Waarschuwing
U moet de risico's van deze beperkingen en overwegingen beperken. Copilot, AI-vaardigheden, LLM's en generatieve AI zijn opkomende technologie, dus u moet ze niet gebruiken voor autonome, hoogrisico of bedrijfskritieke processen en besluitvorming. Zie ook Beveiligingsrichtlijnen voor grote taalmodellenvoor meer informatie.
Gepagineerde rapporten
U kunt een DAX-query schrijven voor een semantisch model om een gepagineerd rapport te maken met het queryresultaat. Dit is relevant als gebruikers gepagineerde rapporten vereisen en u uw semantische model wilt gebruiken als gegevensbron.
Wanneer u van plan bent gepagineerde rapporten te maken op een semantisch model, moet u mogelijk rekening houden met de volgende punten:
- Hoe u de DAX-query's schrijft en onderhoudt, zoals met behulp van de DAX-queryweergave van Power BI Desktop of andere hulpprogramma's van derden.
- Of u ontwerpbeslissingen moet nemen om ervoor te zorgen dat uw semantische model goed presteert bij het uitvoeren van query's, zoals het materialiseren van bepaalde gegevens in een modelkolom of -tabel.
- Of u nu wel of niet gepagineerde rapporten in uw interactieve Power BI-rapporten insluit, gebruikmakend van de gepagineerde rapportvisual.
- Hoe u ervoor zorgt dat er geen redundantie is tussen uw gepagineerde rapporten en andere rapporten.
- In welke indeling u de gepagineerde rapporten moet distribueren en of u gevoeligheidslabels of preventie van gegevensverlies nodig hebt om deze uitvoer te beschermen tegen governance- of beveiligingsrisico's.
Overige
Er zijn ook andere manieren om semantische modellen te gebruiken. Hieronder ziet u enkele voorbeelden:
- Activator (voorheen Reflex): U kunt een semantisch model gebruiken om gegevenswaarschuwingen te automatiseren en downstreamstromen te activeren, zoals stromen die u maakt met behulp van Power Automate.
- metrische sets: U kunt een metrische set maken, waaronder metingen en aanbevolen dimensies van meerdere semantische modellen op één plaats. Metrische sets kunnen gegevensdetectie voor gebruikers verbeteren.
- Explorations: Naast het maken van verkenningen van rapporten en Copilot-uitvoer, kunnen gebruikers ook verkenningen maken op basis van een semantisch model.
Distributie en delen van rapporten
Afhankelijk van hoe u distribueert en deelt uw Power BI-rapporten, maakt u verschillende ontwerpkeuzes. Drillthrough voor meerdere rapporten is bijvoorbeeld een functie waarmee gebruikers tussen rapporten in dezelfde werkruimte of app kunnen navigeren. U kunt echter geen drillthrough voor meerdere rapporten gebruiken als u een rapport insluit of openbaar deelt via Publish-to-Web.
Overige items
Afhankelijk van hoe personen uw inhoud en de onderliggende gegevens gebruiken, moet u mogelijk overschakelen naar andere itemtypen in Power BI of Fabric. Als gebruikers bijvoorbeeld hun eigen gegevens en berekeningen willen toevoegen, kunnen ze samengestelde modellen gebruiken met uw semantische model. U kunt er ook voor zorgen dat andere gecentraliseerde gegevensitems worden gebruikt in nieuwe modellen, zoals een gegevensstroom.
Zodra u hebt bepaald hoe gebruikers de inhoud gebruiken die u maakt, moet u vervolgens bepalen hoe makers van inhoud moeten samenwerken tijdens de ontwikkeling.
Bepalen hoe makers van inhoud moeten samenwerken
Naarmate een oplossing in omvang en complexiteit toeneemt, kan het nodig zijn dat meerdere makers en eigenaren van inhoud samenwerken. Bij het maken van complexe oplossingen raden we u aan effectieve hulpprogramma's te gebruiken die helpen bij het structuren, beheren en ondersteunen van samenwerking. Er zijn veel manieren om samen te werken bij het produceren van Power BI-inhoud, zoals met behulp van Microsoft Teams, Azure DevOps of GitHub.
Hint
Zelfs wanneer makers van inhoud onafhankelijk werken, kunnen ze nog steeds profiteren van het plannen en structureren van hun werk met behulp van hulpprogramma's zoals Microsoft Teams, Azure DevOps of GitHub. Dit is met name belangrijk wanneer u van plan bent om inhoud te implementeren, zoals het gebruik van OneDrive Refresh vanuit een Microsoft Teams-documentenbibliotheek of Git-integratie vanuit een Azure DevOps- of GitHub-opslagplaats.
Microsoft Teams
Voor kleinere of eenvoudigere projecten kunnen makers van inhoud samenwerken met behulp van Microsoft Teams-.
Door Microsoft Teams te gebruiken, structuren makers van inhoud hun communicatie, planning en werk in teams en kanalen. Microsoft Teams is vaak een goede keuze voor eenvoudigere samenwerkingsscenario's. Gedecentraliseerde teams die bijvoorbeeld inhoud produceren voor een beperkt publiek, kunnen documentbibliotheken gebruiken voor het opslaan van bestanden en versiebeheer. Ze kunnen ook gebruikmaken van andere geïntegreerde hulpprogramma's en services.
Hint
We raden u aan Microsoft Teams te gebruiken om effectief levenscyclusbeheer voor inhoud te vergemakkelijken in selfservicescenario's met gedecentraliseerde contentlevering.
Als u wilt samenwerken en communiceren in Microsoft Teams, gebruikt u ondersteunende services gedurende de gehele levenscyclus van uw Power BI-inhoud.
- Planner: eigenaren van inhoud kunnen Planner gebruiken om plannen te maken, die ze gebruiken om taken bij te houden en inhoudswerk te bepalen. Taken kunnen problemen, bugs of functies in de oplossing en de bijbehorende belanghebbenden beschrijven.
- SharePoint-: makers van inhoud kunnen bestanden opslaan en beheren in een Microsoft Teams-documentbibliotheek of verbonden site voor elk kanaal. Inhoudsbestanden die zijn opgeslagen in SharePoint, kunnen versiebeheer gebruiken om inhoudswijzigingen bij te houden en te beheren. Zie fase 2: Inhoud ontwikkelen en wijzigingen beherenvoor meer informatie over het bijhouden en beheren van wijzigingen met sharePoint.
- Goedkeuringen: makers en eigenaren van inhoud kunnen werkstromen instellen en gebruiken om wijzigingen in inhoud of releases na beoordeling goed te keuren.
- Fabric en Power BI: makers en eigenaren van inhoud hebben vanuit Microsoft Teams toegang tot de Fabric-portal. Van daaruit kunnen ze inhoud beheren of bespreken en nuttige rapporten toevoegen aan tabbladen in Teams-kanalen.
- Andere integraties: makers van inhoud kunnen gebruikmaken van andere Microsoft- of externe services die zijn geïntegreerd met Microsoft Teams, zodat deze het beste passen bij hun voorkeurswerkstroom en behoeften.
U wordt aangeraden een gestructureerd proces te definiëren voor de wijze waarop makers van inhoud Microsoft Teams moeten gebruiken om samen te werken. Zorg ervoor dat u het volgende bepaalt:
- Toegang tot teams en kanalen beheren.
- Wie is verantwoordelijk voor het beheren van teams en kanalen.
- Hoe werk wordt afgestemd en georganiseerd in afzonderlijke teams, kanalen en plannen.
- Hoe makers van inhoud een documentbibliotheek moeten gebruiken om bestanden te organiseren en wijzigingen bij te houden en te beheren. Bijvoorbeeld hoe u de documentbibliotheek ordent en of makers van inhoud bestanden moeten inchecken en uitchecken.
- Moeten inhoudmakers OneDrive Refresh gebruiken om Power BI Desktop-bestanden (.pbix) automatisch te publiceren?
- Hoe conflicten met bestandssynchronisatie worden opgelost.
- Wanneer u bestanden wilt archiveren en verwijderen uit een documentbibliotheek die niet meer relevant zijn.
Azure DevOps of GitHub Enterprise
Makers en eigenaren van inhoud kunnen ook communiceren en samenwerken in een centrale, georganiseerde hub met behulp van Azure DevOps- of GitHub Enterprise.
Notitie
Azure DevOps- is een suite met services die zijn geïntegreerd met Power BI en Fabric om u te helpen bij het plannen en organiseren van levenscyclusbeheer van inhoud. Wanneer u Azure DevOps op deze manier gebruikt, maakt u doorgaans gebruik van de volgende services:
- Azure-opslagplaatsen: hiermee kunt u een externe Git-opslagplaats maken en gebruiken. Dit is een externe opslaglocatie die u gebruikt om wijzigingen in inhoud bij te houden en te beheren.
- Azure Pipelines: hiermee kunt u een set geautomatiseerde taken maken en gebruiken om inhoud van een externe opslagplaats naar een werkruimte te verwerken, te testen en te implementeren.
- Azure-testplannen: hiermee kunt u tests ontwerpen om de oplossing te valideren en kwaliteitscontrole samen met Azure Pipelines te automatiseren.
- Azure Boards: hiermee kunt u borden gebruiken om taken en plannen als werkitems bij te houden en werkitems van andere Azure DevOps-services te koppelen of te raadplegen.
- Azure Wiki-: hiermee kunt u informatie delen met hun team om inhoud te begrijpen en bij te dragen.
Met behulp van Azure DevOps of GitHub Enterprise maken makers van inhoud gebruik van projecten om hun communicatie, planning en werk te structuren. Daarnaast kunnen makers van inhoud het levenscyclusbeheer van inhoud vanuit Azure DevOps organiseren door broncodebeheer uit te voeren, validatie en implementatie. Broncodebeheer is het proces voor het beheren van gedetailleerdere wijzigingen in inhoudscode en metagegevens.
Azure DevOps is vaak een goede keuze voor geavanceerde samenwerkingsscenario's, omdat er ondersteunende services en opties zijn om het maken en implementeren van inhoud te organiseren.
Hint
U wordt aangeraden Azure DevOps te gebruiken voor effectief beheer van de levenscyclus van inhoud in bedrijfsscenario's met gecentraliseerde levering van inhoud. Samenwerken met behulp van Azure DevOps of vergelijkbare hulpprogramma's heeft de voorkeur in grotere of complexere scenario's ten opzichte van samenwerken met behulp van Microsoft Teams of SharePoint. Dat komt doordat er meer hulpprogramma's en opties beschikbaar zijn om krachtigere samenwerking en automatisering te vergemakkelijken.
U wordt aangeraden een gestructureerd proces te definiëren voor de wijze waarop makers van inhoud Azure DevOps moeten gebruiken om samen te werken. Zorg ervoor dat u het volgende bepaalt:
- Hoe werk wordt afgebakend en hoe inhoudelijke vertakkingen worden gecreëerd, benoemd en gebruikt.
- Hoe auteurs wijzigingen groeperen en doorvoeren en beschrijven met doorvoerberichten.
- Wie is verantwoordelijk voor het controleren en goedkeuren van wijzigingen met behulp van pull-aanvragen.
- Hoe samenvoegconflicten in pull-verzoeken worden opgelost en wie ze oplost.
- Hoe wijzigingen in verschillende takken moeten worden samengevoegd in één tak.
- Hoe inhoud wordt getest en wie tests uitvoert voordat inhoud wordt geïmplementeerd.
- Hoe en wanneer wijzigingen worden geïmplementeerd in ontwikkel-, test- en productiewerkruimten.
- Hoe en wanneer geïmplementeerde wijzigingen of versies van de oplossing kunnen worden teruggedraaid.
GitHub
Makers en eigenaren van inhoud kunnen ook communiceren en samenwerken met behulp van GitHub- (alleen cloudversies) en GitHub Enterprise-. Net als bij Azure DevOps biedt GitHub een platform met services die u kunt gebruiken om aspecten van uw Power BI- of Fabric-omgeving te organiseren en te beheren.
Het belangrijkste verschil tussen Azure DevOps en GitHub is dat Hoewel Azure DevOps een suite hulpprogramma's biedt voor het beheren van de levenscyclus van softwareontwikkeling, richt GitHub zich voornamelijk op het hosten van Git-opslagplaatsen, broncodebeheer en samenwerking op code. U gebruikt voornamelijk GitHub wanneer u inhoud wilt implementeren met behulp van Git-integratie. Daarnaast kunt u GitHub gebruiken om inhoud te synchroniseren vanuit een openbare, opensource-opslagplaats naar een werkruimte.
Als u Git-integratie met GitHub wilt gebruiken, moet u de instelling van de beheerderstenant inschakelen Gebruikers werkruimte-items kunnen synchroniseren met GitHub-opslagplaatsen.
Notitie
U kunt Microsoft Teams ook samen met Azure DevOps of GitHub gebruiken omdat er verschillende manieren zijn om deze services te integreren. U kunt bijvoorbeeld Azure Boards bekijken en beheren en gebeurtenissen controleren in Azure Pipelines vanuit Microsoft Teams.
U kunt ook samenwerken en inhoud plannen met behulp van andere hulpprogramma's die hier niet worden vermeld. Het belangrijkste is dat u hulpprogramma's en services gebruikt die samenwerking voor u faciliteren en die het beste aansluiten bij de behoeften van uw team en de manier waarop ze werken.
Wanneer u hebt besloten of en hoe makers van inhoud moeten samenwerken, moet u vervolgens bepalen waar u uw bestanden wilt opslaan. Veel van deze bestanden worden opgeslagen waar u ervoor kiest om samen te werken.
Bepalen waar bestanden moeten worden opgeslagen
Bij het maken van inhoud produceert u doorgaans verschillende typen bestanden. Het is belangrijk om te bepalen waar u deze bestanden wilt opslaan, zodat u ze effectief kunt beheren.
Hint
Sla bestanden op waar ze kunnen worden geopend door meerdere teamleden en waar wijzigingen eenvoudig kunnen worden bijgehouden (ook wel versiebeheer genoemd). Deze aanpak zorgt ervoor dat het vertrek van een teamlid of verlies van een bestand niet tot onderbreking leidt.
De typen bestanden die u moet opslaan, zijn onder andere:
-
inhoudsbestanden: bestanden die de inhoudsgegevens of metagegevens bevatten. Inhoudsbestanden met gegevens zoals PBIX- en Power BI Project-bestanden (.pbip) bevatten gevoelige informatie. Sla inhoudsbestanden op een veilige locatie op die alleen toegankelijk is voor degenen die toegang tot deze bestanden nodig hebben. U moet ook inhoudsbestanden opslaan op een locatie die versiebeheer ondersteunt, zoals een documentbibliotheek in Microsoft Teams of een Git-opslagplaats in Azure DevOps. Voorbeelden van inhoudsbestanden zijn:
- Power BI Desktop-bestanden (.pbix)
- Power BI-projectbestanden (.pbip)
- Gepagineerde Power BI-rapportbestanden (.rdl)
- Modelmetagegevensbestanden (.bim of .tmdl)
- Metagegevens van gegevensstromen (.json)
-
gegevensbronbestanden: bestanden die worden geconsumeerd door data-elementen zoals semantische modellen of gegevensstromen. Inhoud is rechtstreeks afhankelijk van gegevensbronbestanden, dus het is belangrijk om zorgvuldig na te gaan waar ze worden opgeslagen, omdat het verwijderen ervan tot een fout bij het vernieuwen van gegevens leidt. Daarnaast kunnen deze bestanden gevoelige informatie bevatten. Sla dus gegevensbestanden op in een veilige, betrouwbare en betrouwbare omgeving die beperkte toegang heeft door andere personen. Voorbeelden van gegevensbestanden zijn:
- Gestructureerde gegevensbronnen, zoals Excel-werkmappen, Parquet- of CSV-bestanden.
- Semi-gestructureerde gegevensbronnen, zoals JSON- of XML-bestanden.
- Niet-gestructureerde gegevensbronnen, zoals afbeeldingen die u in rapporten importeert.
-
Ondersteunende bestanden: bestanden die ondersteuning bieden voor het maken of beheren van inhoud, maar die niet nodig zijn om te functioneren. Ondersteunende bestanden moeten worden opgeslagen op een locatie die versiebeheer ondersteunt en waar andere hulpprogramma's en makers van inhoud toegang tot deze bestanden hebben. Voorbeelden van ondersteunende bestanden kunnen zijn:
- Power BI-themabestanden (.json).
- Afbeeldingsbestanden (.png, .jpgof .gif) in Power BI-rapporten.
- Bestanden met Best Practice Analyzer-regels (.json).
- Broncodebestanden voor inhoud en query's.
- Aangepaste visualisatiebestanden (.pbiviz).
-
sjablonen en documentatie: bestanden die helpen bij het maken van selfservice-inhoud of om bestaande inhoud te beschrijven. Sjablonen en documentatie moeten gemakkelijk toegankelijk zijn voor de personen die ze moeten gebruiken. Voorbeelden van sjablonen en documentatie zijn:
- Power BI-sjabloonbestanden (.pbit).
- Visualisatiesjablonen en voorbeeldrapporten.
- Oplossingsontwerpen en -documentatie.
- Oplossingsplanning en routekaarten.
- Problemen met gebruikersaanvragen en oplossingen.
Waarschuwing
Sommige inhoudsbestanden, zoals PBIX- en PBIP-bestanden, kunnen gevoelige gegevens bevatten die zijn geïmporteerd uit gegevensbronnen. Daarnaast kunnen metagegevensbestanden ook gevoelige informatie of in sommige gevallen gegevenspunten bevatten. Een voorbeeld hiervan zijn rapportmetagegevens en .pbit-sjablonen, die kolomwaarden in bepaalde omstandigheden kunnen bevatten. Zorg ervoor dat u de nodige voorzorgsmaatregelen neemt om deze bestanden op veilige locaties op te slaan en dat u effectieve gegevensverliespreventietoepast.
U hebt verschillende opties om bestanden op te slaan. Zorg ervoor dat u de juiste locatie selecteert, afhankelijk van het type bestand, de inhoud ervan en hoe deze wordt gebruikt.
SharePoint Online of OneDrive
Een algemene oplossing voor het opslaan van bestanden is het gebruik van SharePoint-sites. SharePoint is algemeen toegankelijk voor de meeste gebruikers en is zeer geïntegreerd met zowel Power BI als andere Microsoft 365-toepassingen, zoals Microsoft Teams. Daarnaast heeft het ingebouwde versiebeheer, waardoor het handig is om de meeste bestandstypen op te slaan. Met versiebeheer kunt u verschillende opgeslagen versies van een bestand weergeven en beheren.
Houd rekening met de volgende punten wanneer u bestanden opslaat in SharePoint.
- Organisatie: zorg ervoor dat u een consistente en logische structuur onderhoudt, zodat u eenvoudig specifieke bestanden kunt vinden. Gebruik goede naamconventies, organiseer bestanden in mappen en archiefbestanden die niet meer relevant zijn voor lopende projecten.
- OneDrive vernieuwen: u kunt een gepubliceerd semantisch model of rapport koppelen aan een PBIX-bestand dat is opgeslagen in een SharePoint- of OneDrive voor werk- of schoolsite. Met deze aanpak hoeft u het semantische model niet meer te publiceren om wijzigingen in werking te stellen. In plaats daarvan zijn uw wijzigingen zichtbaar na een automatische OneDrive-vernieuwing, die elk uur plaatsvinden. Houd er rekening mee dat deze aanpak gepaard gaat met enkele kanttekeningen en uitdagingen. Wanneer de dingen gaan, kan het niet eenvoudig worden omgekeerd.
- Preview-rapporten: in SharePoint kunt u Power BI-rapporten weergeven zonder Power BI Desktop te hoeven installeren of het PBIX-bestand lokaal te downloaden. Wanneer u rapporten op deze manier opent, worden deze weergegeven in de browser. Deze mogelijkheid kan een handig alternatief zijn voor het weergeven van rapporten vanuit de Fabric-portal. Het is standaard ingeschakeld in de Fabric-tenantinstellingen.
Hint
Wanneer u samenwerkt met behulp van Microsoft Teams, overweeg dan om bestanden op te slaan in de documentbibliotheek van het kanaal. Deze aanpak helpt bij het centraliseren van bestanden en vereenvoudigt de samenwerking.
U kunt de volgende bestandstypen opslaan in SharePoint.
- sjablonen en documentatie: Sjablonen en documentatie opslaan in SharePoint wanneer u geen bestaande opslagoplossing hebt. SharePoint is ideaal voor deze bestanden omdat u toegang tot anderen kunt verlenen en bestanden kunt beheren zonder complexe instellingen of processen.
- Ondersteunende bestanden: sla ondersteunende bestanden op in SharePoint wanneer u geen bestaande opslagoplossing hebt. Sommige ondersteunende bestanden (zoals Power BI-thema .json bestanden voor rapporten) kunnen echter beter worden opgeslagen in een versiebeheersysteem waarmee opgeslagen wijzigingen kunnen worden weergegeven en beheerd.
- inhoudsbestanden: sla inhoud op in SharePoint wanneer deze niet essentieel is voor het bedrijf of wanneer u geen toegang hebt tot een externe opslagplaats, zoals Azure-opslagplaatsen.
- gegevensbronnen: gegevensbronnen alleen opslaan in SharePoint wanneer ze klein en complex zijn. Toon discipline bij het gebruik van SharePoint voor het opslaan van gegevensbestanden. Overweeg andere mogelijke alternatieven, zoals OneLake.
Waarschuwing
Gebruik SharePoint niet als alternatief voor een juiste gegevensarchitectuur. Hoewel het opslaan van gegevensbestanden in SharePoint handig kan zijn in bepaalde beperkte scenario's, wordt deze benadering niet geschaald wanneer u grotere, complexere gegevensbronnen hebt of wanneer u een lagere gegevenslatentie nodig hebt.
Waarschuwing
Gebruik geen persoonlijke bestandssystemen of persoonlijke OneDrive-accounts om bestanden op te slaan. Als de eigenaar de organisatie verlaat, zijn deze bestanden niet meer beschikbaar.
OneLake
Als u een Fabric-capaciteit hebt, kan OneLake een goede keuze zijn om gegevensbestanden op te slaan. U kunt uploaden of bestanden synchroniseren naar OneLake met behulp van de OneLake Verkenner, waar ze kunnen worden getransformeerd naar tabellen voor gebruik in downstreamworkloads zoals Power BI. Voor grotere of regelmatig bijgewerkte gegevensbronnen kunt u bestanden automatisch laden in OneLake met behulp van Fabric Data Factory- of andere toepassingen die gebruikmaken van de Azure Data Lake Storage Gen2-API- of de Azure Storage Python SDK-.
Waarschuwing
Acties zoals het uploaden of downloaden van bestanden uit OneLake gebruiken Fabric-capaciteitseenheden. U moet metrische capaciteitsgegevens bewaken en stappen ondernemen om capaciteitsbelasting te voorkomen die wordt veroorzaakt door onnodige verplaatsing van grote bestanden.
Bovendien zijn bestanden die worden geopend door gebruikers met OneLake File Explorer kwetsbaar voor onbedoelde wijzigingen of verlies. Wij raden u aan om OneLake File Explorer te vermijden voor bedrijfskritieke oplossingen.
Waarschuwing
OneLake File Explorer heeft verschillende belangrijke beperkingen en overwegingen. OneLake biedt bijvoorbeeld geen ondersteuning voor versiebeheer voor bestanden, zoals SharePoint of OneDrive. Houd rekening met deze overwegingen en beperkingen wanneer u besluit waar u bestanden wilt opslaan.
Hint
Wanneer u gegevens opslaat in OneLake, kunt u overwegen BCDR (Business Continuity and Disaster Recovery) in te schakelen om het risico op gegevensverlies te beperken. Als BCDR is ingeschakeld, worden uw gegevens gedupliceerd en opgeslagen in twee verschillende geografische regio's, volgens de standaardregiokoppelingen van Azure.
Externe opslagplaats
Contentcreators kunnen werk van hun lokale computer doorvoeren en opslaan in een externe opslagplaats, zoals een Azure Repos of GitHub Git-opslagplaats, met regelmatige tussenpozen tijdens de ontwikkeling. Een externe opslagplaats bevat de nieuwste versie van inhoud of ondersteunende bestanden en is toegankelijk voor het hele ontwikkelteam. Een externe opslagplaats faciliteert doorgaans geavanceerdere benaderingen voor levenscyclusbeheer dan teams, SharePoint of OneDrive. Dat komt doordat content creators via een externe opslagplaats kunnen profiteren van geavanceerdere opties om samen te werken aan bestanden, of om bestandswijzigingen bij te houden en te beheren. Inhoudsproducenten kunnen bijvoorbeeld aan hun eigen tak van de externe opslagplaats werken om wijzigingen aan te brengen en vragen om deze wijzigingen samen te voegen in de hoofdtak wanneer ze klaar zijn.
Overweeg de volgende bestandstypen op te slaan in een externe opslagplaats.
- sjablonen en documentatie: Sla sjablonen en documentatie op in een externe opslagplaats wanneer u het project beheert met gerelateerde services zoals Azure DevOps-.
- Ondersteunende bestanden: sla ondersteunende bestanden op in een externe opslagplaats wanneer deze beschikbaar is om eenvoudig wijzigingen bij te houden en te beheren.
- inhoudsbestanden: sla inhoud op in een externe opslagplaats wanneer deze essentieel is voor het bedrijf of u wilt samenwerken met andere ontwikkelaars aan dezelfde inhoud. Een externe opslagplaats is ideaal voor het bijhouden van inhoudswijzigingen en het faciliteren van samenwerking.
Hint
Wanneer u een externe opslagplaats gebruikt, raden we u ten zeerste aan Power BI-rapporten en semantische modellen op te slaan als Power BI Desktop-projecten (.pbip)-bestanden in plaats van PBIX-bestanden. Dat komt doordat opgeslagen wijzigingen niet kunnen worden geïdentificeerd in een PBIX-bestand.
Overweeg ook het gebruik van het verbeterde rapportformaat Power BI (PBIR) voor rapporten. De PBIR-indeling zorgt ervoor dat rapportmetagegevens gemakkelijker te lezen zijn, waardoor het bijhouden en beheren van wijzigingen in broncodebeheer eenvoudiger wordt. Bovendien kunnen rapporten die deze indeling gebruiken eenvoudiger worden beheerd door programmatische hulpprogramma's zoals semantic-link-labs, een Python-bibliotheek van Microsoft die u kunt gebruiken in Fabric-notebooks.
Geen bestanden: inhoud die is gemaakt in de Fabric-portal
Makers van inhoud kunnen inhoud rechtstreeks in de Fabric-portal schrijven. In dit scenario werken ze meestal niet rechtstreeks met inhoudsbestanden. U moet doorgaans alleen inhoud maken in de Fabric-portal wanneer de itemtypen niet elders kunnen worden gemaakt (zoals gegevensstromen, dashboards of scorecards). U kunt ook rapporten en semantische modellen maken in de Fabric-portal wanneer u geen toegang hebt tot een Windows-computer en daarom power BI Desktop niet kunt gebruiken. Zie Gebruikershulpprogramma's en apparaten voor meer informatie.
Waarschuwing
U kunt bepaalde inhoud die is gemaakt in de Fabric-portal, niet downloaden als bestand. Rapporten die zijn gemaakt in de Fabric-portal, kunnen bijvoorbeeld niet worden gedownload als PBIX-bestanden.
Wanneer u inhoud ontwerpt in de Fabric-portal, moet u in plaats daarvan de Fabric-API's of Git-integratie gebruiken om een back-up te maken van inhoudsdefinities. Wanneer u een back-up maakt van inhoudsdefinities, beperkt u onderbrekingen als die inhoud per ongeluk wordt verwijderd of onbedoeld wordt gewijzigd. Als inhoud per ongeluk wordt verwijderd of gewijzigd, kunt u deze vervangen door de back-up te gebruiken.
Checklist - Bij het plannen en ontwerpen van inhoud zijn belangrijke beslissingen en acties onder andere:
- oplossingsplanninguitvoeren: verzamel zakelijke vereisten en technische vereisten om voldoende inzicht te krijgen in het probleem dat door uw inhoud wordt opgelost en om te ontwerpen hoe deze inhoud het probleem zal oplossen.
- Bepalen wie de inhoud maakt: afhankelijk van de werkstroom, vaardigheden en behoeften van de maker van afzonderlijke inhoud, zijn er mogelijk verschillende benaderingen voor levenscyclusbeheer nodig.
- Bepalen of meerdere makers van inhoud moeten samenwerken: zorg ervoor dat samenwerkende makers van inhoud gebruikmaken van bestandstypen die versiebeheer ondersteunen, zoals PBIP-bestanden.
- Bepalen hoe makers van inhoud samenwerken: Bepaal hoe geavanceerd de samenwerking zal zijn. Bepaal ook hoe u deze samenwerking mogelijk maakt, zoals met behulp van Microsoft Teams, Azure DevOps of GitHub.
- Bepaal de indeling van inhoud: Bepaal of semantische Power BI-modellen en -rapporten bestaan uit PBIX- of PBIP-bestanden (of andere indelingen zoals .bim of .tmdl voor modellen) en of rapporten de PBIR-indeling gebruiken of niet.
- Bepalen hoe inhoud wordt gebruikt: evalueer hoe gebruikers met gegevens werken. Bepaal welke itemtypen u moet maken om het verbruik te ondersteunen en of gebruikers alleen leesmachtigingen nodig hebben, of bouwmachtigingen voor onderliggende semantische modellen of andere gegevensitems. Als gebruikers wel samenstellingsmachtigingen nodig hebben, moet u vroeg bepalen hoe ze semantische modellen gebruiken en hoe u ze traint om dit effectief te doen.
- Samenwerkingstools instellen: Zorg ervoor dat u de benodigde eerste installatie voor de oplossing of het project uitvoert. Neem belangrijke beslissingen over hoe u de samenwerking beheert met behulp van deze hulpprogramma's.
- gegevensbronbestanden opslaan in SharePoint of OneLake: sla kleine, eenvoudige gegevensbestanden op in SharePoint. Gebruik anders OneLake of ADLSGen2 (indien beschikbaar) in plaats daarvan.
- Inhoud en ondersteunende bestanden opslaan in SharePoint, Microsoft Teams of een Git-opslagplaats: Voor eenvoudigere, kleinere projecten gebruikt u SharePoint voor de meeste bestanden als deze is georganiseerd en u goed toegangsbeheer uitvoert. Voor grotere omgevingen of wanneer parallelle samenwerking is vereist, kunt u overwegen om een Git-opslagplaats te gebruiken in GitHub of Azure DevOps, die gedetailleerde zichtbaarheid van wijzigingen in inhoud biedt.
- Sjablonen en documentatie opslaan in Microsoft Teams of SharePoint: deze sjablonen en documentatie zijn bedoeld voor de gebruikerscommunity. Zorg ervoor dat sjablonen en documentatie eenvoudig zijn voor anderen om ze te vinden, te gebruiken en te begrijpen.
- Plan voor ontwikkeling en implementatie: Als u deze eerste fase wilt afronden, moet u specifieke planning uitvoeren om belangrijke gebieden aan te pakken en de eerste installatieuit te voeren. Stel bijvoorbeeld hulpprogramma's in en test gegevensbronverbindingen.
Verwante inhoud
In het volgende artikel in deze reeksleert u hoe u inhoud ontwikkelt en wijzigingen beheert als onderdeel van het beheren van de levenscyclus van inhoud.