Atualização incremental e dados em tempo real para conjuntos de dados

A atualização incremental estende as operações de atualização agendadas fornecendo a criação e o gerenciamento automáticos de partições para tabelas de conjuntos de dados que frequentemente carregam dados novos e atualizados. Para a maioria dos conjuntos de dados, isso significa uma ou mais tabelas que contêm dados de transação que são alterados com frequência e podem crescer exponencialmente, como uma tabela de fatos em um esquema de banco de dados relacional ou em estrela. Uma política de atualização incremental para particionar a tabela, atualizando apenas as partições de importação mais recentes e, opcionalmente, aproveitando uma partição adicional do DirectQuery para dados em tempo real pode reduzir significativamente a quantidade de dados que precisa ser atualizada e, ao mesmo tempo, garantir que até mesmo as alterações mais recentes na fonte de dados sejam incluídas nos resultados da consulta.

Com a atualização incremental e os dados em tempo real:

  • Menos ciclos de atualização para dados de alteração rápida – o modo DirectQuery obtém as atualizações de dados mais recentes à medida que as consultas são processadas sem exigir uma alta cadência de atualização.
  • As atualizações são mais rápidas – somente os dados mais recentes alterados precisam ser atualizados.
  • Atualizações são mais confiáveis – as conexões de longa execução para fontes de dados voláteis não são necessárias. As consultas aos dados de origem são executadas mais rapidamente, reduzindo o potencial de problemas de rede para interferir.
  • O consumo de recursos é reduzido – um número menor de dados para atualização reduz o consumo geral da memória e de outros recursos no Power BI e no sistema da fonte de dados.
  • Permite grandes conjuntos de volumes – Os conjuntos de dados com bilhões de linhas podem crescer sem a necessidade de atualizar totalmente todo o conjunto de dados com cada operação de atualização.
  • Instalação fácil – As políticas de atualização incremental são definidas no Power BI Desktop com apenas algumas tarefas. Quando publicado, o serviço aplica automaticamente essas políticas a cada atualização.

Quando você publica um modelo de Power BI Desktop para o serviço, cada tabela no novo conjunto de dados tem uma única partição. Essa partição única contém todas as linhas dessa tabela. Se a tabela for grande, digamos com dezenas de milhões de linhas ou ainda mais, uma atualização dessa tabela poderá levar muito tempo e consumir uma quantidade excessiva de recursos.

Com a atualização incremental, o serviço particiona e separa dinamicamente os dados que precisam ser atualizados com frequência a partir de dados que podem ser atualizados com menos frequência. Os dados da tabela são filtrados usando parâmetros de data/hora do Power Query com os nomes reservados que diferenciam maiúsculas de minúsculas RangeStart e RangeEnd. Ao configurar inicialmente a atualização incremental no Power BI Desktop, os parâmetros são usados para filtrar apenas um pequeno período de dados a serem carregados no modelo. Quando publicado no serviço, com a primeira operação de atualização, o serviço cria partições de atualização incremental e históricas e, opcionalmente, um DirectQuery em tempo real com base nas configurações de política de atualização incremental e, em seguida, substitui os valores de parâmetro para filtrar e consultar dados para cada partição com base nos valores de data/hora de cada linha.

Com cada atualização subsequente, os filtros da consulta retornam somente as linhas dentro do período de atualização definido dinamicamente pelos parâmetros. Essas linhas com uma data/hora dentro do período de atualização são atualizadas. As linhas com uma data/hora não estão mais no período de atualização se tornam parte do período histórico, o qual não é atualizado. Se uma partição em tempo real do DirectQuery estiver incluída na política de atualização incremental, seu filtro também será atualizado para que ele pegue as alterações que ocorreram após o período de atualização. Os períodos de atualização e históricos são rolados para frente. À medida que novas partições de atualização incremental são criadas, as partições de atualização que não estão mais no período de atualização se tornam partições históricas. Ao longo do tempo, as partições históricas se tornam menos granulares à medida que são mescladas. Quando uma partição histórica não está mais no período histórico definido pela política, ela é totalmente removida do conjunto de dados. Isso é conhecido como um padrão de janela rolante.

Gráfico representando um padrão de janela rolante.

A beleza da atualização incremental é que o serviço cuida de tudo isso para você com base nas políticas de atualização incremental que você definir. Na verdade, o processo e as partições criadas a partir dele nem mesmo estão visíveis no serviço. Na maioria dos casos, uma política de atualização incremental bem definida é tudo o que é necessário para melhorar significativamente o desempenho da atualização do conjunto de atualizações. No entanto, a partição em tempo real do DirectQuery só tem suporte para conjuntos de dados em capacidades Premium. O Power BI Premium também permite cenários de partição e atualização mais avançados pelo ponto de extremidade XMLA.

Requisitos

Planos com suporte

Há suporte para a atualização incremental para conjuntos de dados do Power BI Premium, Premium por usuário, Power BI Pro e Power BI Embedded.

A obtenção dos dados mais recentes em tempo real com o DirectQuery só tem suporte para conjuntos de dados Power BI Premium, Premium por usuário e Power BI Embedded.

Fontes de dados com suporte

A atualização incremental e os dados em tempo real funcionam melhor para fontes de dados relacionais e estruturadas, como um banco de dados do SQL e do Azure Synapse, mas também podem funcionar para outras fontes. Em qualquer caso, sua fonte de dados deve dar suporte ao seguinte:

Coluna de data – A tabela deve conter uma coluna de data com data/hora ou o tipo de dados inteiro. Os parâmetros RangeStart e RangeEnd (que devem ser do tipo de dados data/hora) filtram os dados da tabela com base na coluna de data. Para colunas de data de chaves alternativas de inteiros na forma de yyyymmdd, você pode criar uma função que converte o valor de data/hora nos parâmetros RangeStart e RangeEnd para corresponder à chave alternativa de inteiro da coluna de dados. Para saber mais, confira Configurar a atualização incremental – Converter DateTime em inteiro.

Dobragem de consultas – A atualização incremental foi projetada para fontes de dados que dão suporte à dobragem de consultas, que é a capacidade do Power Query de gerar uma única expressão de consulta para recuperar e transformar dados de origem, especialmente ao obter os dados mais recentes em tempo real com o DirectQuery. A maioria das fontes de dados compatíveis com consultas SQL é compatível com a partição de consulta. As fontes de dados como arquivos simples, blobs e alguns feeds da Web normalmente não fazem isso.

Quando a atualização incremental é configurada, uma expressão do Power Query que inclui um filtro de data/hora com base nos parâmetros RangeStart e RangeEnd é executada na fonte de dados. O filtro está em vigor em uma transformação incluída na consulta que define uma cláusula WHERE com base nos parâmetros. Em casos em que o filtro não é compatível com a fonte de dados, ele não pode ser aplicado. Se a política de atualização incremental incluir a obtenção de dados em tempo real com o DirectQuery, transformações sem dobragem não poderão ser usadas. Se for uma política de modo de importação pura sem dados em tempo real, o mecanismo de mashup de consulta poderá compensar e aplicar o filtro localmente, o que requer a recuperação de todas as linhas da tabela da fonte de dados. Isso pode fazer com que a atualização incremental seja lenta e o processo possa ficar sem recursos no serviço do Power BI ou em um gateway de Dados Local, prejudicando a finalidade da atualização incremental.

Como o suporte para a dobragem de consultas é diferente para tipos distintos de fontes de dados, a verificação deve ser executada para garantir que a lógica de filtro seja incluída nas consultas que estão sendo executadas na fonte de dados. Na maioria dos casos, o Power BI Desktop tenta executar essa verificação para você ao definir a política de atualização incremental. Para fontes de dados com base em SQL, como o SQL Database, o Azure Synapse, o Oracle e o Teradata, essa verificação é confiável. Outras fontes de dados talvez não consigam realizar a verificação sem o rastreamento de consultas. Se o Power BI Desktop não puder confirmar, um aviso será mostrado na caixa de diálogo de Configuração da política de atualização incremental.

Aviso de dobragem de consultas

Se você vir esse aviso e quiser verificar se a dobragem de consultas necessária está ocorrendo, use o recurso de Diagnóstico do Power Query ou consultas de rastreamento usando uma ferramenta com suporte da fonte de dados, como o SQL Profiler. Se a dobragem de consultas não estiver ocorrendo, verifique se a lógica do filtro está incluída na consulta que está sendo passada para a fonte de dados. Caso contrário, é provável que a consulta inclua uma transformação que impeça a dobragem.

Antes de configurar sua solução de atualização incremental, leia e entenda detalhadamente Diretrizes de dobragem de consultas no Power BI Desktop e Dobragem de consultas do Power Query. Esses artigos podem ajudar você a determinar se a fonte de dados e as consultas dão suporte à dobragem de consultas.

Fonte de dados única

Ao configurar dados incrementais de atualização e em tempo real usando o Power BI Desktop ou configurar uma solução avançada usando a TMSL (Linguagem de Scripts do Modelo de Tabela) ou o TOM (Modelo de Objeto Tabular) por meio do ponto de extremidade XMLA, todas as partições de importação ou DirectQuery devem consultar dados de uma única fonte.

Outros tipos de fontes de dados

Usando lógica de consulta e funções de consulta personalizadas adicionais, a atualização incremental pode ser usada com outros tipos de fontes de dados desde que os filtros baseados em RangeStart e RangeEnd possam ser transmitidos em uma única consulta. Por exemplo, arquivos da pasta de trabalho do Excel armazenados em uma pasta, arquivos no SharePoint ou feeds do RSS. Lembre-se que esses são cenários avançados que exigem personalização e testes adicionais além do que é descrito aqui. Verifique a seção Comunidade mais adiante neste artigo para obter sugestões de como saber mais sobre como usar a atualização incremental para cenários exclusivos como esses.

Limites de tempo

Independentemente da atualização incremental, os conjuntos de dados do Power BI Pro têm um limite de tempo de atualização de duas horas e não dão suporte à obtenção de dados em tempo real com o DirectQuery. Para conjuntos de dados em uma capacidade Premium, o limite de tempo é de cinco horas. As operações de atualização são intensivas no processo e na memória. Uma operação de atualização completa pode chegar a usar até o dobro da quantidade de memória exigida pelo conjunto apenas porque o serviço mantém um instantâneo do conjunto de dados na memória até que a operação de atualização seja concluída. As operações de atualização também podem ser intensivas de processamento, consumindo uma quantidade significativa de recursos de CPU disponíveis. As operações de atualização também devem contar com conexões voláteis com fontes de dados e com a capacidade desses sistemas de fonte de dados de retornar rapidamente o resultado da consulta. O limite de tempo é uma proteção para limitar o consumo excessivo de seus recursos disponíveis.

Observação

Com as capacidades Premium, as operações de atualização executadas por meio do ponto de extremidade XMLA não têm limite de tempo. Para saber mais, confira Atualização incremental avançada com o ponto de extremidade XMLA.

Como a atualização incremental otimiza as operações de atualização no nível de partição no conjunto de dados, o consumo de recursos pode ser reduzido significativamente. Ao mesmo tempo, mesmo com a atualização incremental, a menos que por meio do ponto de extremidade XMLA, as operações de atualização são ligadas pelos mesmos limites de duas e cinco horas. Uma política de atualização incremental efetiva não apenas reduz a quantidade de dados processados com uma operação de atualização, mas também reduz a quantidade de dados históricos desnecessários armazenados em seu conjunto de dados.

As consultas também podem ser limitadas por um limite de tempo padrão da fonte de dados. A maioria das fontes de dados relacionais permite a substituição dos limites de tempo na expressão Power Query M. Por exemplo, a expressão abaixo usa a função de acesso a dados do SQL Server para definir CommandTimeout para 2 horas. Cada período definido pelos intervalos de política envia uma consulta observando a configuração de tempo limite do comando.

let
    Source = Sql.Database("myserver.database.windows.net", "AdventureWorks", [CommandTimeout=#duration(0, 2, 0, 0)]),
    dbo_Fact = Source{[Schema="dbo",Item="FactInternetSales"]}[Data],
    #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(dbo_Fact, each [OrderDate] >= RangeStart and [OrderDate] < RangeEnd)
in
    #"Filtered Rows"

Para conjuntos de dados muito grandes em capacidades Premium que provavelmente conterão bilhões de linhas, a operação de atualização inicial pode ser inicializada. A inicialização permite ao serviço criar objetos de tabela e de partição para o conjunto de dados, mas não carregar e processar dados em qualquer uma das partições. Usando SQL Server Management Studio, as partições podem ser processadas individualmente, em sequência ou em paralelo, o que pode reduzir a quantidade de dados retornados em uma única consulta, mas também ignorar o limite de tempo de cinco horas. Para saber mais, confira Atualização incremental avançada –Impedir tempos limite na atualização completa inicial.

Data e hora atuais

A data e a hora atuais são baseadas na data do sistema no momento da atualização. Se a atualização agendada estiver habilitada para o conjunto de dados no serviço, o fuso horário especificado será levado em conta ao determinar a data e a hora atuais. As atualizações individuais e agendadas por meio do serviço levam em conta o fuso horário, se disponível. Por exemplo, uma atualização que ocorre às 20h, Hora do Pacífico (EUA e Canadá), com um fuso horário especificado determinará a data e hora atual com base na Hora do Pacífico, não GMT (que seria o dia seguinte). As operações de atualização não invocadas por meio do serviço, como o comando de atualização TMSL, não consideram o fuso horário das atualizações agendadas.

Fuso horário

Como configurar a atualização incremental e os dados em tempo real

Abordaremos, aqui, conceitos importantes de como configurar a atualização incremental e dados em tempo real. Quando estiver pronto para obter instruções passo a passo mais detalhadas, confira Configurar a atualização incremental e dados em tempo real para conjuntos de dados.

A configuração da atualização incremental é feita no Power BI Desktop. A maioria dos modelos requer apenas algumas tarefas. No entanto, lembre-se do seguinte:

  • Quando publicado no serviço, você não pode publicar o mesmo modelo novamente do Power BI Desktop. A republicação removeria todas as partições e os dados existentes que já estão no conjunto de dados. Se você estiver publicando em uma capacidade Premium, as alterações de esquema de metadados subsequentes poderão ser feitas com ferramentas como o software livre do Kit de ferramentas ALM ou usando TMSL (linguagem de script de modelo de tabela). Para saber mais, confira Atualização incremental avançada –Implantação somente de metadados.
  • Quando publicado no serviço, você não pode baixar o conjunto de dados novamente como um PBIX para o Power BI Desktop. Como os conjuntos de itens no serviço podem aumentar muito, é impraticável baixar de volta e abrir em um computador desktop típico.
  • Ao obter dados em tempo real com o DirectQuery, não é possível publicar o conjunto de dados em um workspace não Premium. A atualização incremental com dados em tempo real só tem suporte com Power BI Premium.

Criar parâmetros

Ao configurar a atualização incremental no Power BI Desktop, primeiro, crie dois parâmetros de data/hora do Power Query com os nomes reservados, diferenciando maiúsculas de minúsculas, RangeStart e rangeEnd. Esses parâmetros, definidos na caixa de diálogo Gerenciar Parâmetros no Editor do Power Query, são usados inicialmente para filtrar os dados carregados na tabela de modelo do Power BI Desktop para incluir somente as linhas com uma data/hora dentro desse período. Depois que o modelo é publicado no serviço, RangeStart e RangeEnd são substituídos automaticamente pelo serviço para consultar os dados definidos pelo período de atualização especificado nas configurações de política de atualização incremental.

Por exemplo, nossa tabela de fonte de dados FactInternetSales calcula, em média, 10 mil novas linhas por dia. Para limitar o número de linhas inicialmente carregadas no modelo no Power BI Desktop, especificamos um período de dois dias entre RangeStart e RangeEnd.

Caixa de diálogo Gerenciar parâmetros

Filtrar dados

Com os parâmetros RangeStart e RangeEnd definidos, aplique filtros de Data personalizados à coluna de data da sua tabela. Os filtros aplicados selecionam um subconjunto de dados que serão carregados no modelo quando você clicar em Aplicar.

Filtro personalizado

Usando nosso exemplo do FactInternetSales, depois de criar os filtros com base nos parâmetros e aplicar as etapas, dois dias de dados, cerca de 20 mil linhas, serão carregadas em nosso modelo.

Definir a política

Depois que os filtros forem aplicados e um subconjunto de dados for carregado no modelo, você definirá uma política de atualização incremental para a tabela. Depois que o modelo é publicado no serviço, a política é usada pelo serviço para criar e gerenciar partições de tabela e executar operações de atualização. Para definir a política, você usará a caixa de diálogo Dados de atualização incremental e em tempo real para especificar as configurações obrigatórias e opcionais.

Definir a caixa de diálogo de política

Tabela

A caixa de listagem Selecionar tabela usa como padrão a tabela selecionada na exibição de Dados. Habilite a atualização incremental para a tabela com o controle deslizante. Se a expressão do Power Query para a tabela não incluir um filtro com base nos parâmetros RangeStart e RangeEnd, a alternância será desabilitada.

Configurações necessárias

A configuração Arquivar dados com início antes da data de atualização determina o período histórico no qual as linhas com uma data/hora nesse período são incluídas no conjunto de dados, além de linhas para o período histórico incompleto atual, além das linhas no período de atualização até a data e hora atuais.

Por exemplo, se especificarmos cinco anos, nossa tabela armazenará os últimos cinco anos de dados históricos com partições por ano, além de linhas para o ano atual com partições por trimestre, mês ou dia, até e incluindo o período de atualização.

Para conjuntos de dados em capacidades Premium, as partições históricas retroativas podem ser atualizadas seletivamente em uma granularidade determinada por essa configuração. Para saber mais, confira Atualização incremental avançada –Partições.

A configuração Atualizar de forma incremental os dados com início antes da data de atualização determina o período de atualização incremental no qual todas as linhas com uma data/hora nesse período são incluídas na(s) partição(ões) de atualização e atualizadas com cada operação de atualização.

Por exemplo, se especificarmos um período de atualização de 3 dias, com cada operação de atualização, o serviço substituirá os parâmetros RangeStart e RangeEnd para criar uma consulta de linhas com uma data/hora dentro de um período de três dias, começando e terminando de acordo com a data e hora atuais. As linhas com uma data/hora nos últimos 3 dias até a hora da operação de atualização atual são atualizadas. Com esse tipo de política, nossa tabela de conjunto de dados FactInternetSales no serviço, que calcula a média de 10.000 novas linhas por dia, atualizará aproximadamente 30 mil linhas com cada operação de atualização.

Especifique um período que inclua apenas o número mínimo de linhas necessárias para garantir um relatório preciso. Caso esteja definindo políticas para mais de uma tabela, os mesmos parâmetros RangeStart e RangeEnd deverão ser usados mesmo que diferentes períodos de armazenamento e de atualização sejam definidos para cada tabela.

Configurações opcionais

A configuração Obter os dados mais recentes em tempo real com o DirectQuery (somente Premium) permite buscar as alterações mais recentes da tabela selecionada na fonte de dados além do período de atualização incremental usando o DirectQuery. Todas as linhas com uma data/hora posterior ao período de atualização incremental são incluídas em uma partição do DirectQuery e buscadas da fonte de dados com cada consulta do conjunto de dados.

Por exemplo, se habilitado, com cada operação de atualização, o serviço substituirá os parâmetros RangeStart e RangeEnd para criar uma consulta de linhas com uma data/hora após o período de atualização, começando de acordo com a data e hora atuais. As linhas com uma data/hora após a hora da operação de atualização atual são incluídas. Com esse tipo de política, podemos esperar que nossa tabela de conjuntos de dados FactInternetSales no serviço, inclua até mesmo as atualizações de dados mais recentes.

Atualizar somente dias concluídos garante que todas as linhas do dia inteiro sejam incluídas na operação de atualização. Essa configuração é opcional, a menos que você habilite a configuração Obter os dados mais recentes em tempo real com o DirectQuery (somente Premium). Digamos que sua atualização esteja agendada para ser executada às 4h, todas as manhãs. Se novas linhas de dados aparecerem na tabela de fonte de dados durante essas quatro horas, entre a meia-noite e as 4:00, você não quer considerá-las. Algumas métricas de negócios, como barris por dia no setor de petróleo e gás, não fazem sentido com dias parciais. Outro exemplo é a atualização de dados de um sistema financeiro no qual os dados do mês anterior são aprovados no dia 12 do mês. Você pode definir o período de atualização para um mês e agendar a atualização para ser executada no dia 12 do mês. Com essa opção selecionada, os dados de janeiro seriam atualizados em 12 de fevereiro.

Lembre-se, a menos que a atualização agendada esteja configurada para um fuso horário não UTC, as operações de atualização no serviço serão executadas no horário UTC, o que pode determinar a data de efetivação e os períodos completos.

A configuração Detectar alterações nos dados permite uma atualização ainda mais seletiva. É possível selecionar uma coluna de data/hora usada para identificar e atualizar somente os dias em que os dados foram alterados. Isso pressupõe que uma coluna dessa exista na fonte de dados, normalmente para fins de auditoria. Essa não deve ser a mesma coluna usada para particionar os dados com os parâmetros RangeStart e RangeEnd. O valor máximo dessa coluna é avaliado para cada um dos períodos no intervalo incremental. Se ele não foi alterado desde a última atualização, não é necessário atualizar o período. No exemplo, isso pode potencialmente reduzir ainda mais os dias atualizados de forma incremental de três para um.

O projeto atual requer que a coluna que detecta alterações nos dados seja persistente e fique armazenada em cache na memória. As técnicas a seguir podem ser usadas para reduzir a cardinalidade e o consumo de memória:

  • Persistir apenas o valor máximo dessa coluna no momento da atualização, talvez usando uma função do Power Query.
  • Reduzir a precisão a um nível aceitável considerando seus requisitos de frequência de atualização.
  • Definir uma consulta personalizada para detectar alterações de dados usando o ponto de extremidade XMLA e evitar persistir o valor da coluna inteiramente.

Em alguns casos, habilitar a opção Detectar alterações de dados pode ser aprimorado ainda mais. Por exemplo, talvez você queira evitar manter a coluna da última atualização no cache da memória ou permitir cenários em que uma tabela de configuração/instrução é preparada por processos ETL para sinalizar apenas as partições que precisam ser atualizadas. Em casos como esses, para capacidades Premium, use o TMSL (Linguagem de Script de Modelo de Tabela) e/ou o TOM (Modelo de Objeto de Tabela) para substituir o comportamento de detecção de alterações de dados. Para saber mais, confira Atualização incremental avançada –Consultas personalizadas para detectar alterações de dados.

Publicação

Depois de configurar a política de atualização incremental, publique o modelo no serviço. Quando a publicação for concluída, você poderá executar a operação de atualização inicial no conjunto de dados.

Observação

Os conjuntos de dados com uma política de atualização incremental para obter os dados mais recentes em tempo real com o DirectQuery só podem ser publicados em um workspace Premium.

Para conjuntos de dados publicados em workspaces atribuídos a capacidades Premium, se você considerar que o conjunto de dados aumentará além de 1 GB ou mais, você poderá melhorar o desempenho da operação de atualização e garantir que o conjunto de dados não atinja os limites máximo de tamanho habilitando o formato de armazenamento de conjunto de dados grande antes de executar a primeira operação de atualização no serviço. Para saber mais, confira Conjuntos de dados grandes no Power BI Premium.

Importante

Após a publicação no serviço, não será possível baixar o PBIX novamente.

Atualizar

Após a publicação no serviço, execute uma operação de atualização inicial no conjunto de dados. Isso deve ser uma atualização individual (manual) para que você possa monitorar o progresso. A operação de atualização inicial pode demorar algum tempo para ser concluída. As partições devem ser criadas e os dados de histórico carregados, e os objetos como relações e hierarquias são criados ou recriados e os objetos calculados são recalculados.

As operações de atualização subsequentes, individuais ou agendadas são muito mais rápidas porque apenas as partições de atualização incrementais são atualizadas. Outras operações de processamento ainda devem ocorrer, como mesclar e recalcular partições, contudo, em geral, isso requer apenas uma pequena fração de tempo em comparação com a atualização inicial.

Atualização automática do relatório

Para relatórios que usam um conjunto de dados com uma política de atualização incremental para obter os dados mais recentes em tempo real com o DirectQuery, é recomendável habilitar a atualização automática de página em um intervalo fixo ou com base na detecção de alterações para que os relatórios incluam os dados mais recentes sem atraso. Para saber mais, confira Atualização automática de página no Power BI.

Atualização incremental avançada

Se o conjunto de informações estiver em uma capacidade Premium com o ponto de extremidade XMLA habilitado, a atualização incremental poderá ser estendida para cenários avançados. Por exemplo, você pode usar o SQL Server Management Studio para exibir e gerenciar partições, inicializar a operação de atualização inicial ou atualizar as partições históricas retroativas. Para saber mais, confira Atualização incremental avançada com o ponto de extremidade XMLA.

Comunidade

O Power BI tem uma comunidade vibrante em que MVPs, profissionais de BI e colegas compartilham conhecimentos em grupos de discussão, vídeos, blogs e muito mais. Ao aprender sobre a atualização incremental, confira estes recursos adicionais:

Próximas etapas

Configurar a atualização incremental para conjuntos de dados
Atualização incremental avançada com o ponto de extremidade XMLA
Solucionar problemas de atualização incremental
Atualização incremental para fluxos de dados