Otimizar seu modelo semântico para Copilot no Power BI

Aplica-se a:✅ serviço do Power BI

Avalie seus dados antes de usar Copilot com seu modelo semântico. Talvez seja necessário limpar seu modelo semântico para que Copilot possa derivar insights dele.

Observação

Tenha em mente os seguintes requisitos:

Observação

Na experiência de modelagem na Web do serviço do Power BI, Copilot pode fazer mais do que apenas avaliar seu modelo. Ele também pode propor e aplicar alterações diretamente, como renomear tabelas e colunas, criar relações e gerar medidas DAX. As diretrizes de otimização neste artigo dão suporte diretamente a melhores resultados dessa análise: um modelo bem estruturado e claramente nomeado ajuda a Copilot produzir sugestões mais precisas e úteis.

Considerações sobre modelos semânticos para Copilot uso

Você pode criar relatórios precisos com Copilot, usando os critérios nas tabelas a seguir. Essas recomendações podem ajudá-lo a gerar relatórios Power BI precisos.

Estrutura do modelo

Elemento Consideração Descrição Onde aplicar Exemplo
Vinculação de tabelas Definir relações claras Defina claramente todas as relações entre tabelas e verifique se elas são lógicas. Indique quais relações são um-para-muitos, muitos-para-um ou muitos-para-muitos. No modo de exibição Modelo, selecione Gerenciar relações Crie uma relação um-para-muitos de Date[DateID] para Sales[DateID] e verifique se a relação está ativa.
Tabelas de fatos Delineação clara Delinear claramente tabelas de fatos, que contêm os dados quantitativos mensuráveis para análise. Nas propriedades da tabela e na estrutura do modelo de dados Nomeie tabelas explicitamente como tabelas de fatos: FactSales, , FactTransactionsFactVisits.
Tabelas de dimensões Dados descritivos de suporte Crie tabelas de dimensão que contenham os atributos descritivos relacionados às medidas quantitativas em tabelas de fatos. Nas propriedades da tabela e na estrutura do modelo de dados Crie tabelas de dimensão como DimProduct com atributos (ProductName, Category, Brand) e DimCustomer com atributos (CustomerName, City, ). Segment
Hierarquias Agrupamentos lógicos Estabeleça hierarquias claras dentro dos dados, especialmente para tabelas de dimensão que dão suporte à busca detalhada em relatórios. No menu de contexto da tabela, selecione Nova hierarquia Date Na tabela, crie uma hierarquia:Year>Quarter>Month>Day . Na Geography tabela: Country/Region>State>City.
Tipos de relacionamentos Claramente especificado Para garantir a geração precisa de relatórios, especifique claramente a natureza dos relacionamentos (ativos ou inativos) e sua cardinalidade. Na caixa de diálogo de propriedades da relação Defina Date para Sales como Muitos para Um (ativo), Product para Sales como Muitos para Um (ativo), e marque as relações de role-playing como inativas quando apropriado.

Medidas e KPIs

Elemento Consideração Descrição Onde aplicar Exemplo
Medidas Lógica de cálculo padronizada Forneça medidas padronizadas e lógica de cálculo clara que seja fácil de explicar e entender. Na definição de medida e na propriedade de descrição Medida DAX: Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) e adicione a descrição: "Soma de todos os valores de vendas".
Medidas Convenções de nomenclatura Dê nomes de medidas que refletem claramente seu cálculo e finalidade. No campo nome da medida ao criar medidas Use o nome descritivo: Average Customer Rating em vez de abreviado: AvgRating.
Medidas Medidas predefinidas Inclua um conjunto de medidas predefinidas que os usuários provavelmente solicitarão nos relatórios. Criar medidas em seu modelo que os usuários normalmente precisam Adicionar medidas como YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SaleAmount]), 'Date'[Date]) ou MoM Growth = DIVIDE([This Month Sales] - [Last Month Sales], [Last Month Sales]).
Indicadores chave de desempenho (KPIs) Predefinido e relevante Estabeleça um conjunto de KPIs relevantes para o contexto de negócios e que aparecem frequentemente em relatórios. Criar medidas para KPIs normalmente rastreados Definir medidas comoROI = DIVIDE([Profit], [Investment]), , CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers]). LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan]

Colunas e qualidade dos dados

Elemento Consideração Descrição Onde aplicar Exemplo
Nomes de coluna Rótulos inequívocas Torne os nomes de colunas inequívocas e autoexplicativas. Evite IDs ou códigos que exijam mais pesquisas sem contexto. Renomear colunas no Editor do Power Query ou no modo de exibição Modelo Renomear coluna de ProdID para Product ID ou Product Name, e de CustNo para Customer Number.
Tipos de dados de coluna Correto e consistente Aplique tipos de dados corretos e consistentes para colunas em todas as tabelas para garantir que as medidas sejam calculadas corretamente e para permitir a classificação e a filtragem adequadas. Nas propriedades da coluna, defina o tipo de dados Verifique se Sales[SaleAmount] o número decimal (não texto) Date[Date] é Data (não Texto), Product[ProductID] é Número Inteiro.
Consistência de dados Valores padronizados Mantenha valores padronizados dentro de colunas para garantir a consistência em filtros e relatórios. Usar transformações de Localizar e Substituir ou Power Query Na coluna Status, verifique se todos os valores usam caixa consistente: Open, Closed, Pending (não caixa mista como open, CLOSED).

Atualização, segurança e metadados

Elemento Consideração Descrição Onde aplicar Exemplo
Horários de atualização Transparente e agendada Comunique claramente os agendamentos de atualização dos dados para garantir que os usuários entendam a pontualidade dos dados que estão analisando. Nas configurações e documentação do conjunto de dados Adicione uma caixa de texto ou descrição informando: "Os dados são atualizados diariamente às 6:00 UTC" ou "Dados em tempo real com atualização incremental de 15 minutos".
Segurança Definições de nível de função Defina funções de segurança para diferentes níveis de acesso a dados se houver elementos confidenciais que nem todos os usuários devem ver. No modo de exibição Modelo, selecione Gerenciar funções Crie a função "Equipe de Vendas" com filtro: Sales[Region] = USERNAME() e a função "RH" com filtro nas tabelas de dados dos funcionários.
Metadados Documentação da estrutura Para referência, documente a estrutura do modelo de dados, incluindo tabelas, colunas, relações e medidas. Usar propriedades de descrição e documentação externa Adicione descrições a tabelas e colunas. Crie um documento separado com diagrama de modelo, dicionário de dados e catálogo de medidas.

Considerações de consulta DAX

A tabela a seguir lista outros critérios que podem ajudá-lo a criar consultas DAX (Expressões de Análise de Dados) precisas com Copilot. Essas recomendações podem ajudá-lo a gerar consultas DAX precisas.

Elemento Consideração Descrição Onde aplicar Exemplo
Medidas, tabelas e colunas Descrições Na propriedade de descrição, defina cada elemento e como você pretende usá-lo. Copilot usa apenas os primeiros 200 caracteres. No painel Propriedades, campo Descrição para medidas, tabelas e colunas Para a medida [YOY Sales], adicione a descrição: "Diferença ano a ano (YOY) em Pedidos. Use com a coluna 'Data'[Ano] para exibir por anos que não sejam o ano mais recente. Anos parciais se comparam ao mesmo período do ano anterior."
Grupos de cálculo Descrições Os metadados do modelo não incluem itens de cálculo. Use a descrição da coluna do grupo de cálculo para listar e explicar como usar os itens de cálculo. Copilot usa apenas os primeiros 200 caracteres. No painel de propriedades da coluna do grupo de cálculo Para a coluna do grupo de cálculo de tempo do exemplo de inteligência, adicione a descrição: "Use com medidas e tabela de datas para Atual: valor atual, MTD: acumulado no mês, QTD: acumulado no trimestre, YTD: acumulado no ano, PY: acumulado no ano anterior, PY MTD, PY QTD, YOY: mudança ano sobre ano, YOY%: YOY como um %." Para tabela de medidas, adicione: "As medidas são usadas para agregar dados. Essas medidas podem ser mostradas como ano após ano usando essa sintaxe CALCULATE([Nome da Medida], Time intelligence[Cálculo de tempo] = YOY)."

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