Modelar dados com o Power BI

Neste módulo, você aprenderá sobre a estrutura do modelo do Power BI Desktop, noções básicas de design de esquema em estrela, consultas de análise e configuração visual de relatório. Este módulo fornece a você uma base sólida na qual aprender a otimizar os designs de modelo e adicionar cálculos de modelo.

Descrever estruturas de modelo, seus benefícios e limitações e recursos para ajudar a otimizar seus modelos de dados do Power BI.

O processo de criação de um modelo semântico complicado no Power BI é simples. Se os dados vêm de mais de um sistema transacional, antes que você perceba, pode ter dezenas de tabelas com as quais precisa trabalhar. Criar um ótimo modelo semântico significa simplificar a desordem. Um esquema em estrela é uma maneira de simplificar um modelo semântico, e você aprenderá sobre a terminologia e a implementação deles neste módulo. Você também aprenderá por que a escolha da granularidade de dados correta é importante para o desempenho e a usabilidade dos relatórios do Power BI. Por fim, você aprenderá a melhorar o desempenho com seus modelos semânticos do Power BI.

Neste módulo, você aprenderá a escrever fórmulas DAX para criar tabelas calculadas, colunas calculadas e medidas, que são tipos diferentes de cálculos de modelo. Além disso, você aprenderá a escrever e formatar fórmulas DAX, que consistem em expressões que usam funções, operadores, referências para modelar objetos, constantes e variáveis.

Neste módulo, você aprenderá a trabalhar com medidas implícitas e explícitas. Você começará criando medidas simples, que resumem uma só coluna ou tabela. Então, você criará medidas mais complexas com base em outras medidas no modelo. Além disso, você aprenderá sobre as similaridades e as diferenças entre uma coluna calculada e uma medida.

Ao final deste módulo, você poderá adicionar tabelas e colunas calculadas ao seu modelo semântico. Você também poderá descrever o contexto da linha, que é usado para avaliar fórmulas de coluna calculadas. Como é possível adicionar colunas a uma tabela usando o Power Query, você também aprenderá quando é melhor criar colunas calculadas, em vez de colunas personalizadas do Power Query.

Ao final deste módulo, você aprenderá o significado de inteligência de tempo e como adicionar cálculos DAX de inteligência de tempo ao seu modelo.

A otimização de desempenho, também conhecida como ajuste de desempenho, envolve fazer alterações no estado atual do modelo semântico para que ele seja executado com mais eficiência. Essencialmente, quando seu modelo semântico é otimizado, ele tem um desempenho melhor.

Aplique a segurança do modelo usando a segurança em nível de linha e a segurança em nível de objeto do Power BI.