Resumo
No cenário deste módulo, um dos modelos semânticos Power BI Desktop da sua organização era ineficiente e causava problemas. Os utilizadores estavam insatisfeitos com o desempenho do relatório e o tamanho do ficheiro do modelo era demasiado grande, pelo que estava a exigir demasiado dos recursos da organização.
Foi-lhe pedido para rever o modelo semântico para identificar a causa dos problemas de desempenho e fazer alterações para otimizar o desempenho e reduzir o tamanho do modelo.
Power BI Desktop fornece uma variedade de ferramentas e funcionalidades para analisar e otimizar o desempenho dos respetivos modelos semânticos. Iniciou o processo de otimização ao utilizar o analisador de desempenho e outras ferramentas para rever o desempenho de medidas, relações e elementos visuais e, depois, fez melhorias com base nos resultados da análise. Em seguida, utilizou variáveis para escrever cálculos menos complexos e mais eficientes. Posteriormente, analisou com maior detalhe a distribuição das colunas e reduziu a cardinalidade das suas relações. Nessa fase, o modelo semântico estava mais otimizado. Considerou como a situação seria diferente se a sua organização utilizasse um modelo do DirectQuery e, em seguida, identificou a forma de otimizar o desempenho a partir do Power BI Desktop e da base de dados de origem. Por fim, utilizou agregações para reduzir significativamente o tamanho do modelo semântico.
Se Power BI Desktop não lhe deu a oportunidade de otimizar modelos semânticos ineficientes, teria de passar muito tempo nas suas múltiplas origens de dados para melhorar os dados. Em particular, sem o Analisador de Desempenho não teria identificado as razões dos problemas de desempenho nos seus relatórios e os estrangulamentos nas consultas que têm de ser eliminados. Como resultado, os utilizadores ficariam frustrados e desmotivados e poderiam evitar utilizar os relatórios.
Agora que otimizou o relatório, os utilizadores podem aceder aos dados de que necessitam mais rapidamente para que sejam mais produtivos e sintam uma maior satisfação no trabalho. A redução que fez a nível do tamanho do ficheiro do modelo irá exigir menos dos recursos e proporcionar uma série de benefícios à sua organização. Conseguiu realizar com sucesso a tarefa que lhe foi atribuída.
Utilizar o Analisador de Desempenho para examinar o desempenho de elementos do relatório
Aplicar data/hora automáticas no Power BI Desktop
Técnicas de redução de dados para Importar modelação