Descrieți conceptele de bază ale modelării datelor

Finalizat

Modelele analitice — numite și modele semantice în Microsoft Fabric și Power BI — structurează datele pentru a susține analiza. Un model este construit din tabele de date înrudite. Definește valorile numerice pe care vrei să le analizezi sau să raportezi, cunoscute ca măsuri, și entitățile pe care le folosești pentru a le agrega, cunoscute sub numele de dimensiuni.

De exemplu, un model poate include măsuri numerice pentru vânzări (cum ar fi venitul sau cantitatea) și dimensiuni pentru produse, clienți și timp. Aceasta îți permite să agregi măsurători pe una sau mai multe dimensiuni — de exemplu, pentru a identifica venitul total pe client sau totalul produselor vândute pe produs pe lună.

Tabele și schemă

Tabelele de dimensiuni reprezintă entitățile după care vrei să grupezi sau să filtrezi — de exemplu, produs sau client. Fiecare rând are o valoare cheie unică, iar coloanele rămase stochează atribute precum numele produselor, categoriile sau orașele clienților. Majoritatea modelelor analitice includ o dimensiune de timp , astfel încât poți agrega măsurători pe perioade de timp.

Tabelele de fapte stochează măsurile numerice pe care vrei să le analizezi. Fiecare rând reprezintă un eveniment înregistrat — de exemplu, o tranzacție de vânzare cu valori pentru cantitatea vândută și venituri.

Când un tabel de fapte se referă la una sau mai multe tabele de dimensiuni, designul se numește schemă stea. Dacă tabelele de dimensiuni se referă suplimentar la tabele de detalii suplimentare — de exemplu, un tabel de categorii legat de un tabel de produse — designul se numește schema fulg de zăpadă.

Când încarci date într-un model semantic, Power BI le stochează într-un stoc coloanar eficient în memorie folosind motorul VertiPaq. Agregarile sunt calculate la momentul interogării, ceea ce oferă analize și rapoarte rapide.

Ierarhii de atribute

Ierarhiile îți permit să forezi în sus sau în jos prin valori agregate la diferite niveluri ale unei dimensiuni. De exemplu:

• În tabelul Produselor , o ierarhie poate grupa produsele sub categorii.
• În tabelul Clienților , o ierarhie poate grupa clienții după oraș.
• În Calendar , o ierarhie poate grupa zilele în luni și lunile în ani.

Când vizualizezi vânzările totale pe ani și apoi analizezi pentru a vedea o defalcare lunară, motorul VertiPaq calculează valorile agregate la fiecare nivel la momentul interogării.

Modelare analitică în Microsoft Power BI

În Power BI, definești un model semantic din tabele importate din una sau mai multe surse de date. Folosește vizualizarea model din Power BI Desktop pentru a crea relații între tabelele de fapte și dimensiuni, pentru a defini ierarhii, a seta tipuri de date și formate de afișare și pentru a configura alte proprietăți care modelează modelul pentru analiză.

Dacă datele tale sunt stocate în OneLake—lacul de date partajat al Microsoft Fabric—folosește modul de stocare Direct Lake pentru a conecta modelul semantic direct la fișierele lacului. Acest lucru îți oferă performanță la interogări în memorie fără un pas separat de import al datelor.