Обновление модели данных для работы с Copilot Power BI
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: Служба Power BI Power BI Desktop
Прежде чем приступить к использованию Copilot семантической модели, оцените данные. Возможно, вам потребуется выполнить некоторые действия по очистке семантической модели, чтобы Copilot получить от нее аналитические сведения.
Примечание.
- Администратору необходимо включить Copilot в Microsoft Fabric.
- Емкость F64 или P1 должна находиться в одном из регионов, перечисленных в этой статье, доступности региона Fabric. Если это не так, нельзя использовать Copilot.
- Администратору необходимо включить коммутатор клиента перед началом использования Copilot. Дополнительные сведения см. в параметрах клиента статьиCopilot.
- Если ваш клиент или емкость находятся за пределами США или Франции, по умолчанию отключен, Copilot если администратор клиента Fabric не разрешает обработку данных, отправленных в Azure OpenAI, за пределами географического региона, границы соответствия или клиента национального облачного экземпляра на портале Fabric Администратор.
- Copilot в Microsoft Fabric не поддерживается в пробных номерах SKU. Поддерживаются только платные номера SKU (F64 или более поздней версии, или P1 или более поздней версии).
Рекомендации по использованию наборов Copilot данных
В следующей таблице перечислены критерии, помогающие создавать точные отчеты с Copilotпомощью . Эти элементы — это рекомендации, которые могут помочь в создании точных отчетов Power BI.
Элемент | Фактор | Description | Пример |
---|---|---|---|
Связывание таблиц | Определение четких связей | Убедитесь, что все связи между таблицами четко определены и логически, указывая, какие из них являются "один ко многим", "многие ко многим" или "многие ко многим". | Таблица Sales, подключенная к таблице Date, по полю DateID. |
Показатели | Стандартизированная логика вычисления | Меры должны иметь стандартизованную, четкую логику вычисления, которую легко объяснить и понять. | "Total Sales" вычисляется как сумма "SalesAmount" из таблицы "Продажи". |
Показатели | Соглашения об именах | Имена мер должны четко отражать их вычисление и назначение. | Используйте "Average_Customer_Rating" вместо "AvgRating". |
Показатели | Предопределенные меры | Включите набор предопределенных мер, которые пользователи, скорее всего, запрашивают в отчетах. | "Year_To_Date_Sales", "Month_Over_Month_Growth" и т. д. |
Таблицы фактов | Очистка отстроения | Четко очертать таблицы фактов, которые содержат измеримые количественные данные для анализа. | "Транзакции", "Продажи", "Посещения". |
Таблицы измерений | Вспомогательные описательные данные | Создайте таблицы измерений, содержащие описательные атрибуты, связанные с количественными мерами в фактических таблицах. | "Product_Details", "Customer_Information". |
Иерархии | Логические группировки | Создайте четкие иерархии в данных, особенно для таблиц измерений, которые можно использовать для детализации в отчетах. | Иерархия "Время", которая разбивается с "Year" на "Квартал" на "Месяц" на "День". |
Имена столбцов | Неоднозначные метки | Имена столбцов должны быть однозначно и понятными, избегая использования идентификаторов или кодов, требующих дальнейшего поиска без контекста. | Используйте "Product_Name" вместо "ProdID". |
Типы данных столбцов | Правильный и согласованный | Примените правильные и согласованные типы данных для столбцов во всех таблицах, чтобы обеспечить правильное вычисление мер и включение правильной сортировки и фильтрации. | Убедитесь, что числовые столбцы, используемые в вычислениях, не задаются как текстовые типы данных. |
Типы связей | Четко указанный | Чтобы обеспечить точное создание отчетов, четко укажите характер связей (активные или неактивные) и их карта inality. | Помечайте, является ли связь "один к одному", "один ко многим" или "многие ко многим". |
Согласованность данных | Стандартные значения | Сохраняйте стандартизированные значения в столбцах, чтобы обеспечить согласованность в фильтрах и отчетах. | Если у вас есть столбец "Состояние", последовательно используйте "Открыть", "Закрыто", "Ожидание" и т. д. |
Ключевые показатели эффективности (KPI) | Предопределенные и соответствующие | Установите набор ключевых показателей эффективности, которые относятся к бизнес-контексту и часто используются в отчетах. | "Рентабельность инвестиций (ROI)", "Стоимость приобретения клиентов (CAC)", "Время существования (LTV)". |
Расписания обновления | Прозрачный и запланированный | Четко сообщайте расписания обновления данных, чтобы пользователи понимали временная шкала данные, которые они анализируют. | Укажите, являются ли данные в режиме реального времени, ежедневно, еженедельно и т. д. |
Безопасность | Определения на уровне ролей | Определите роли безопасности для различных уровней доступа к данным, если есть конфиденциальные элементы, которые не все пользователи должны видеть. | Участники группы продаж могут просматривать данные о продажах, но не данные отдела кадров. |
Метаданные | Документация по структуре | Задокументируйте структуру модели данных, включая таблицы, столбцы, связи и меры, для справки. | Словарь данных или схема модели, предоставляемая в качестве ссылки. |