สถานการณ์การใช้งาน Power BI: BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการที่สามารถกําหนดเองได้

หมายเหตุ

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของ ชุดการวางแผน การใช้งาน Power BI ของบทความ ชุดข้อมูลนี้เน้นไปที่ประสบการณ์การใช้งาน Power BI ภายใน Microsoft Fabric เป็นหลัก สําหรับบทนําสู่ชุดข้อมูล โปรดดู ที่ การวางแผนการใช้งาน Power BI

ตามที่อธิบายไว้ในแผนงานการปรับใช้ Fabric BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการนั้นมีลักษณะวิธีการแบบผสมผสานที่เน้นวินัยที่แกนกลางและความยืดหยุ่นที่ขอบ สถาปัตยกรรมข้อมูลมักจะได้รับการดูแลโดยทีมผู้เชี่ยวชาญ BI แบบรวมศูนย์ทีมเดียว ในขณะที่ความรับผิดชอบในการรายงานเป็นของผู้สร้างภายในแผนกหรือหน่วยธุรกิจ

อย่างไรก็ตาม เมื่อสถาปัตยกรรมข้อมูลหลักไม่รวมข้อมูลทั้งหมดที่จําเป็น แบบจําลองความหมาย (ก่อนหน้านี้เรียกว่าชุดข้อมูล) สามารถขยาย ปรับแต่ง หรือปรับแต่งแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันที่มีอยู่ได้ คุณสามารถสร้างแบบจําลองความหมายพิเศษใหม่ที่ตรงตามข้อกําหนดทางธุรกิจที่ไม่เป็นไปตามแบบจําลองความหมายที่ส่งจากส่วนกลางที่มีอยู่ ที่สําคัญคือ ไม่มีการทําซ้ําของข้อมูลหลัก สถานการณ์การใช้งานนี้เรียกว่า BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการที่สามารถกําหนดเองได้

หมายเหตุ

สถานการณ์ BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการที่ปรับแต่งได้นี้เป็นสถานการณ์ BI แบบบริการตนเองที่สอง สถานการณ์นี้สร้างขึ้นจากสิ่งที่สามารถทําได้ด้วยแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันแบบรวมศูนย์ (ซึ่งถูกนํามาใช้ใน สถานการณ์ BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการ) รายการของสถานการณ์ทั้งหมดสามารถพบได้ใน บทความ สถานการณ์ การใช้งาน Power BI

เพื่อความคล่องตัว หัวข้อบางแง่มุมที่อธิบายไว้ในหัวข้อการทํางานร่วมกันของ เนื้อหาและสถานการณ์ การจัดส่งนั้นไม่ครอบคลุมในบทความนี้ สําหรับความครอบคลุมที่สมบูรณ์ ให้อ่านบทความเหล่านั้นก่อน

ไดอะแกรมสถานการณ์จําลอง

ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงภาพรวมระดับสูงของการดําเนินการของผู้ใช้ทั่วไปส่วนใหญ่และคอมโพเนนต์ Power BI เพื่อสนับสนุน BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการที่สามารถกําหนดเองได้ การมุ่งเน้นหลักคือการให้ผู้สร้างเนื้อหาในหน่วยธุรกิจมีความสามารถในการสร้างแบบจําลองข้อมูลเฉพาะโดยการขยายแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันที่มีอยู่ เป้าหมายคือการบรรลุความสามารถในการนํามาใช้ใหม่เมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้และเพื่อให้มีความยืดหยุ่นในการตอบสนองข้อกําหนดการวิเคราะห์เพิ่มเติม

เคล็ดลับ

เราขอแนะนําให้คุณ ดาวน์โหลดไดอะแกรม สถานการณ์ถ้าคุณต้องการฝังลงในงานนําเสนอ เอกสารหรือบล็อกโพสต์ของคุณ หรือพิมพ์ออกมาเป็นโปสเตอร์บนผนัง เนื่องจากเป็นภาพกราฟิกเวกเตอร์ที่ปรับขนาดได้ (SVG) คุณสามารถปรับขนาดขึ้นหรือลงได้โดยไม่สูญเสียคุณภาพ

ไดอะแกรมสถานการณ์แสดงการดําเนินการ เครื่องมือ และคุณลักษณะของผู้ใช้ต่อไปนี้:

สินค้า	คำอธิบาย:
	ผู้สร้างแบบจําลองความหมาย A พัฒนาแบบจําลองโดยใช้ Power BI Desktop สําหรับแบบจําลองเชิงความหมายที่มีวัตถุประสงค์เพื่อนํามาใช้ซ้ํา เป็นเรื่องปกติ (แต่ไม่จําเป็น) สําหรับผู้สร้างที่จะเป็นสมาชิกของทีมส่วนกลางที่สนับสนุนผู้ใช้ทั่วทั้งขอบเขตขององค์กร (เช่น IT, BI ขององค์กร หรือ ศูนย์กลางของ Excellence)
	Power BI Desktop เชื่อมต่อกับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหนึ่งหรือหลายแหล่ง
	การพัฒนาแบบจําลองข้อมูลเสร็จสิ้นแล้วใน Power BI Desktop มีความพยายามเพิ่มเติมในการสร้างแบบจําลองที่ออกแบบมาอย่างดีและใช้งานง่ายเพื่อให้สามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลโดยผู้สร้างรายงานแบบบริการตนเองจํานวนมาก ผู้สร้างแบบจําลองสามารถใช้คิวรี DAX เพื่อพัฒนาและสํารวจแบบจําลองในระหว่างการพัฒนาได้
	เมื่อพร้อมแล้ว ผู้สร้างแบบจําลอง A จะเผยแพร่ไฟล์ Power BI Desktop (.pbix) หรือไฟล์โครงการ Power BI (.pbip) ที่มีเฉพาะแบบจําลองไปยังบริการของ Power BI เท่านั้น
	แบบจําลองความหมายถูกเผยแพร่ไปยังพื้นที่ทํางานที่อุทิศเพื่อจัดเก็บและรักษาความปลอดภัยของแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกัน เนื่องจากแบบจําลองความหมายมีวัตถุประสงค์เพื่อนํามาใช้ใหม่ จึง ได้รับการรับรอง (ได้รับการรับรองหรือเลื่อนระดับ ตามความเหมาะสม) แบบจําลองความหมายยังได้รับการทําเครื่องหมายว่า สามารถมองเห็นได้ เพื่อส่งเสริมการนํากลับมาใช้ใหม่ คุณสามารถใช้มุมมองสายข้อมูลในบริการของ Power BI เพื่อติดตามการขึ้นต่อกันที่มีอยู่ระหว่างรายการ Power BI ได้
	การค้นพบข้อมูลในฮับ ข้อมูล OneLake จะเปิดใช้งานเนื่องจากมีการทําเครื่องหมายแบบจําลองความหมายว่าสามารถมองเห็นได้ ความสามารถในการค้นพบช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหา Power BI คนอื่น ๆ ที่กําลังค้นหาข้อมูลสามารถมองเห็นการมีอยู่ของแบบจําลองความหมายได้
	ผู้สร้างเนื้อหาใช้ฮับข้อมูล OneLake ในบริการของ Power BI เพื่อค้นหารายการข้อมูลที่สามารถมองเห็นได้ เช่น แบบจําลองความหมาย
	ถ้าผู้สร้างเนื้อหามีสิทธิ์ พวกเขาสามารถร้องขอ สิทธิ์ ในการสร้างบนรายการข้อมูลได้ การดําเนินการนี้จะเริ่มต้นเวิร์กโฟลว์เพื่อร้องขอสิทธิ์ในการสร้างจากผู้อนุมัติที่ได้รับอนุญาต เมื่อพวกเขามีสิทธิ์ ผู้สร้างเนื้อหาสามารถนํารายการข้อมูลมาใช้ใหม่เพื่อสร้างโซลูชันใหม่ได้
	ใน Power BI Desktop ผู้สร้างแบบจําลอง B สร้างการเชื่อมต่อสดไปยังแบบจําลองความหมายต้นฉบับที่ใช้ร่วมกันซึ่งอยู่ในบริการของ Power BI เนื่องจากความตั้งใจคือการขยายและกําหนดค่าแบบจําลอง ความหมายเดิม การเชื่อมต่อ แบบสดจะถูก แปลงเป็นแบบจําลอง DirectQuery การดําเนินการนี้จะส่งผลให้มีแบบจําลองภายในเครื่องในไฟล์ Power BI Desktop
	Power BI Desktop เชื่อมต่อกับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม เป้าหมายคือการเสริมแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันเพื่อให้เป็นไปตามข้อกําหนดการวิเคราะห์เพิ่มเติมโดยแบบจําลองความหมายแบบรวมที่เฉพาะใหม่
	ความสัมพันธ์จะถูกสร้างขึ้นใน Power BI Desktop ระหว่างตารางที่มีอยู่ (จากแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกัน หรือที่เรียกว่าแบบจําลองระยะไกล) และตารางใหม่ที่เพิ่งนําเข้า (จัดเก็บไว้ใน แบบจําลองภายในเครื่อง) การคํานวณเพิ่มเติมและการสร้างแบบจําลองงานจะดําเนินการใน Power BI Desktop เพื่อทําให้การออกแบบโมเดลแบบรวมเฉพาะเสร็จสมบูรณ์
	เมื่อพร้อมแล้ว ผู้สร้างแบบจําลองความหมาย B จะเผยแพร่ไฟล์ .pbix หรือ .pbip ของพวกเขาไปยังบริการของ Power BI
	แบบจําลองความหมายแบบรวมที่เฉพาะใหม่จะถูกเผยแพร่ไปยังพื้นที่ทํางานเฉพาะเพื่อจัดเก็บและรักษาความปลอดภัยแบบจําลองความหมายที่เป็นเจ้าของและจัดการโดยแผนก
	แบบจําลองความหมายพิเศษยังคงเชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันของ Power BI ต้นฉบับ การเปลี่ยนแปลงใด ๆ กับแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันดั้งเดิมจะส่งผลกระทบต่อแบบจําลองความหมายเฉพาะของสตรีมที่พึ่งพา
	ผู้สร้างรายงานแบบบริการตนเองคนอื่น ๆ สามารถสร้างรายงานใหม่ที่เชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายแบบรวมเฉพาะได้ ผู้สร้างรายงานสามารถเลือกใช้ Power BI Desktop ตัวสร้างรายงาน Power BI หรือ Excel ได้
	รายงานได้รับการเผยแพร่ไปยังพื้นที่ทํางานเฉพาะเพื่อจัดเก็บและรักษาความปลอดภัยรายงานและแดชบอร์ด
	รายงานที่เผยแพร่ยังคงเชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายเฉพาะที่ถูกจัดเก็บไว้ในพื้นที่ทํางานที่แตกต่างกัน การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ไปยังแบบจําลองความหมายเฉพาะมีผลต่อรายงานทั้งหมดที่เชื่อมต่อกับแบบจําลองดังกล่าว
	แหล่งข้อมูลบางแหล่งอาจจําเป็นต้องใช้เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรหรือเกตเวย์ VNet สําหรับการรีเฟรชข้อมูล เช่นเดียวกับที่อยู่ภายในเครือข่ายส่วนตัว
	ผู้ดูแลระบบผ้าจะดูแลและตรวจสอบกิจกรรมในพอร์ทัล Fabric

ประเด็นสําคัญ

ต่อไปนี้คือประเด็นสําคัญบางประการที่เน้นเกี่ยวกับสถานการณ์ BI แบบบริการตนเองที่ได้รับการจัดการที่สามารถกําหนดเองได้

แบบจําลองความหมายที่แชร์

ประเด็นสําคัญของการทํางาน BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการคือการลดจํานวนของแบบจําลองความหมาย สถานการณ์นี้แสดง ถึงแบบจําลอง ความหมายแบบแชร์ที่มีส่วนร่วมในการ บรรลุความจริงเวอร์ชันเดียว

หมายเหตุ

เพื่อความเรียบง่าย ไดอะแกรมสถานการณ์แสดงแค่แบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันเพียงแบบจําลองเดียว อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้วจะไม่สามารถจําลองข้อมูลองค์กรทั้งหมดในรูปแบบความหมายเดียวได้ อีกสิ่งหนึ่งที่ร้ายแรงคือการสร้างแบบจําลองความหมายใหม่สําหรับทุกรายงาน เช่นเดียวกับที่ผู้สร้างเนื้อหาที่มีประสบการณ์น้อยกว่ามักทํา เป้าหมายคือการหาความสมดุลที่เหมาะสม โดยมุ่งเน้นไปที่แบบจําลองเชิงความหมายที่ค่อนข้างน้อย และสร้างแบบจําลองความหมายใหม่เมื่อเหมาะสม

เพิ่มแบบจําลองความหมายเริ่มต้นที่ใช้ร่วมกัน

ในบางครั้งผู้สร้างแบบบริการตนเองจําเป็นต้องเพิ่มแบบจําลองความหมายที่มีอยู่ด้วย ตัวอย่างเช่น ข้อมูลเพิ่มเติมที่เฉพาะเจาะจงสําหรับแผนกของพวกเขา ในกรณีนี้ พวกเขาสามารถใช้ การเชื่อมต่อ DirectQuery ไปยังแบบจําลองความหมายของ Power BI ได้ คุณลักษณะนี้ช่วยให้มีความสมดุลในอุดมคติของการเปิดใช้งานบริการตนเองในขณะที่ใช้ประโยชน์จากการลงทุนในสินทรัพย์ที่มีการจัดการข้อมูลจากส่วนกลาง ไดอะแกรมสถานการณ์สมมติแสดงการเชื่อมต่อ DirectQuery การแปลงการเชื่อมต่อสดไปยังการเชื่อมต่อ DirectQuery จะสร้างแบบจําลองภายในเครื่องที่อนุญาตให้เพิ่มตารางใหม่ สามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางจากแบบจําลองความหมายที่แชร์ดั้งเดิม (แบบจําลองระยะไกล) และเพิ่มตารางใหม่ (แบบจําลองภายในเครื่อง) การคํานวณเพิ่มเติมและการสร้างแบบจําลองข้อมูลสามารถทําได้เพื่อปรับแต่งแบบจําลองข้อมูลใหม่

เคล็ดลับ

สถานการณ์นี้เน้นการนําแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันมาใช้ใหม่ อย่างไรก็ตาม บางครั้งมีสถานการณ์ที่ผู้สร้างแบบจําลองข้อมูลต้องการจํากัดการสร้างแบบจําลองข้อมูลปลายทาง ในกรณีดังกล่าว พวกเขาสามารถเปิดใช้งาน คุณสมบัติการเชื่อมต่อ Discourage DirectQuery ในการตั้งค่า Power BI Desktop ได้

การรับรองแบบจําลองความหมาย

เนื่องจากแบบจําลองความหมายที่แชร์มีวัตถุประสงค์เพื่อนํามาใช้ซ้ํา จึงเป็นประโยชน์ในการ รับรอง แบบจําลองเหล่านั้น แบบจําลองความหมายที่ได้รับการรับรองบ่งบอกถึงผู้สร้างรายงานว่าข้อมูลน่าเชื่อถือและเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพขององค์กร แบบจําลองความหมายที่เลื่อนระดับเน้นย้ําว่าเจ้าของแบบจําลองความหมายเชื่อว่าข้อมูลนั้นมีประโยชน์และคุ้มค่าสําหรับผู้อื่นที่จะใช้

เคล็ดลับ

ซึ่งเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อให้มีกระบวนการที่สอดคล้องกันทําซ้ําได้และเข้มงวดสําหรับการรับรองเนื้อหา เนื้อหาที่ได้รับการรับรองควรระบุว่าคุณภาพของข้อมูลได้รับการตรวจสอบแล้ว นอกจากนี้ยังควรปฏิบัติตามกฎการจัดการการเปลี่ยนแปลงมีการสนับสนุนอย่างเป็นทางการและจัดทําเป็นเอกสารอย่างสมบูรณ์ เนื่องจากเนื้อหาที่ได้รับการรับรองได้ผ่านมาตรฐานที่เข้มงวด ความคาดหวังสําหรับความน่าเชื่อถือจึงสูงขึ้น

การค้นพบแบบจําลองแสดงความหมาย

ฮับข้อมูล OneLake ช่วยให้ผู้สร้างรายงานค้นหา สํารวจ และใช้แบบจําลองเชิงความหมายทั่วทั้งองค์กร นอกเหนือจากการรับรอง แบบจําลองความหมายการเปิดใช้งานการค้นพบ แบบจําลองความหมายเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการเลื่อนระดับการนํากลับมาใช้ใหม่ แบบจําลองความหมายที่สามารถมองเห็นได้ในฮับข้อมูลสําหรับผู้สร้างรายงานที่กําลังค้นหาข้อมูล

หมายเหตุ

ถ้าแบบจําลองความหมายไม่ได้ถูกกําหนดค่าให้สามารถมองเห็นได้ เฉพาะผู้ใช้ Power BI ที่มีสิทธิ์ในการสร้างเท่านั้นที่สามารถค้นหาได้

ร้องขอการเข้าถึงแบบจําลองเชิงความหมาย

ผู้สร้างรายงานอาจพบแบบจําลองเชิงความหมายใน ฮับ ข้อมูลที่พวกเขาต้องการใช้ หากพวกเขาไม่มีสิทธิ์ในการสร้างสําหรับแบบจําลองความหมาย พวกเขาสามารถร้องขอการเข้าถึงได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ การตั้งค่า การเข้าถึงคําขอสําหรับแบบจําลองความหมาย อีเมลจะถูกส่งไปยังเจ้าของแบบจําลองความหมายหรือคําแนะนําแบบกําหนดเองจะถูกแสดงให้กับบุคคลที่ร้องขอการเข้าถึง

เผยแพร่ไปยังพื้นที่ทํางานแยกต่างหาก

มีข้อดีหลายประการของการเผยแพร่รายงานไปยังพื้นที่ทํางานแตกต่างจากที่จัดเก็บแบบจําลองความหมาย

ก่อนอื่น มีความชัดเจนเกี่ยวกับบุคคลที่รับผิดชอบการจัดการเนื้อหาในพื้นที่ทํางานใด ประการที่สอง ผู้สร้างรายงานมีสิทธิ์ในการเผยแพร่เนื้อหาไปยังพื้นที่ทํางานการรายงาน (ผ่านบทบาทผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางาน สมาชิก หรือผู้สนับสนุน) อย่างไรก็ตาม มีเพียงสิทธิ์ในการอ่านและสร้างสําหรับแบบจําลองความหมายเฉพาะเท่านั้น เทคนิคนี้จะช่วยให้ การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) จะมีผลเมื่อจําเป็นสําหรับผู้ใช้ที่กําหนดให้กับบทบาทผู้ชม

การวิเคราะห์การขึ้นต่อกันและผลกระทบ

เมื่อมีการใช้แบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันโดยแบบจําลองความหมายหรือรายงานอื่น ๆ ออบเจ็กต์ที่ขึ้นต่อกันเหล่านั้นอาจมีอยู่ในพื้นที่ทํางานจํานวนมาก มุมมองสายข้อมูลช่วยระบุและทําความเข้าใจการขึ้นต่อกันของกระแสข้อมูล เมื่อวางแผนการเปลี่ยนแปลงแบบจําลองความหมาย ก่อนอื่นให้ดําเนินการ วิเคราะห์ ผลกระทบเพื่อทําความเข้าใจว่าควรแก้ไขหรือทดสอบแบบจําลองความหมายใด

การตั้งค่าเกตเวย์

โดยทั่วไปแล้ว จําเป็นต้องใช้เกตเวย์ข้อมูลเมื่อเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่อยู่ภายในเครือข่ายส่วนตัวหรือเครือข่ายเสมือน เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรจะมีความเกี่ยวข้องเมื่อมีการเผยแพร่ไฟล์ Power BI Desktop ไปยังบริการของ Power BI วัตถุประสงค์สองประการของเกตเวย์คือการรีเฟรชข้อมูลที่นําเข้า หรือดูรายงานที่คิวรีการเชื่อมต่อสดหรือแบบจําลองความหมาย DirectQuery

หมายเหตุ

สําหรับสถานการณ์ BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการที่ปรับแต่งได้ เกตเวย์ข้อมูลส่วนกลางในโหมดมาตรฐานเป็นที่แนะนําอย่างยิ่งผ่านเกตเวย์ในโหมดส่วนบุคคล ในโหมดมาตรฐาน เกตเวย์ข้อมูลสนับสนุนการเชื่อมต่อแบบสดและการดําเนินการ DirectQuery (นอกเหนือจากการดําเนินการรีเฟรชข้อมูลที่กําหนดไว้)

ระบบ oversight

บันทึกกิจกรรมบันทึกกิจกรรมของผู้ใช้ที่เกิดขึ้นในบริการของ Power BI ผู้ดูแลระบบ Power BI สามารถใช้ข้อมูลบันทึกกิจกรรมที่รวบรวมไว้เพื่อทํา การตรวจสอบ เพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจรูปแบบการใช้งานและการเริ่มนําไปใช้ได้ บันทึกกิจกรรมยังมีประโยชน์สําหรับการสนับสนุนความพยายามด้านการกํากับดูแล การตรวจสอบความปลอดภัย และข้อกําหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ด้วยสถานการณ์ BI แบบบริการตนเองที่มีการจัดการที่ปรับแต่งได้ จึงเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการติดตามการใช้งานของแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกันต้นฉบับและแบบจําลองความหมายแบบขึ้นต่อกัน

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

ใน บทความถัดไปในชุดนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการนําการเตรียมข้อมูลกลับมาใช้ใหม่ด้วยกระแสข้อมูลในสถานการณ์การเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง