Veri modelinizi Power BI ile Copilot iyi çalışacak şekilde güncelleştirme

  • Makale

ŞUNLAR IÇIN GEÇERLIDIR: Power BI Desktop Power BI hizmeti

Anlam modelinizle kullanmaya Copilot başlamadan önce verilerinizi değerlendirin. Anlam modelinizden içgörüler elde etmek için semantik modelinizde Copilot bazı temizleme çalışmaları yapmanız gerekebilir.

Not

  • Yöneticinizin Microsoft Fabric'te etkinleştirmesi Copilot gerekir.
  • F64 veya P1 kapasitenizin doku bölgesi kullanılabilirliği başlıklı bu makalede listelenen bölgelerden birinde olması gerekir. Değilse, kullanamazsınız Copilot.
  • kullanmaya başlamadan Copilotönce yöneticinizin kiracı anahtarını etkinleştirmesi gerekir. Ayrıntılar için kiracı ayarları makalesine Copilot bakın.
  • Kiracınız veya kapasiteniz ABD veya Fransa dışındaysa, Copilot Doku kiracı yöneticiniz Azure OpenAI'ye gönderilen verilerin Doku Yönetici portalında kiracınızın coğrafi bölgesi, uyumluluk sınırı veya ulusal bulut örneği kiracı ayarı dışında işlenebileceği sürece varsayılan olarak devre dışı bırakılır.
  • Copilot Microsoft Fabric'te deneme SKU'larında desteklenmez. Yalnızca ücretli SKU'lar (F64 veya üzeri ya da P1 veya üzeri) desteklenir.

Kullanım için veri kümeleriyle ilgili dikkat edilmesi gerekenler Copilot

Aşağıdaki tabloda ile doğru raporlar oluşturmanıza yardımcı olacak ölçütler listelemektedir Copilot. Bu öğeler, doğru Power BI raporları oluşturmaya yardımcı olabilecek önerilerdir.

Öğe Dikkat edilmesi gereken noktalar Açıklama Örnek
Tablo Bağlama İlişkileri Temizle'yi tanımlama Tablolar arasındaki tüm ilişkilerin bire çok, çoka bir veya çoka çok olduğunu belirten net bir şekilde tanımlandığından ve mantıksal olduğundan emin olun. "DateID" alanına göre "Date" tablosuna bağlı "Sales" tablosu.
Ölçümler Standartlaştırılmış Hesaplama Mantığı Ölçüler, açıklaması ve anlaşılması kolay standartlaştırılmış, net bir hesaplama mantığına sahip olmalıdır. "Total Sales", "Sales" tablosundan "SaleAmount" toplamı olarak hesaplanır.
Ölçümler Adlandırma Kuralları Ölçülerin adları, hesaplamalarını ve amaçlarını açıkça yansıtmalıdır. "AvgRating" yerine "Average_Customer_Rating" kullanın.
Ölçümler Önceden Tanımlanmış Ölçüler Kullanıcıların raporlarda isteme olasılığı en yüksek olan önceden tanımlanmış ölçü kümesini ekleyin. "Year_To_Date_Sales", "Month_Over_Month_Growth" vb.
Olgu Tabloları Çizgi Kaldırmayı Temizle Analiz için ölçülebilir, nicel verileri tutan olgu tablolarını net bir şekilde belirtin. "İşlemler", "Satış", "Ziyaretler".
Boyut Tabloları Destekleyici Açıklayıcı Veriler Olgu tablolarındaki nicel ölçülerle ilgili açıklayıcı öznitelikleri içeren boyut tabloları oluşturun. "Product_Details", "Customer_Information".
Hiyerarşiler Mantıksal Gruplandırmalar Özellikle raporlarda detaya gitmek için kullanılabilecek boyut tabloları için veriler içinde net hiyerarşiler oluşturun. "Yıl" ile "Çeyrek" ile "Ay" ile "Gün" olarak değişen bir "Saat" hiyerarşisi.
Sütun Adları Belirsiz Etiketler Sütun adları, bağlam olmadan daha fazla arama gerektiren kimliklerin veya kodların kullanımından kaçınarak açıklayıcı ve açıklayıcı olmalıdır. "ProdID" yerine "Product_Name" kullanın.
Sütun Veri Türleri Doğru ve Tutarlı Ölçülerin doğru hesaplandığından emin olmak ve doğru sıralama ve filtrelemeyi etkinleştirmek için tüm tablolardaki sütunlara doğru ve tutarlı veri türleri uygulayın. Hesaplamalarda kullanılan sayısal sütunların metin veri türleri olarak ayarlanmadığından emin olun.
İlişki Türleri Açıkça Belirtildi Doğru rapor oluşturmayı sağlamak için ilişkilerin doğasını (etkin veya etkin olmayan) ve bunların kardinalitesini açıkça belirtin. İlişkinin "Bire Bir", "Bire Çok" veya "Çoka Çok" olduğunu işaretleyin.
Veri Tutarlılığı StandartLaştırılmış Değerler Filtreler ve raporlamada tutarlılık sağlamak için sütunlar içinde standartlaştırılmış değerleri koruyun. "Durum" sütununu kullanıyorsanız tutarlı olarak "Aç", "Kapalı", "Beklemede" vb. kullanın.
Ana Performans Göstergeleri (KPI'ler) Önceden Tanımlanmış ve İlgili İş bağlamı ile ilgili ve raporlarda yaygın olarak kullanılan bir KPI kümesi oluşturun. "Yatırım Getirisi (ROI)", "Müşteri Alım Maliyeti (CAC)", "Yaşam Süresi Değeri (LTV)".
Zamanlamaları Yenile Saydam ve Zamanlanmış Kullanıcıların analiz ettikleri verilerin güncelliğini anlamasını sağlamak için verilerin yenileme zamanlamalarını net bir şekilde iletin. Verilerin gerçek zamanlı, günlük, haftalık vb. olup olmadığını gösterir.
Güvenlik Rol Düzeyi Tanımları Tüm kullanıcıların görmemesi gereken hassas öğeler varsa, farklı veri erişim düzeyleri için güvenlik rolleri tanımlayın. Satış ekibi üyeleri satış verilerini görebilir ancak İk verilerini göremez.
Meta veri Yapı Belgeleri Başvuru için tablolar, sütunlar, ilişkiler ve ölçüler dahil olmak üzere veri modelinin yapısını belgele. Başvuru olarak sağlanan veri sözlüğü veya model diyagramı.

İlgili içerik