Introdução
Think about que você e sua equipe estão sentados com um enorme conjunto de dados vindos de diferentes fontes. Pode não ser fácil incorporar, classificar e analisar tais informações para fins de apresentação para que sejam significativas. É nessa conjuntura que Poder BI Os Modelos Semânticos são úteis. Eles também funcionam como um mapa que mostra aos usuários os labirintos de dados e os ajuda a navegar nessa confusão com mais facilidade. No decorrer deste artigo, revelaremos o que são precisamente os Modelos Semânticos do Energy BI, as partes que compõem essa ferramenta e como ela opera, a necessidade dela na organização da recuperação de dados. Ao ultimate do artigo, você apreciará o valor desses modelos para aprimorar seu análise de dados abordagem.
Resultados de aprendizagem
- Entenda o que são os Modelos Semânticos do Energy BI.
- Saiba mais sobre as partes que podem ser incluídas nos Modelos Semânticos do Energy BI.
- Saiba mais sobre o Energy BI Modelos Semânticos.
- Saiba mais sobre as pilhas do Energy BI conhecidas como Modelos Semânticos do Energy BI.
- Defina os formulários dos Modelos Semânticos do Energy BI.
- Saiba mais sobre dicas para desenvolver e implementar Modelos Semânticos do Energy BI.
O que são modelos semânticos do Energy BI?
Poder BI Modelos Semânticos são entidades que descrevem a estrutura de metadados dos seus dados e os cálculos que estão dentro deles. Esses tipos de modelos criam um intermediário entre as fontes de dados fundamentais e a exibição criada no Energy BI na forma de visuais ou um relatório. Eles permitem que os usuários desenvolvam uma percepção estruturada dos dados que seja mais apropriada para análise. Qualquer tópico específico com suas medidas, divisões subordinadas e inter-relações é inviável sem modelos semânticos referenciados para transformar dados não processados em informações significativas.

Componentes dos modelos semânticos do Energy BI
Agora, veremos os componentes dos Modelos Semânticos do Powe BI.
Tabelas
Tabelas em Modelos Semânticos do Energy BI representam coleções de dados relacionados. Cada tabela consiste em linhas e colunas, onde colunas representam os atributos, e linhas representam os registros.
Relacionamentos
Os relacionamentos definem como as tabelas são conectadas umas às outras. Ao estabelecer relacionamentos, você pode criar uma rede de dados que permite uma análise abrangente em diferentes tabelas.
Medidas
Medidas são cálculos usados para agregar dados. Elas são definidas usando DAX (Knowledge Evaluation Expressions) e são essenciais para criar métricas como somas, médias, contagens e cálculos mais complexos.
Colunas Calculadas
Colunas calculadas são basicamente criadas com o uso de expressões DAX e os cálculos são baseados nos campos que foram usados na tabela. Elas são aplicadas para estabelecer novos valores de uma determinada tabela que são derivados dos existentes.
Hierarquias
Repetidamente, os dados são estruturados em uma ou mais hierarquias de diferentes níveis de detalhes. Por exemplo, a hierarquia de datas pode capturar filos de datas como ano, trimestre, mês e dia, entre outros.
Funções
As funções definem permissões de segurança dentro do modelo. Elas controlam quais dados diferentes usuários podem ver e interagir, garantindo que informações sensíveis sejam protegidas.
Como funcionam os modelos semânticos do Energy BI?
Os Modelos Semânticos do Energy BI funcionam criando uma representação estruturada dos seus dados. Aqui está uma visão passo a passo de como eles funcionam:

Etapa 1: Importação de dados
A primeira etapa envolve a importação de dados de várias fontes para o Energy BI. Essas fontes podem incluir bancos de dados (como SQL Servidor, Oracle, and so on.), planilhas (Excel, arquivos CSV), serviços de nuvem (Azure, Google Analytics) e muito mais.
Processo:
- Conectar a fontes de dados: É possível fazer acesso direto a diversas fontes de dados por meio dos conectores de dados do Energy BI.
- Extração de dados: Extraia dados dessas fontes, o que significa que todas as informações devem ser inseridas no banco de dados.
- Limpeza inicial de dados: Algumas das tarefas incluem métodos como limpeza de dados que corrigem problemas como dados duplicados, dados ausentes ou até mesmo formatos incorretos.
Etapa 2: Modelagem de dados
Nesta etapa, você outline a estrutura do seu modelo de dados. Isso envolve criar tabelas, estabelecer relacionamentos e definir cálculos.
Processo:
- Criar tabelas: Set up seus dados em tabelas com base em agrupamentos lógicos.
- Defina relacionamentos: Estabeleça relacionamentos entre tabelas para permitir uma análise abrangente. Isso envolve criar chaves primárias e estrangeiras para conectar tabelas relacionadas.
- Criar medidas e colunas calculadas: Use DAX (Knowledge Evaluation Expressions) para definir medidas (por exemplo, vendas totais, receita média) e colunas calculadas (por exemplo, margem de lucro, taxa de crescimento).
- Construir hierarquias: Set up os dados em hierarquias para facilitar a análise drill-down e roll-up. Por exemplo, crie uma hierarquia de datas com ano, trimestre, mês e dia.
Etapa 3: Análise de dados
Com o modelo de dados em vigor, agora você pode executar análises detalhadas análise de dados usando as medidas definidas, colunas calculadas e relacionamentos.
Processo:
- Consultando dados: Use consultas DAX para extrair e manipular dados.
- Filtragem e classificação: Aplique filtros e classificação para focar em subconjuntos de dados específicos.
- Agregação de dados: Execute agregações (soma, média, contagem) para obter insights significativos.
- Executando cálculos complexos: Use funções DAX avançadas para cálculos complexos e análises preditivas.
Etapa 4: Visualização
A etapa ultimate do modelo semântico envolve a criação de relatórios e painéis dinâmicos para retratar os diversos insights coletados dos dados.
Processo:
- Criar visualizações: Crie gráficos, tabelas e outros componentes da apresentação visible usando as funções oferecidas pelo Energy BI.
- Crie painéis: Crie conjuntos complexos de visualizações em painéis consolidados que funcionam como um resumo executivo dos principais números e sua evolução.
- Personalizar relatórios: Relatórios de sonho para complementar necessidades, incorporar interatividade como segmentações, detalhamentos e dicas de ferramentas.
- Iterar e refinar: Ajuste e melhore o estado e os recursos das visualizações e dos painéis com base no suggestions dos usuários e/ou nas novas tendências de dados.
Etapa 5: Salvar e publicar
A última etapa é salvar e publicar seu modelo semântico e relatórios do Energy BI e compartilhar com os tomadores de decisão.
Processo:
- Salve seu trabalho: Sempre faça backup do seu arquivo do Energy BI Desktop em caso de exclusão acidental de qualquer novo trabalho feito no programa.
- Publicar no serviço Energy BI: Distribua seus relatórios e painéis para serviços do Energy BI, onde é possível compartilhar o conteúdo.
- Configurar agendamentos de atualização: Automatize os cronogramas de atualização de dados para ter sempre dados atualizados.
- Compartilhe com as partes interessadas: O EverDesk permite que você compartilhe todos os relatórios publicados com seus colegas, equipes ou clientes e controle o acesso com base na função e permissão.
- Monitorar e manter: Continuidades Verifique o uso dos relatórios e seu desempenho na organização e faça manutenção e atualização regulares, se necessário.
Benefícios do uso de modelos semânticos do Energy BI
- Análise de dados simplificada: Os modelos semânticos ajudam a trabalhar com grandes conjuntos de dados pois essas estruturas são claras e permitem mais facilmente que os cálculos sejam feitos e transformados em representações gráficas apropriadas.
- Qualidade de dados aprimorada: Usando medidas, indicadores-chave de desempenho e colunas calculadas, a coerência ajuda a evitar duplicação de dados e erros.
- Desempenho aprimorado: O conjunto salvo de várias medições e cálculos melhora a funcionalidade de consultas e relatórios, em oposição aos dados que são preparados advert hoc para análise.
- Reutilização: Os modelos semânticos de dados criados podem ser usados em outros relatórios e painéis, minimizando assim o tempo gasto na preparação de dados.
- Segurança: Os direitos de acesso e os deveres do modelo garantem que qualquer informação seja protegida e que somente determinadas pessoas tenham acesso a ela.
Tipos de modelos semânticos do Energy BI
O Energy BI oferece suporte a dois tipos principais de modelos semânticos, cada um com recursos e casos de uso distintos:
Modelos Tabulares
Modelos tabulares são bancos de dados na memória que armazenam dados em um formato colunar. Eles são otimizados para desempenho rápido de consulta e são adequados para a maioria das necessidades de relatórios. Esses modelos são construídos usando uma estrutura baseada em tabela, tornando-os intuitivos e fáceis de gerenciar. Eles suportam modelos de dados simples e complexos e podem lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
Modelos multidimensionais
Modelos multidimensionais, também chamados de cubos OLAP, abordam os dados de forma multidimensional. Esses modelos são aplicados onde há necessidades analíticas e de relatórios muito pesadas e grandes volumes de dados. Modelos multidimensionais têm a vantagem de processamento realmente pesado e capacidades analíticas de cubo para processamento agregativo e fatiamento/biding de dados multidimensionais.
Modelos compostos
Os modelos compostos permitem combinar o DirectQuery e o modo Import dentro do mesmo modelo do Energy BI. Essa flexibilidade permite que os usuários aproveitem dados em tempo actual de fontes do DirectQuery enquanto se beneficiam das melhorias de desempenho dos dados importados. Use modelos compostos ao lidar com grandes conjuntos de dados armazenados parcialmente na nuvem e parcialmente no native.
Modelos Híbridos
Modelos híbridos são a combinação de modelos tabulares e multidimensionais. Esses modelos são construídos sobre as capacidades in-memory de modelos tabulares, juntamente com as funções elaboradas contendo modelos multidimensionais. Eles são adequados onde versatilidade é necessária e tarefas mais elaboradas, como análises complexas em grandes volumes de dados, precisam ser feitas com alta eficiência e alta capacidade.
Melhores práticas para criar modelos semânticos do Energy BI
- Planeje seu modelo: Familiarize-se com suas entradas de dados e defina os parâmetros ou variáveis e as conexões antes de desenvolver o modelo.
- Use o DAX com eficiência: Make the most of funções DAX para escrever as medidas e colunas calculadas para obter melhor compreensão dos dados.
- Otimize o desempenho: Sempre verifique e certifique-se de ajustar seu modelo dependendo do tamanho dos dados que ele está prestes a processar.
- Garantir a qualidade dos dados: Também limpe e transforme seus dados na parte de modelagem para que os dados necessários estejam no formato correto.
- Proteja seu modelo: Atribua a pessoal específico e decide informações privilegiadas, confidenciais e secretas para evitar o vazamento de dados importantes.
Conclusão
O PBISM pode ser chamado de uma ferramenta eficaz usada na transformação de dados brutos em insights de negócios. É por isso que essas ferramentas são convenientes, pois fornecem uma estrutura pré-condicionada com a qual você pode classificar e classificar seus dados para análise e relatórios. No Energy BI, com base em conjuntos de dados simples ou multidimensionais, os modelos semânticos podem transformar seus dados em um formato otimizado, eficaz e utilizável para estimular a tomada de decisões e o sucesso nos negócios.
Perguntas frequentes
A. É uma representação estruturada de dados que outline tabelas, relacionamentos, medidas e cálculos para facilitar a análise de dados no Energy BI.
A. Eles fornecem uma visão clara e organizada dos dados, facilitando a realização de cálculos e a criação de visualizações.
A. Os principais componentes incluem tabelas, relacionamentos, medidas, colunas calculadas, hierarquias e funções.
R. Sim, uma vez criados, os modelos semânticos podem ser reutilizados em vários relatórios e painéis.
A. Modelos tabulares armazenam dados em um formato colunar, otimizando para desempenho rápido de consulta. Modelos multidimensionais armazenam dados em um formato multidimensional, atendendo a requisitos analíticos e de relatórios complexos.