Jelentések elkülönítése modellektől a Power BI Desktopban

Új Power BI Desktop-megoldás létrehozásakor az egyik első feladat az "adatok lekérése". Az adatok lekérése két különböző eredményt eredményezhet. A következőt teheti:

• Hozzon létre élő kapcsolatot egy már közzétett modellel, amely lehet Power BI szemantikai modell (korábbi nevén adathalmaz) vagy távoli üzemeltetésű Analysis Services-modell.
• Kezdje el egy új modell fejlesztését, amely lehet importálási, DirectQuery- vagy összetett modell.

Ez a cikk a második forgatókönyvkel foglalkozik. Útmutatást nyújt arról, hogy egy jelentést és modellt egyetlen Power BI Desktop-fájlba kell-e egyesíteni.

Egyfájlos megoldás

Egyetlen fájlmegoldás akkor működik jól, ha csak egyetlen jelentés létezik a modell alapján. Ebben az esetben valószínű, hogy a modell és a jelentés is ugyanannak a személynek az erőfeszítéseit jelenti. Személyes BI-megoldásként definiáljuk, bár a jelentés megosztható másokkal. Ezek a megoldások szerepköralapú jelentéseket vagy egy üzleti kihívás egyszeri értékelését jelenthetik – ezt gyakran alkalmi jelentéseknek is nevezik.

Jelentésfájlok elkülönítése

A modell- és jelentéskészítést érdemes külön Power BI Desktop-fájlokra bontani, ha:

• Az adatmodellezők és a jelentéskészítők különböző személyek.
• Érthető, hogy egy modell lesz több jelentés forrása, most vagy a jövőben.

Az adatmodellezők továbbra is használhatják a Power BI Desktop jelentéskészítési felületét a modelltervek teszteléséhez és érvényesítéséhez. A fájlnak a Power BI szolgáltatás való közzététele után azonban el kell távolítania a jelentést a munkaterületről. És minden alkalommal el kell távolítaniuk a jelentést, amikor újra közzéteszik és felülírják a szemantikai modellt.

A modell felületének megőrzése

Néha a modellmódosítások elkerülhetetlenek. Az adatmodellezőknek gondoskodniuk kell róla, nem pedig a modell felületének törésére. Ha igen, előfordulhat, hogy a kapcsolódó jelentésvizualizációk vagy irányítópult-csempék megszakadnak. A hibás vizualizációk hibákként jelennek meg, és frusztrációt okozhatnak a jelentéskészítők és a felhasználók számára. És ami még rosszabb– csökkenthetik az adatokba vetett bizalmat.

Ezért gondosan kezelje a modell módosításait. Ha lehetséges, kerülje a következő módosításokat:

• Táblák, oszlopok, hierarchiák, hierarchiaszintek vagy mértékek átnevezése.
• Oszlop adattípusának módosítása.
• A mértékkifejezések módosítása, hogy eltérő adattípust adjanak vissza.
• Mértékek áthelyezése egy másik otthoni táblába. Ennek az az oka, hogy egy mérték áthelyezése megszakíthatja a jelentés hatókörébe tartozó mértékeket, amelyek teljes mértékben megfelelnek az otthoni tábla nevével rendelkező mértékeknek. Nem javasoljuk, hogy dax-kifejezéseket írjon teljesen minősített mértéknevek használatával. További információ : DAX: Oszlop- és mértékhivatkozások.

Az új táblák, oszlopok, hierarchiák, hierarchiaszintek vagy mértékek hozzáadása biztonságos, egyetlen kivétellel: Lehetséges, hogy egy új mértéknév ütközhet egy jelentés hatókörű mérték nevével. Az ütközés elkerülése érdekében javasoljuk, hogy a jelentéskészítők elnevezési konvenciót alkalmazzanak a jelentésekben szereplő mértékek meghatározásakor. A jelentés hatókörébe tartozó mértéknevek előtagját aláhúzásjellel vagy más karakter(ek)sel is előtaggal adhatja meg.

Ha meg kell változtatnia a modelleket, a következőket javasoljuk:

• A szemantikai modell kapcsolódó tartalmának megtekintése a Power BI szolgáltatás.
• Ismerkedjen meg az Adatsor nézetével a Power BI szolgáltatás.

Mindkét lehetőség lehetővé teszi a kapcsolódó jelentések és irányítópultok gyors azonosítását. Az adatsornézet valószínűleg a jobb választás, mert könnyen láthatja az egyes kapcsolódó elemek kapcsolattartóját. Valójában ez egy hivatkozás, amely megnyitja a partnernek címzett e-mailt.

Javasoljuk, hogy lépjen kapcsolatba az egyes kapcsolódó elemek tulajdonosával, és tájékoztassa őket a tervezett kompatibilitástörő változásokról. Így felkészülhetnek, és készen állnak a jelentések kijavítására és újbóli közzétételére, így minimalizálva az állásidőt és a frusztrációt.

Kapcsolódó tartalom

A cikkhez kapcsolódó további információkért tekintse meg a következő forrásokat:

• Csatlakozás szemantikai modellre a Power BI szolgáltatás a Power BI Desktopból
• Kapcsolódó tartalom megtekintése a Power BI szolgáltatás
• Adatsorok
• Kérdése van? Kérdezze meg a Power BI-közösség
• Javaslatok? Ötletek hozzáadása a Power BI fejlesztéséhez