Modelar dados com o Power BI

Neste módulo, você aprenderá sobre a estrutura de modelos do Power BI Desktop, as consultas de análise e a configuração visual de relatórios e também terá noções básicas sobre o design do esquema em estrela. Esse módulo fornece uma base sólida na qual você pode aprender a otimizar os designs de modelo e a adicionar cálculos de modelo.

Descreva as estruturas de modelo de dados, bem como seus benefícios e limitações e os recursos para ajudar a otimizar seus modelos de dados do Power BI.

O processo de criação de um modelo semântico complicado no Power BI é bastante simples. Se seus dados estiverem vindo de mais de um sistema transacional, você terá, mais rápido do que possa imaginar, dezenas de tabelas com as quais precisará trabalhar. Criar um modelo semântico excelente gira em torno de simplificar a desordem. Um esquema em estrela é uma forma de simplificar um modelo semântico, e nesse módulo você irá aprender a terminologia e como implementá-lo. Você também aprenderá por que escolher a granularidade de dados correta é importante para o desempenho e a usabilidade de seus relatórios do Power BI. Para terminar, você aprenderá como aprimorar o desempenho com seus modelos semânticos do Power BI.

Neste módulo, você aprenderá a escrever fórmulas DAX para criar tabelas calculadas, colunas calculadas e medidas, que são tipos diferentes de cálculos de modelo. Além disso, você aprenderá a escrever e formatar fórmulas DAX, que consistem em expressões que usam funções, operadores, referências a objetos de modelo, constantes e variáveis.

Neste módulo, você aprenderá a trabalhar com medidas implícitas e explícitas. Você começará criando medidas simples, que resumem apenas uma coluna ou uma tabela. Em seguida, você criará medidas mais complexas com base em outras medidas do modelo. Além disso, você aprenderá sobre as semelhanças e as diferenças existentes entre uma coluna calculada e uma medida.

Ao concluir esse módulo, você será capaz de adicionar tabelas calculadas e colunas calculadas ao seu modelo semântico. Você também saberá descrever o contexto de linha, que é usado para avaliar as fórmulas da coluna calculada. Como é possível adicionar colunas a uma tabela usando o Power Query, você também aprenderá quando é melhor criar colunas calculadas em vez de colunas personalizadas do Power Query.

Ao final deste módulo, você aprenderá o significado da inteligência de dados temporais e como adicionar cálculos de inteligência de dados temporais do DAX ao seu modelo.

A otimização de desempenho, também conhecida como ajuste de desempenho, envolve fazer alterações no estado atual do modelo semântico para que ele seja executado com mais eficiência. Essencialmente, quando seu modelo semântico é otimizado, seu desempenho fica melhor.

Imponha a segurança do modelo no Power BI usando a segurança no nível de linha e a segurança no nível do objeto.