Scénáře použití Power BI: Spravovaná samoobslužná služba BI

Poznámka:

Tento článek je součástí řady článků o plánování implementace Power BI. Tato série se zaměřuje především na prostředí Power BI v Rámci Microsoft Fabric. Úvod do série najdete v tématu Plánování implementace Power BI.

Jak je popsáno v plánu přechodu na prostředky infrastruktury, spravovaná samoobslužná služba BI je charakterizována kombinovaným přístupem, který zdůrazňuje disciplínu v jádru a flexibilitě na hraničních zařízeních. Architekturu dat obvykle udržuje jeden tým centralizovaných odborníků NA BI a odpovědnost za vytváření sestav patří tvůrcům v rámci oddělení nebo organizačních jednotek.

Obvykle existuje mnoho dalších autorů sestav než sémantických tvůrců modelů. Tito tvůrci sestav mohou existovat v libovolné oblasti organizace. Vzhledem k tomu, že tvůrci samoobslužných sestav často potřebují rychle vytvářet obsah, umožňuje jim kombinovaný přístup soustředit se na vytváření sestav, které podporují včasné rozhodování bez dalšího úsilí o vytvoření sémantického modelu.

Poznámka:

Scénář samoobslužné samoobslužné služby BI je první ze scénářů samoobslužných bi. Úplný seznam scénářů samoobslužných BI najdete v článku Scénáře použití Power BI.

V zájmu stručnosti se v tomto článku nezabýváme některými aspekty popsanými v tématu věnovaném spolupráci a doručování obsahu. Úplné pokrytí si nejprve přečtěte v těchto článcích.

Diagram scénáře

Následující diagram znázorňuje základní přehled nejběžnějších uživatelských akcí a komponent Power BI, které podporují spravované samoobslužné funkce BI. Hlavním cílem je, aby mnoho tvůrců sestav opakovaně používalo centralizované sdílené sémantické modely. Tento scénář se zaměřuje na oddělení procesu vývoje modelu od procesu vytváření sestavy.

Tip

Diagram scénáře doporučujeme stáhnout, pokud ho chcete vložit do prezentace, dokumentace nebo blogového příspěvku – nebo ho vytisknout jako plakát na zdi. Vzhledem k tomu, že se jedná o obrázek SVG (Scalable Vector Graphics), můžete ho škálovat nahoru nebo dolů bez ztráty kvality.

Diagram scénáře znázorňuje následující akce uživatele, nástroje a funkce:

Položka	Popis
	Sémantické tvůrce modelů vyvíjejí modely pomocí Power BI Desktopu. U sémantických modelů, které jsou určeny k opakovanému použití, je běžné (ale nevyžaduje) to, aby tvůrci patřili do centralizovaného týmu, který podporuje uživatele napříč hranicemi organizace (například IT, enterprise BI nebo Center of Excellence).
	Power BI Desktop se připojuje k datům z jednoho nebo více zdrojů dat.
	Vývoj datového modelu se provádí v Power BI Desktopu. Dalším úsilím je vytvořit dobře navržený a uživatelsky přívětivý model, protože ho bude používat jako zdroj dat mnoho autorů samoobslužných sestav. Tvůrci modelů můžou pomocí dotazů DAX vyvíjet a zkoumat model během vývoje.
	Až budete připravení, sémantické modely publikují soubor Power BI Desktopu (.pbix) nebo soubor projektu Power BI (.pbip), který obsahuje jenom model do služba Power BI.
	Sémantický model se publikuje do pracovního prostoru vyhrazeného pro ukládání a zabezpečení sdílených sémantických modelů. Vzhledem k tomu, že sémantický model je určený k opakovanému použití, je schválen (podle potřeby certifikovaný nebo povýšený). Sémantický model je také označen jako zjistitelný , aby se jeho opětovné použití dále podporovalo. Zobrazení rodokmenu v služba Power BI lze použít ke sledování závislostí, které existují mezi položkami Power BI, včetně sestav připojených k sémantickému modelu.
	Zjišťování sémantických modelů v datovém centru OneLake je povolené, protože sémantický model je označený jako zjistitelný. Zjistitelnost umožňuje existenci sémantického modelu viditelného v datovém centru jinými tvůrci obsahu Power BI, kteří hledají data.
	Tvůrci sestav používají datové centrum OneLake v služba Power BI k vyhledání zjistitelných datových položek, jako jsou sémantické modely.
	Pokud tvůrci sestav nemají oprávnění, můžou požádat o oprávnění k sestavení u datových položek. Tím se spustí pracovní postup, který požádá o oprávnění k sestavení od autorizovaného schvalovatele. Po schválení může tvůrce sestavy opakovaně používat datové položky k vytváření nových sestav.
	Tvůrci sestav vytvářejí nové sestavy pomocí Power BI Desktopu. Sestavy používají živé připojení ke sdílenému sémantickému modelu.
	Tvůrci sestav vyvíjejí sestavy v Power BI Desktopu. Kromě sestavy můžou tvůrci sestav používat motivy, obrázky a vlastní vizuály a mohou vytvářet míry na úrovni sestavy.
	Až budete připraveni, tvůrci sestav publikují soubor Power BI Desktopu do služba Power BI.
	Sestavy se publikují do pracovního prostoru vyhrazeného pro ukládání a zabezpečení sestav a řídicích panelů.
	Publikované sestavy zůstanou připojené ke sdíleným sémantickým modelům uloženým v jiném pracovním prostoru. Všechny změny sdíleného sémantického modelu ovlivní všechny sestavy, které jsou k němu připojené.
	Jiní autoři samoobslužných sestav můžou vytvářet nové sestavy pomocí existujícího sdíleného sémantického modelu. Tvůrci sestav se můžou rozhodnout používat Power BI Desktop, Power BI Tvůrce sestav nebo Excel.
	Některé zdroje dat můžou vyžadovat místní bránu dat nebo bránu virtuální sítě pro aktualizaci dat, například ty, které se nacházejí v privátní síti organizace.
	Správci Power BI sledují a monitorují aktivity v služba Power BI.

Klíčové body

Tady je několik klíčových bodů, které je potřeba zdůraznit ohledně spravovaného samoobslužného scénáře BI.

Sdílený sémantický model

Klíčovým aspektem vytváření spravované samoobslužné práce BI je minimalizace počtu sémantických modelů. Tento scénář se týká sdílených sémantických modelů , které pomáhají dosáhnout jedné verze pravdy.

Poznámka:

Pro zjednodušení diagram scénáře znázorňuje pouze jeden sdílený sémantický model. Není ale obvykle praktické modelovat všechna data organizace v jednom sémantickém modelu. Druhým extrémním je vytvoření nového sémantického modelu pro každou sestavu, protože méně zkušení tvůrci obsahu často dělají. Cílem spravované samoobslužné služby BI je najít správnou rovnováhu, přiklonit se k relativně málo sémantických modelů a vytvářet nové sémantické modely, když to dává smysl.

Oddělení sémantických modelů a sestav

Když je sémantický model oddělen od sestav, usnadňuje oddělení úsilí a odpovědnosti. Sdílený sémantický model obvykle udržuje centralizovaný tým (například IT, BI nebo Center of Excellence), zatímco sestavy spravují odborníci na danou problematiku v obchodních jednotkách. To ale není povinné. Tento model může například přijmout jakýkoli tvůrce obsahu, který chce dosáhnout opakované použitelnosti.

Poznámka:

Pro zjednodušení nejsou toky dat znázorněné v diagramu scénáře. Další informace o tocích dat najdete ve scénáři samoobslužné přípravy dat.

Doporučení sémantického modelu

Vzhledem k tomu, že sdílené sémantické modely jsou určeny k opakovanému použití, je užitečné je doporučit . Certifikovaný sémantický model předává tvůrcům sestav, že data jsou důvěryhodná a splňují standardy kvality organizace. Propagovaný sémantický model zdůrazňuje, že vlastník sémantického modelu věří, že data jsou cenná a stojí za to, aby je mohli používat jiní uživatelé.

Tip

Osvědčeným postupem je mít konzistentní, opakovatelný a přísný proces pro vytváření obsahu. Certifikovaný obsah by měl znamenat, že byla ověřena kvalita dat. Měla by také dodržovat pravidla správy změn, mít formální podporu a být plně zdokumentovaná. Vzhledem k tomu, že certifikovaný obsah prošel přísnými standardy, jsou očekávání pro důvěryhodnost vyšší.

Zjišťování sémantických modelů

Datové centrum OneLake pomáhá tvůrcům sestav najít, prozkoumat a používat sémantické modely v celé organizaci. Kromě doporučení k sémantickému modelu je povolení sémantického zjišťování modelů důležité pro zvýšení jeho opětovného použití. Zjistitelný sémantický model je viditelný v datovém centru pro tvůrce sestav, kteří hledají data.

Poznámka:

Pokud není sémantický model nakonfigurovaný tak, aby byl zjistitelný, můžou ho najít jenom uživatelé Power BI s oprávněním k sestavení.

Vyžádání přístupu k sémantickému modelu

Tvůrce sestav může najít sémantický model v datovém centru , které chce použít. Pokud nemají oprávnění k sestavení pro sémantický model, můžou požádat o přístup. V závislosti na nastavení přístupu k požadavku pro sémantický model se odešle e-mail vlastníkovi sémantického modelu nebo vlastním pokynům osoba, která žádá o přístup.

Živé připojení ke sdílenému sémantickému modelu

Živé připojení Power BI Desktopu připojí sestavu k existujícímu sémantickému modelu. Živá připojení se vyhýbají nutnosti vytvořit nový datový model v souboru Power BI Desktopu.

Důležité

Při použití živého připojení se všechna data, která tvůrce sestavy potřebuje, musí nacházet v připojeném sémantickém modelu. Přizpůsobitelný scénář samoobslužného bi popisuje, jak se dá sémantický model rozšířit o další data a výpočty.

Publikování do samostatných pracovních prostorů

Existuje několik výhod publikování sestav do pracovního prostoru, než kde je uložen sémantický model.

Nejprve je jasné, kdo zodpovídá za správu obsahu v jakém pracovním prostoru. Za druhé mají tvůrci sestav oprávnění publikovat obsah do pracovního prostoru pro vytváření sestav (prostřednictvím rolí správce, člena nebo přispěvatele pracovního prostoru). Mají ale oprávnění jen ke čtení a sestavení pro konkrétní sémantické modely. Tato technika umožňuje , aby se zabezpečení na úrovni řádků (RLS) projevilo v případě potřeby pro uživatele přiřazené k roli čtenáře.

Důležité

Když publikujete sestavu Power BI Desktopu do pracovního prostoru, použijí se role RLS na členy, kteří jsou v pracovním prostoru přiřazeni k roli čtenáře. I když mají čtenáři oprávnění k sestavení sémantického modelu, zabezpečení na úrovni řádků stále platí. Další informace najdete v tématu Použití zabezpečení na úrovni řádků s pracovními prostory v Power BI.

Analýza závislostí a dopadu

Pokud je sdílený sémantický model používán mnoha sestavami, mohou tyto sestavy existovat v mnoha pracovních prostorech. Zobrazení rodokmenu pomáhá identifikovat a pochopit podřízené závislosti. Při plánování sémantické změny modelu nejprve proveďte analýzu dopadu, abyste pochopili, které závislé sestavy mohou vyžadovat úpravy nebo testování.

Nastavení brány

Brána dat se obvykle vyžaduje při přístupu ke zdrojům dat, které se nacházejí v privátní síti organizace nebo virtuální síti. Po publikování souboru Power BI Desktopu do služba Power BI se místní brána dat stane relevantní. Dva účely brány slouží k aktualizaci importovaných dat nebo zobrazení sestavy, která se dotazuje živého připojení nebo sémantického modelu DirectQuery .

Poznámka:

Pro spravované samoobslužné scénáře BI se centralizovaná brána dat ve standardním režimu důrazně doporučuje u bran v osobním režimu. Ve standardním režimu podporuje brána dat živé připojení a operace DirectQuery (kromě plánovaných operací aktualizace dat).

Dohled nad systémem

Protokol aktivit zaznamenává aktivity uživatelů, ke kterým dochází v služba Power BI. Správci Power BI můžou použít data protokolu aktivit shromážděná k provádění auditování , aby jim pomohli porozumět vzorům využití a přijetí. Protokol aktivit je také cenný pro podporu úsilí o zásady správného řízení, auditů zabezpečení a požadavků na dodržování předpisů. U spravovaného samoobslužného scénáře BI je zvláště užitečné sledovat využití sdílených sémantických modelů. Vysoký poměr modelu sestavy k sémantickému modelu označuje dobré opakované použití sémantických modelů.

Související obsah

V dalším článku v této sérii se dozvíte, jak přizpůsobit a rozšířit sdílený sémantický model tak, aby splňoval další typy požadavků.