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 roadmap pro přijetí Fabric, spravovaná samoobslužná BI je charakterizována kombinovaným přístupem, který zdůrazňuje disciplínu v jádru a flexibilitu na okraji. Architekturu dat obvykle udržuje centralizovaný tým odborníků na BI, zatímco odpovědnost za vytváření sestav patří tvůrcům v rámci oddělení nebo obchodních jednotek.

Obvykle existuje mnohem více autorů sestav než tvůrců sémantických 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 řízeného samoobslužného BI je prvním ze scénářů samoobslužného 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. Naším hlavním cílem je mnoha tvůrcům sestav umožnit opakovaně používat centralizované sdílené sémantické modely. Tento scénář se zaměřuje na oddělení procesu vývoje modelu od procesu vytváření zprávy.

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. Je vynakládáno další úsilí na vytvoření dobře navrženého a uživatelsky přívětivého modelu, protože ho jako zdroj dat bude používat mnoho autorů samoobslužných sestav. Tvůrci modelů můžou pomocí dotazů DAX vyvíjet a zkoumat model během vývoje.
	Až budete připravení, tvůrci sémantických modelů publikují soubor Power BI Desktop (.pbix) nebo soubor projektu Power BI (.pbip), který obsahuje jenom model, do služby 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 ve službě Power BI lze použít ke sledování závislostí, které existují mezi prvky Power BI včetně sestav připojených k sémantickému modelu.
	zjišťování sémantických modelů v katalogu OneLake je povoleno, protože sémantický model je označen jako zjistitelný. Zjistitelnost umožňuje, aby existence sémantického modelu byla viditelná v katalogu OneLake jinými tvůrci obsahu, kteří hledají data.
	Tvůrci sestav používají katalog OneLake na portálu Fabric 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 pro 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 mohou tvůrci sestav používat motivy, obrázky a vlastní vizuály a mohou vytvářet ukazatele na úrovni sestavy.
	Až budete připraveni, tvůrci sestav publikují soubor Power BI Desktop do služby Power BI.
	Sestavy se publikují do pracovního prostoru speciálně určeného pro ukládání a zabezpečení sestav a řídicích panelů.
	Publikované zprávy zůstanou připojené ke sdíleným sémantickým modelům uloženým v jiném pracovním prostoru. Změny sdíleného sémantického modelu způsobí změny ve všech sestavách, které jsou k němu připojené.
	Jiní tvůrci samoobslužných sestav mohou 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 extrémem je vytvoření nového sémantického modelu pro každou sestavu, jak to často dělají tvůrci obsahu s menšími zkušenostmi. 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, zjednodušuje to rozdělení 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 schvalování 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

Katalog OneLake pomáhá tvůrcům sestav najít, prozkoumat a používat sémantické modely v celé organizaci. Kromě schválení sémantického modelu je povolení objevování sémantického modelu klíčové pro podporu jeho opětovného použití. Vyhledatelný sémantický model je viditelný v katalogu OneLake pro tvůrce sestav hledající 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 v katalogu OneLake najít sémantický model, který by chtěl použít. Pokud nemají oprávnění k sestavení pro sémantický model, mohou požádat o přístup. V závislosti na nastavení požadavku na přístup pro sémantický model bude odeslán e-mail vlastníkovi sémantického modelu, nebo budou předloženy vlastní pokyny osobě, 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.

Publikovat do oddělených pracovních prostorů

Existuje několik výhod publikování sestav do pracovního prostoru, který je odlišný od místa, 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 z Power BI Desktop do pracovního prostoru, role RLS se aplikují na členy, kteří mají v pracovním prostoru přiřazenu roli čtenáře. I když mají uživatelé oprávnění k sestavení sémantického modelu, zabezpečení na úrovni řádků (RLS) stále platí. Další informace najdete v tématu Použití zabezpečení na úrovni řádků (RLS) s pracovišti v Power BI.

Analýza závislostí a dopadu

Pokud mnoho sestav používá sdílený sémantický model, 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 služby Power BI se místní brána dat stane relevantní. Účelem brány je aktualizovat importovaná data nebo zobrazit sestavu, která dotazuje data z živého připojení nebo z 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 činnosti uživatelů, ke kterým dochází ve službě 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.