Pianificazione dell'implementazione di Power BI: pianificare e progettare contenuti
Nota
Questo articolo fa parte della serie di articoli sulla pianificazione dell'implementazione di Power BI. Questa serie è incentrata principalmente sull'esperienza Power BI in Microsoft Fabric. Per un'introduzione alla serie, vedere Pianificazione dell'implementazione di Power BI.
Questo articolo consente di pianificare e progettare i contenuti come parte della gestione del ciclo di vita dei contenuti. È destinato principalmente a:
- Center of Excellence (COE) e i team di business intelligence: i team responsabili della supervisione di Power BI nell'organizzazione. Questi team includono decision maker che decidono come gestire il ciclo di vita del contenuto di Power BI.
- autori di contenuti e proprietari di contenuti: utenti che creano contenuti che vogliono pubblicare nel portale di Fabric per condividerli con altri utenti. Questi utenti sono responsabili della gestione del ciclo di vita del contenuto di Power BI creato.
La gestione del ciclo di vita è costituita dai processi e dalle procedure usate per gestire il contenuto dalla creazione al ritiro finale. Come descritto nel primo articolo in questa serie, la gestione del ciclo di vita dei contenuti di Power BI è importante per garantire la distribuzione affidabile e coerente dei contenuti agli utenti aziendali.
La prima fase del ciclo di vita dei contenuti consiste nel pianificare e progettare i contenuti. In genere il ciclo di vita dei contenuti si avvia eseguendo la pianificazione della soluzione BI. Si raccolgono i requisiti per comprendere e definire il problema che la soluzione deve affrontare e arrivare alla progettazione di una soluzione. Durante questa fase di pianificazione e progettazione, si prendono decisioni chiave per prepararsi alle fasi successive.
L'immagine seguente illustra il ciclo di vita del contenuto di Power BI, evidenziando la fase uno, in cui si pianificano e progettano i contenuti.
Nota
Per una panoramica della gestione del ciclo di vita dei contenuti, vedere il primo articolo di questa serie.
Suggerimento
Questo articolo è incentrato sulle considerazioni e sulle decisioni principali per la pianificazione e la progettazione dei contenuti in quanto riguardano la gestione del ciclo di vita.
- Per altre informazioni su come pianificare e progettare in modo efficace una soluzione Fabric o Power BI, è consigliabile leggere l'articolo sulla pianificazione della soluzione.
- Per altre informazioni su come pianificare in modo efficace una migrazione di Power BI, è consigliabile leggere la serie sulla migrazione di Power BI.
Quando si raccolgono i requisiti, è necessario descrivere chiaramente gli aspetti relativi ai contenuti che influiscono sull'approccio alla gestione del ciclo di vita. È consigliabile documentare questi aspetti come parte della pianificazione e della progettazione della soluzione.
Le sezioni seguenti di questo articolo descrivono gli aspetti chiave e le considerazioni di una soluzione che motivano l'approccio alla gestione del ciclo di vita durante la pianificazione e la progettazione dei contenuti.
Identificare e descrivere i contenuti
Quando si progetta la soluzione, è necessario descrivere i contenuti, chi li creerà, chi li supporterà e quanto questi contenuti siano essenziali per l'organizzazione. È consigliabile affrontare questi fattori durante o dopo la raccolta dei requisiti nell’ambito della progettazione della soluzione.
Nota
Analogamente ai requisiti, le risposte a queste domande possono cambiare man mano che si sviluppa la soluzione o in un secondo momento nel ciclo di vita. Dopo aver risposto a queste domande, essere pronti a rivalutarle periodicamente quando si apportano modifiche ai contenuti o quando aumenta il numero di utenti interessati.
Rispondere alle domande seguenti sui contenuti per prendere decisioni sulla gestione del ciclo di vita in un secondo momento.
Qual è il formato dei contenuti?
Il tipo, l'ambito e la complessità dei contenuti motivano le decisioni chiave sulla gestione. Ad esempio, un singolo report per un gruppo di destinatari limitato richiede un approccio diverso alla gestione del ciclo di vita rispetto a un modello semantico che verrà usato dall'intera organizzazione e da più carichi di lavoro downstream diversi.
Rispondere a domande come le seguenti per determinare il tipo di contenuto che verrà creato.
- Quali tipi di elementi si prevede di creare e quanti di ciascuno di essi? Ad esempio, si creeranno elementi di dati come flussi di dati o modelli semantici, elementi di report come report o dashboard, o una combinazione di entrambi?
- In che modo i contenuti vengono distribuiti ai consumer di contenuti? Ad esempio, i consumer useranno gli elementi di dati per creare i propri contenuti, visualizzeranno solo report centralizzati, o una combinazione di entrambi?
- Quanto sono complessi i contenuti? Ad esempio, è un piccolo prototipo o è un modello semantico di grandi dimensioni che comprende più processi aziendali?
- Si prevede che la scalabilità, l'ambito e la complessità dei contenuti aumentino nel tempo? Ad esempio, in futuro i contenuti comprenderanno altre aree geografiche o aree aziendali?
- Quanto tempo si prevede che l'azienda richieda questi contenuti? Ad esempio, questi contenuti supporteranno un'iniziativa chiave dell'azienda con una sequenza temporale limitata?
Suggerimento
Prendere in considerazione la possibilità di creare un diagramma dell'architettura per descrivere il formato dei contenuti. È possibile includere fonti dati, tipi di elementi e utenti di contenuti diversi, nonché le relazioni tra questi componenti discreti. Un diagramma dell'architettura può essere utile per descrivere in modo conciso i contenuti e la loro complessità, e consente di pianificare la gestione del ciclo di vita. È possibile usare le icone di Fabric e le icone di Azure per creare questi diagrammi nei software esterni. In alternativa, è possibile usare i diagrammi di Azure, che vengono forniti con icone e strumenti di disegno per creare questi diagrammi.
Per visionare un esempio di questi diagrammi, vedere i diagrammi dello scenario di utilizzo della pianificazione dell'implementazione di Power BI.
Chi creerà e supporterà i contenuti?
Gli autori di contenuti hanno esigenze, capacità e flussi di lavoro diversi. Questi fattori influenzeranno il successo di diversi approcci di gestione del ciclo di vita. I team più grandi e centrali che lavorano in collaborazione richiedono spesso una gestione più sofisticata del ciclo di vita dei contenuti rispetto ai team più piccoli di autori self-service.
Rispondere a domande come le seguenti per determinare chi creerà o supporterà i contenuti.
- Quante persone diverse si prevede che creeranno questi contenuti? Collaboreranno più autori di contenuti, o è un singolo individuo a essere responsabile della creazione dei contenuti?
- Gli autori di contenuti hanno familiarità con la gestione del ciclo di vita e i concetti correlati, ad esempio il controllo della versione? Gli autori di contenuti comprendono i vantaggi della gestione del ciclo di vita?
- I creatori di contenuti che sviluppano la soluzione saranno gli stessi utenti che lo supporteranno dopo la distribuzione?
- Gli autori di contenuti o i loro team dispongono di procedure di gestione del ciclo di vita esistenti per supportare le soluzioni esistenti?
- Gli autori di contenuti attualmente usano strumenti di gestione del ciclo di vita come Azure DevOps?
Importante
Assicurarsi di documentare chiaramente chi è responsabile della creazione di contenuti e chi li supporterà dopo la distribuzione nell'ambiente di produzione. Coinvolgere tutti questi utenti nella pianificazione della gestione del ciclo di vita dei contenuti.
Qual è il livello di importanza dei contenuti?
A seconda dell'importanza che i contenuti rivestono per l'azienda, verranno prese decisioni mirate sulla sua gestione. I contenuti critici per l'azienda richiedono approcci più affidabili per la gestione del ciclo di vita dei contenuti, al fine di salvaguardare la qualità e ridurre le possibili interruzioni.
Rispondere a domande come le seguenti per determinare se i contenuti sono critici.
- Quanto sono critici questi contenuti per l'azienda? Quanto è urgente la richiesta di svilupparli?
- Le decisioni o le azioni critiche per l'azienda verranno prese in base alle informazioni fornite da questi contenuti?
- In che misura si prevede di distribuire questi contenuti (a livello di organizzazione, o in un team locale limitato)?
- I dirigenti o altri decision maker strategici si affidano a questi contenuti per il loro lavoro?
- Qual è l'impatto di questi contenuti? Ad esempio, se i contenuti improvvisamente non sono disponibili, quali effetti potrebbero verificarsi sull’azienda, ad esempio ricavi persi o processi aziendali interrotti?
Dopo aver identificato e descritto in modo sufficiente i contenuti che verranno creati, è necessario decidere in che modo gli autori di contenuti devono collaborare.
Determinare il modo in cui gli utenti utilizzeranno il contenuto
In Power BI esistono molti modi diversi in cui gli utenti possono usare il contenuto, inclusi modelli semantici e report. A seconda del modo in cui gli utenti accederanno e useranno questo contenuto, sarà necessario prendere decisioni diverse sulla progettazione e sul modo in cui lo si svilupperà. Alcune di queste decisioni possono modificare drasticamente il modo in cui crei il contenuto e il tempo e lo sforzo necessari. In genere, più sono diversi i modi in cui gli utenti useranno i modelli e i report, più si devono tenere presenti considerazioni, e maggiore sarà il costo di sviluppo risultante.
Usare e riutilizzare i modelli semantici
I modelli semantici sono i tipi di elementi più importanti in Power BI e Fabric, poiché gli utenti possono usarli usando molti approcci e elementi downstream diversi. Se si distribuiscono solo i report, si dovranno prendere decisioni di progettazione molto diverse, come quando gli utenti connetteranno vari elementi al modello per eseguire analisi personalizzate o raggiungere i propri obiettivi.
È possibile riutilizzare un modello semantico condiviso usando i tipi di elemento downstream seguenti:
Power BI
Microsoft Fabric
Le sezioni seguenti offrono una panoramica di considerazioni importanti quando si usano modelli semantici con alcuni di questi elementi.
[! NOTA] Molte di queste opzioni sono disponibili solo se si abilitano le impostazioni del tenant pertinenti. Assicurarsi di acquisire familiarità con le impostazioni del tenant per sapere quali metodi di utilizzo sono possibili nell'area di lavoro in cui si pubblicherà il modello semantico. Se queste opzioni sono limitate a gruppi di sicurezza specifici, assicurarsi di identificare se gli utenti appartengono (o devono appartenere) a questi gruppi di sicurezza o meno.
Rapporti
Esistono diversi modi in cui gli utenti possono interagire con i modelli semantici tramite report:
- Visualizzazione di rapporti. Scenario standard, in cui un utente visualizza i dati in un report distribuito o condiviso con essi.
- Connessione al modello semantico e creazione di un nuovo report. Con autorizzazioni di build, gli utenti possono creare un nuovo report in Power BI Desktop o nel servizio Power BI. Questo report ha una connessione dinamica al modello semantico condiviso. Gli utenti possono anche convertire il report connesso in tempo reale in un nuovo modello semantico composito che esegue query sull'originale usando DirectQuery.
- Creazione di un'esplorazione da un elemento visivo esistente del report. Con le autorizzazioni alla creazione, gli utenti possono anche selezionare un oggetto visivo supportato per creare un'analisi dei dati. Verrà creato un nuovo elemento di esplorazione che consente all'utente di aggiungere campi o modificare la formattazione. Gli utenti possono salvare e condividere l'esplorazione risultante se soddisfano i criteri necessari per le licenze, l'appartenenza all'area di lavoro e le autorizzazioni degli elementi.
- Personalizza oggetti visivi del report, in cui gli utenti possono modificare il campo e la formattazione.Personalizza oggetti visivi funziona in modo simile a un'esplorazione, ma richiede solo autorizzazioni di lettura e non crea un nuovo elemento. Personalizza gli oggetti visivi usano anche qualsiasi prospettiva applicata da un utente a una pagina del report, che limita i campi disponibili che un utente può visualizzare e usare.
Questi diversi scenari creano una serie di considerazioni da tenere presenti per i modelli semantici, ad esempio:
- Quali autorizzazioni verranno concesse agli utenti e come si gestiranno queste autorizzazioni. Si consiglia agli utenti di completare un corso di formazione prima di ottenere le autorizzazioni di costruzione .
- Indica se aggiungere prospettive al modello o meno. È possibile aggiungere prospettive solo usando la vista TMDL in Power BI Desktopo usando altri strumenti di terze parti. È consigliabile aggiungere prospettive quando gli utenti useranno oggetti visivi personalizzati o modelli compositi.
- Quali campi dovresti nascondere nel tuo modello e se è necessario abilitare la proprietà IsPrivate TOM delle tabelle per evitare che esse o i loro oggetti figlio appaiano come suggerimenti. Si noti che la proprietà privata TOM può essere impostata solo usando strumenti esterni in un file di metadati del modello (ad esempio .bim o tmdl) o un modello remoto pubblicato nel servizio Power BI.
- Come documentare il modello e cosa dovrebbe comportare la documentazione. È consigliabile personalizzare la documentazione in base a casi d'uso specifici e includere informazioni rilevanti e utili e non esportazioni di metadati del modello come espressioni di misura DAX, che in genere non sono utili per gli utenti finali.
- Come si consiglia agli utenti di scegliere un approccio rispetto a un altro.
[! ATTENZIONE] Dopo aver concesso le autorizzazioni di lettura o compilazione a un modello semantico, gli utenti potrebbero essere in grado di eseguire query su qualsiasi tabella o colonna nel modello usando gli approcci descritti in questa sezione. Questo vale anche se non si espone tale tabella, misura o colonna in un report. Assicurarsi di proteggere sempre i dati sensibili usando la sicurezza dei dati o di escluderli dal modello. In questo modo, è possibile evitare involontariamente di esporre informazioni riservate alle persone sbagliate.
Excel (analizzare nelle tabelle pivot di Excel)
Se gli utenti dispongono delle autorizzazioni di compilazione per un modello, possono anche connettersi a un modello semantico da Excel ed eseguirne query usando MDX da una tabella pivot di Excel. Ciò può essere utile quando gli utenti preferiscono lavorare in Excel per esplorare o analizzare i dati stessi.
Quando gli utenti useranno l'analisi in Excel per eseguire query sul modello semantico, potrebbe essere necessario prendere in considerazione elementi come il seguente:
- Alcune funzionalità, come i parametri di campo o le misure di stringhe di formato dinamico , funzionano solo in Power BI, e non in Excel. Per ottenere un risultato simile, è necessario usare altri approcci.
- Analizza in Excel richiede che la proprietà della colonna IsAvailableinMDX sia abilitata. Se gli utenti non usano Excel, la disabilitazione di questa proprietà potrebbe comportare modelli più piccoli e più efficienti.
- Gli utenti non possono visualizzare colonne nascoste o misure nel modello semantico, ad esempio da Power BI Desktop (facendo clic con il pulsante destro del mouse sul riquadro dati e selezionando "Visualizzazione nascosta").
- Gli utenti non possono creare misure personalizzate o calcoli visivi in Excel, come quando usano una connessione dinamica da Power BI Desktop. Tuttavia, possono fare riferimento ai campi della tabella pivot in altre celle di Excel e fogli di lavoro per calcoli personalizzati.
- Gli utenti di analizzano in Excel spesso richiedono formazione aggiuntiva su come usarlo. Ciò è particolarmente vero se si prevede un'esperienza simile all'esportazione o si esprime un intento di salvare copie offline dei dati. Prendere in considerazione la formazione degli utenti su elementi come:
- Come aggiornare i dati.
- Filtrare i dati prima di aggiungere campi alla tabella pivot.
- Evitare query di grandi dimensioni e dettagliate senza filtri.
- Power BI Desktop sarà più efficiente di Analizza in Excel, perché l'analisi in Excel esegue query sul modello usando MDX, ma Power BI Desktop esegue query sul modello con DAX.
- Come evitare di creare rischi per la governance o la sicurezza, sfruttando al tempo stesso Excel come preferiscono.
Competenze di Copilot e IA
Se gli utenti hanno autorizzazioni di lettura per un modello, è possibile usare il linguaggio naturale per esplorare e porre domande sui dati usando Copilot. In alternativa, possono anche fare domande sui propri dati in una competenza di intelligenza artificiale ; tuttavia, a differenza di Copilot, è necessario prima creare e condividere questo contenuto con loro.
Quando gli utenti vogliono interagire con il modello semantico usando il linguaggio naturale, esistono notevoli conseguenze per la progettazione e l'implementazione del modello:
- schema linguistico: è necessario aggiungere sinonimi e relazioni al modello in modo che le parole e i termini in inglese appropriati siano associati agli oggetti modello corretti.
- Convenzioni di denominazione: Devi utilizzare convenzioni di denominazione che siano favorevoli all'intelligenza artificiale e in lingua inglese. Ciò significa che è consigliabile evitare nomi di campo duplicati o eccessivamente simili, acronimi, simboli e abbreviazioni, anche se sono standard nell'organizzazione.
- Proprietà: È necessario impostare proprietà come descrizioni di colonne o misure, categorie di dati e altri in modo che gli strumenti di intelligenza artificiale possano riconoscere e usare meglio questi campi.
- Nascondere i campi: Dovrai nascondere i campi che non vuoi esporre a Copilot o usare nelle relative risposte.
È anche necessario dedicare ulteriore impegno alla formazione degli utenti.
- Quali sono le capacità e i limiti delle competenze del copilota o dell'intelligenza artificiale.
- Quando utilizzare Copilot o le competenze di intelligenza artificiale per esplorare i dati rispetto ad un altro approccio non basato sull'intelligenza artificiale.
- Come scrivere richieste valide.
- Come convalidare gli output.
- Come risolvere i problemi relativi agli output imprevisti.
[! SUGGERIMENTO] Per altri suggerimenti e considerazioni sull'ottimizzazione dei modelli con Copilot, vedere gli articoli seguenti:
Copilot e altre tecnologie di IA generative presentano importanti limitazioni e considerazioni da comprendere anche nella fase di pianificazione e progettazione del contenuto:
- Non deterministico, il che significa che lo stesso input nello stesso contesto potrebbe produrre un output diverso.
- È possibile ottenere output di bassa qualità o imprecisi, ad esempio quando lo strumento ha allucinazioni o sopravvaluta l'importanza di determinati fatti. Copilot potrebbe anche essere errato o impreciso per omissione, lasciando fuori informazioni essenziali.
- Gli strumenti sono limitati dai dati di training, quindi è meno probabile che le domande su informazioni più nuove producano output utili.
[! ATTENZIONE] È consigliabile attenuare i rischi di queste limitazioni e considerazioni. Copilot, competenze di intelligenza artificiale, VM e intelligenza artificiale generativa sono tecnologie emergenti, quindi non è consigliabile usarle per processi autonomi, ad alto rischio o processi aziendali critici e processi decisionali. Per altre informazioni, vedere anche Indicazioni sulla sicurezza per i modelli linguistici di grandi dimensioni.
Report impaginati
È possibile scrivere una query DAX per un modello semantico per creare un report impaginato con il risultato della query. Questo è rilevante se gli utenti richiedono report impaginati e si intende usare il modello semantico come origine dati.
Quando si prevede di creare report impaginati in un modello semantico, potrebbe essere necessario considerare i punti seguenti:
- Come scrivere e gestire le query DAX, ad esempio usando la visualizzazione query DAX di Power BI Desktop o altri strumenti di terze parti.
- Se è necessario prendere decisioni di progettazione per garantire che il modello semantico sia efficiente quando viene eseguita una query, ad esempio la materializzazione di determinati dati in una colonna o una tabella del modello.
- Indipendentemente dal fatto che si scelga o meno di incorporare i report impaginati nei report interattivi di Power BI utilizzando la visualizzazione del report impaginato .
- In che modo si garantisce che non vi sia ridondanza tra i report impaginati e altri report.
- In quale formato è necessario distribuire i report impaginati e se sono necessarie etichette di riservatezza o prevenzione della perdita dei dati per proteggere tali output dal diventare un rischio di governance o sicurezza.
Altri
Esistono anche altri modi per usare i modelli semantici. Di seguito sono riportati alcuni esempi:
- Activator (in precedenza Reflex): È possibile usare un modello semantico per automatizzare gli avvisi dei dati e attivare flussi downstream, ad esempio quelli creati con Power Automate.
- Set di metriche: È possibile creare un set di metriche, che include misure e dimensioni consigliate da più modelli semantici in un'unica posizione. I set di metriche possono migliorare l'individuazione dei dati per gli utenti.
- Esplorazioni: Oltre a creare esplorazioni da report e output di Copilot, gli utenti possono anche creare esplorazioni da un modello semantico.
Distribuzione e condivisione di report
A seconda di come si distribuire e condividere report di Power BI, verranno effettuate scelte di progettazione diverse. Ad esempio, il drill-through tra report è una funzionalità che consente agli utenti di spostarsi tra report nella stessa area di lavoro o nella stessa app. Tuttavia, non è possibile usare il drill-through tra report se si incorpora un report o lo si condivide pubblicamente tramite Publish-to-Web.
Altri elementi
A seconda del modo in cui gli utenti useranno il contenuto e i dati sottostanti, potrebbe essere necessario passare ad altri tipi di elementi in Power BI o Fabric. Ad esempio, se gli utenti vogliono aggiungere dati e calcoli personalizzati, possono usare modelli compositi con il modello semantico. In alternativa, è possibile fare in modo che altri elementi di dati centralizzati vengano usati in nuovi modelli, ad esempio un flusso di dati.
Dopo aver determinato il modo in cui gli utenti utilizzeranno il contenuto creato, è necessario decidere in che modo gli autori di contenuti devono collaborare durante lo sviluppo.
Decidere in che modo gli autori di contenuti devono collaborare
Man mano che una soluzione aumenta nell'ambito e nella complessità, potrebbe essere necessario che più creatori di contenuti e proprietari lavorino in collaborazione. Quando si creano soluzioni complesse, è consigliabile usare strumenti efficaci che consentano di strutturare, gestire e supportare la collaborazione. Esistono molti modi per collaborare quando si produce contenuto di Power BI, ad esempio usando Microsoft Teams, Azure DevOps o GitHub.
Suggerimento
Anche quando i creatori di contenuti lavorano in modo indipendente, possono comunque trarre vantaggio dalla pianificazione e dalla strutturazione del lavoro usando strumenti come Microsoft Teams, Azure DevOps o GitHub. Ciò è particolarmente importante quando si pianifica la distribuzione del contenuto, ad esempio usando aggiornamento di OneDrive da una raccolta documenti di Microsoft Teams o l'integrazione git da un repository Azure DevOps o GitHub.
Microsoft Teams
Per i progetti più piccoli o più semplici, gli autori di contenuti possono collaborare usando Microsoft Teams.
Usando Microsoft Teams, gli autori di contenuti strutturano la comunicazione, la pianificazione e il lavoro nei team e nei canali. Microsoft Teams è spesso una scelta ottimale per gli scenari di collaborazione più semplici. Ad esempio, i team decentralizzati che producono contenuti per un gruppo di destinatari limitato possono usare raccolte di documenti per archiviare file e controllo della versione. Possono usare anche altri strumenti e servizi integrati.
Suggerimento
È consigliabile usare Microsoft Teams per agevolare una gestione efficace del ciclo di vita dei contenuti in scenari self-service con distribuzione decentralizzata dei contenuti.
Per collaborare e comunicare in Microsoft Teams, è possibile usare i servizi di supporto per tutto il ciclo di vita dei contenuti di Power BI.
- Planner: i proprietari del contenuto possono usare Planner per creare piani, che usano per tenere traccia delle attività e definire l'ambito del lavoro del contenuto. Le attività possono descrivere problemi, bug o funzionalità nella soluzione, nonché gli stakeholder corrispondenti.
- sharePoint: gli autori di contenuti possono archiviare e gestire i file in una raccolta documenti di Microsoft Teams o in un sito connesso per ogni canale. I file di contenuti archiviati in SharePoint possono usare il controllo della versione per monitorare e gestire le modifiche ai contenuti. Per altre informazioni sul monitoraggio e sulla gestione delle modifiche tramite SharePoint, vedere Fase 2: Sviluppare contenuti e gestire le modifiche.
- Approvazioni: i creatori e i proprietari dei contenuti possono configurare e usare flussi di lavoro per approvare le modifiche o le versioni del contenuto dopo la revisione.
- Fabric e Power BI: gli autori di contenuti e i proprietari possono accedere al portale di Fabric da Microsoft Teams. Da qui possono gestire o discutere i contenuti e aggiungere report utili alle schede nei canali di Teams.
- Altre integrazioni: gli autori di contenuti possono usare altri servizi Microsoft o di terze parti che si integrano con Microsoft Teams per adattarsi al flusso di lavoro e alle esigenze preferite.
È consigliabile definire un processo strutturato che stabilisca in che modo i creatori di contenuti devono usare Microsoft Teams per collaborare. Assicurarsi di determinare:
- Come gestire l'accesso ai team e ai canali.
- Chi è responsabile della gestione dei team e dei canali.
- Come il lavoro viene definito e organizzato in team distinti, canali e piani.
- Come gli autori di contenuti devono usare una raccolta documenti per organizzare i file e monitorare e gestire le modifiche. Ad esempio, come organizzare la raccolta documenti e se gli autori di contenuti devono archiviare ed estrarre i file.
- Se gli autori di contenuti devono usare Aggiornamento OneDrive per pubblicare automaticamente i file di Power BI Desktop (con estensione pbix).
- Come vengono risolti i conflitti di sincronizzazione file.
- Quando archiviare e rimuovere file che non sono più rilevanti da una raccolta documenti.
Azure DevOps o GitHub Enterprise
I creatori e i proprietari di contenuti possono anche comunicare e collaborare in un hub centralizzato e organizzato usando Azure DevOps o GitHub Enterprise.
Nota
Azure DevOps è una suite di servizi che si integrano con Power BI e Fabric per pianificare e orchestrare la gestione del ciclo di vita dei contenuti. Quando si usa Azure DevOps in questo modo, si sfruttano in genere i servizi seguenti:
- Azure Repos: consente di creare e usare un repository Git remoto, ovvero un percorso di archiviazione remoto usato per tenere traccia e gestire le modifiche del contenuto.
- Azure Pipelines: consente di creare e usare un set di attività automatizzate per gestire, testare e distribuire contenuto da un repository remoto a un'area di lavoro.
- i piani di test di Azure: consente di progettare test per convalidare la soluzione e automatizzare il controllo qualità insieme ad Azure Pipelines.
- Azure Boards: consente di usare le bacheche per tenere traccia delle attività e dei piani come elementi di lavoro e collegare o fare riferimento agli elementi di lavoro di altri servizi Di Azure DevOps.
- Wiki di Azure: consente di condividere informazioni con il loro team per comprendere e contribuire al contenuto.
Usando Azure DevOps o GitHub Enterprise, i creatori di contenuti usano progetti per strutturare le comunicazioni, la pianificazione e il lavoro. Inoltre, gli autori di contenuti possono orchestrare la gestione del ciclo di vita dei contenuti da Azure DevOps eseguendo controllo del codice sorgente, convalida e distribuzione. Il controllo del codice sorgente è il processo di gestione di modifiche più granulari al codice e ai metadati dei contenuti.
Azure DevOps è spesso una scelta ottimale per scenari di collaborazione più avanzati, perché sono disponibili servizi di supporto e opzioni per orchestrare la creazione e la distribuzione dei contenuti.
Suggerimento
È consigliabile usare Azure DevOps per una gestione efficace del ciclo di vita dei contenuti in scenari aziendali con distribuzione centralizzata dei contenuti. La collaborazione tramite Azure DevOps o strumenti simili è preferibile in scenari più grandi o più complessi rispetto alla collaborazione tramite Microsoft Teams o SharePoint. Ciò è dovuto al fatto che sono disponibili più strumenti e opzioni per agevolare una collaborazione e un'automazione più affidabili.
È consigliabile definire un processo strutturato che stabilisca in che modo i creatori di contenuti devono usare Azure DevOps per collaborare. Assicurarsi di determinare:
- Modalità di definizione dell'ambito del lavoro e modalità di creazione, denominazione e uso dei rami di contenuti.
- Come gli autori raggruppano e effettuano il commit delle modifiche e le descrivono nei messaggi di commit.
- Chi è responsabile della revisione e dell'approvazione delle modifiche tramite i pull request.
- Come vengono risolti i conflitti di merge delle pull request e chi è incaricato di risolverli.
- Modalità di unione delle modifiche apportate in rami diversi in un singolo ramo.
- Modalità di test del contenuto e chi debba eseguire il test prima della distribuzione del contenuto.
- Modalità e tempistiche di distribuzione delle modifiche nelle aree di lavoro di sviluppo, test e produzione.
- Modalità e tempistiche di esecuzione del rollback delle modifiche o delle versioni distribuite della soluzione.
GitHub
Gli autori di contenuti e i proprietari possono anche comunicare e collaborare usando GitHub (solo versioni cloud) e GitHub Enterprise. Analogamente ad Azure DevOps, GitHub offre una piattaforma con servizi che è possibile usare per orchestrare e gestire gli aspetti dell'ambiente Power BI o Fabric.
La differenza principale tra Azure DevOps e GitHub è che, mentre Azure DevOps offre una suite di strumenti per la gestione del ciclo di vita dello sviluppo software, GitHub si concentra principalmente sull'hosting di repository Git, controllo del codice sorgente e collaborazione sul codice. Si usa principalmente GitHub quando si prevede di distribuire contenuto usando l'integrazione git. È anche possibile usare GitHub per sincronizzare il contenuto da un repository pubblico open source a un'area di lavoro.
Per usare l'integrazione di Git con GitHub, è necessario abilitare l'impostazione del tenant amministratore Gli utenti possono sincronizzare gli elementi dell'area di lavoro con i repository GitHub.
Nota
È anche possibile usare Microsoft Teams insieme ad Azure DevOps o GitHub perché esistono diversi modi per integrare questi servizi. Ad esempio, è possibile visualizzare e gestire Azure Boards e monitorare gli eventi in Azure Pipelines da Microsoft Teams.
È anche possibile collaborare e pianificare il contenuto usando altri strumenti che non sono menzionati qui. La parte più importante è usare strumenti e servizi che agevolano la collaborazione per l'utente e che meglio si adattano alle esigenze del team e al suo modo di lavorare.
Dopo aver deciso se e come i creatori di contenuti devono collaborare, occorre decidere dove archiviare i file. Molti di questi file verranno archiviati nella posizione in cui si sceglie di collaborare.
Decidere dove archiviare i file
Quando si creano contenuti, in genere si producono tipi diversi di file. È importante decidere dove archiviare questi file, in modo da poterli gestire in modo efficace.
Suggerimento
Archiviare i file a cui possono accedere più membri del team e dove è possibile tenere traccia delle modifiche (elemento noto come controllo della versione). Questo approccio garantisce che la partenza di un membro del team o la perdita di un file non comporti interruzioni.
I tipi di file da archiviare spesso includono:
-
file di contenuto: file che contengono i dati o i metadati del contenuto. I file di contenuto con dati come file con estensione pbix e file di progetto Power BI (con estensione pbip) contengono informazioni riservate. Archiviare i file di contenuto in una posizione sicura accessibile solo da coloro che devono accedervi. Inoltre, è consigliabile archiviare i file di contenuto in un percorso che supporta il controllo della versione, ad esempio una raccolta documenti in Microsoft Teams o un repository Git in Azure DevOps. Esempi di file di contenuto includono:
- File di Power BI Desktop (con estensione pbix)
- File di progetto Power BI (con estensione pbip)
- File di report impaginati di Power BI (.rdl)
- File di metadati del modello (con estensione bim o tmdl)
- File di metadati del flusso di dati (con estensione json)
-
file di origine dati: file che vengono utilizzati da oggetti dati come modelli semantici o flussi di dati. Il contenuto dipende direttamente dai file di origine dati, quindi è importante considerare attentamente dove vengono archiviati poiché la loro rimozione comporterà un errore di aggiornamento dei dati. Inoltre, questi file potrebbero contenere informazioni riservate. Archiviare quindi i file di origine dati in un ambiente sicuro, affidabile e attendibile, con accesso limitato da parte di altri utenti. Esempi di file di origine dati possono includere:
- Origini dati strutturate, ad esempio cartelle di lavoro di Excel, Parquet o file CSV.
- Origini dati semistrutturate, ad esempio file JSON o XML.
- Origini dati non strutturate, ad esempio immagini importate nei report.
-
File di supporto: file che supportano la creazione o la gestione del contenuto, ma non sono necessari per il funzionamento. I file di supporto devono essere archiviati in un percorso che supporta il controllo della versione e a cui possono accedere altri strumenti e autori di contenuti. Esempi di file di supporto possono includere:
- File del tema di Power BI (con estensione json).
- File immagine (.png, .jpgo .gif) nei report di Power BI.
- File di regole Best Practice Analyzer (con estensione json).
- File di codice sorgente per contenuti e query.
- File di visualizzazione personalizzata (con estensione pbiviz).
-
modelli e documentazione: file che facilitano la creazione di contenuto self-service o descrivono il contenuto esistente. I modelli e la documentazione devono essere facilmente accessibili dalle persone che hanno bisogno di usarli. Esempi di modelli e documentazione possono includere:
- File modello di Power BI (con estensione pbit).
- Modelli di visualizzazione e report di esempio.
- Progetti e documentazione delle soluzioni.
- Pianificazione e roadmap delle soluzioni.
- Richieste utente e problemi relativi alle soluzioni.
Attenzione
Alcuni file di contenuto, come i file con estensione pbix e pbip, possono contenere dati sensibili importati da origini dati. Inoltre, i file di metadati possono contenere anche informazioni riservate o, in alcuni casi, punti dati. Un esempio è costituito dai metadati del report e dai modelli con estensione pbit, che possono contenere valori di colonna in determinate circostanze. Assicurarsi di adottare le precauzioni necessarie per archiviare questi file in posizioni sicure e di praticare una prevenzione efficace della perdita dei dati.
Sono disponibili diverse opzioni per archiviare i file. Assicurarsi di selezionare il percorso appropriato, a seconda del tipo di file, del relativo contenuto e della modalità di utilizzo.
SharePoint Online o OneDrive
Una soluzione comune per l'archiviazione dei file consiste nell'usare i siti di SharePoint . SharePoint è ampiamente accessibile per la maggior parte degli utenti e altamente integrato con Power BI e altre applicazioni di Microsoft 365, come Microsoft Teams. Inoltre, dispone di un controllo della versione predefinito, che consente di archiviare la maggior parte dei tipi di file. Il controllo della versione consente di visualizzare e gestire diverse versioni salvate di un file.
Quando si archiviano file in SharePoint, prendere in considerazione i punti seguenti.
- Organization: assicurarsi di mantenere una struttura coerente e logica in modo che sia semplice trovare file specifici. Usare convenzioni di denominazione valide, organizzare i file in cartelle e archiviare file che non sono più rilevanti per i progetti in corso.
- Aggiornamento di OneDrive: è possibile collegare un modello semantico pubblicato o un report a un file .pbix archiviato in un sito di SharePoint o OneDrive for Business (noto anche come OneDrive for il lavoro o la scuola). Con questo approccio, non è più necessario pubblicare il modello semantico per attuare le modifiche. Le modifiche sono invece visibili dopo un aggiornamento automatico di OneDrive, che avviene ogni ora. Anche se conveniente, tenere presente che questo approccio presenta alcuni rischi e difficoltà. Una volta eseguita un’azione, non può essere annullata facilmente.
- Report di anteprima: in SharePoint è possibile visualizzare i report di Power BI senza dover installare Power BI Desktop o scaricare il file con estensione pbix in locale. Quando si aprono i report in questo modo, vengono visualizzati nel browser. Questa funzionalità può essere un'alternativa pratica alla visualizzazione dei report dal portale di Fabric. È abilitata per impostazione predefinita nelle impostazioni del tenant di Fabric.
Suggerimento
Quando si collabora usando Microsoft Teams, è consigliabile archiviare i file nella raccolta documenti del canale. Questo approccio consente di centralizzare i file e agevolare la collaborazione.
È consigliabile archiviare i tipi di file seguenti in SharePoint.
- modelli e documentazione: archiviare modelli e documentazione in SharePoint quando non si dispone di una soluzione di archiviazione esistente. SharePoint è ideale per questi file, perché è possibile concedere l'accesso ad altri e gestire i file senza operazioni di installazione o processi complessi.
- File di supporto: archiviare i file di supporto in SharePoint quando non si dispone di una soluzione di archiviazione esistente. Tuttavia, alcuni file di supporto (ad esempio i file del tema di Power BI con estensione json per i report) potrebbero essere archiviati meglio in un sistema di controllo della versione che consente di visualizzare e gestire le modifiche salvate.
- File di contenuto: archiviare il contenuto in SharePoint quando non è fondamentale per l'azienda o quando non si ha accesso a un repository remoto come Azure Repos.
- Origini dati: Archiviare le origini dati in SharePoint solo quando sono di dimensioni ridotte e complessità. Esercitare la disciplina quando si usa SharePoint per archiviare i file di origine dati. Prendere in considerazione altre possibili alternative, ad esempio OneLake.
Attenzione
Non usare SharePoint come alternativa a un'architettura di dati appropriata. Anche se l'archiviazione di file di origine dati in SharePoint può risultare utile in alcuni scenari limitati, questo approccio non viene ridimensionato quando si dispone di origini dati più grandi, più complesse o quando è necessaria una latenza dei dati inferiore.
Avviso
Non usare file system personali o account OneDrive personali per archiviare i file. Se il proprietario lascia l'organizzazione, questi file non saranno più disponibili.
OneLake
Se si dispone di una capacità di Fabric, OneLake può essere una buona scelta per archiviare i file sorgente dei dati. È possibile caricare o sincronizzare i file in OneLake usando Esplora file di OneLake, dove possono essere trasformati in tabelle da usare in carichi di lavoro downstream come Power BI. Per origini dati più grandi o aggiornate regolarmente, è possibile caricare automaticamente i file in OneLake usando Data Factory di Fabric o altre applicazioni che usano l'API Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 o l’SDK Azure Storage Python.
Attenzione
Azioni come il caricamento o il download di file da OneLake usano unità di capacità di Fabric. È consigliabile monitorare le metriche della capacità e adottare misure per evitare il sovraccarico della capacità causato da spostamenti non necessari di file di grandi dimensioni.
Inoltre, i file a cui accedono gli utenti con Esplora file di OneLake sono vulnerabili a modifiche o perdite accidentali. È consigliabile evitare di usare Esplora file di OneLake per le soluzioni critiche per le aziende.
Avviso
Esplora file di OneLake presenta diverse limitazioni e considerazioni importanti. Ad esempio, OneLake non supporta il controllo della versione per i file, ad esempio SharePoint o OneDrive. Tenere presenti queste considerazioni e limitazioni quando si decide dove archiviare i file.
Suggerimento
Quando si archiviano dati in OneLake, è consigliabile abilitare continuità aziendale e ripristino di emergenza (BCDR) per ridurre il rischio di perdita di dati. Con BCDR abilitato, i dati vengono duplicati e archiviati in due aree geografiche diverse, in base alle associazioni di aree geografiche standard di Azure.
Repository remoto
Gli autori di contenuti possono eseguire il commit e salvare il lavoro dal computer locale in un repository remoto , ad esempio un Azure Repos o repository GitHub Git a intervalli regolari durante lo sviluppo. Un repository remoto contiene la versione più recente del contenuto o dei file di supporto ed è accessibile dall'intero team di sviluppo. In genere, un repository remoto semplifica gli approcci di gestione del ciclo di vita più avanzati rispetto all'uso di Teams, SharePoint o OneDrive. Questo perché, usando un repository remoto, gli autori di contenuti possono trarre vantaggio da opzioni più complesse per collaborare ai file o monitorare e gestire le modifiche dei file. Ad esempio, gli autori di contenuti possono lavorare nel proprio ramo del repository remoto per apportare modifiche e richiedere di unire tali modifiche nel ramo principale quando sono pronte.
È consigliabile archiviare i tipi di file seguenti in un repository remoto.
- modelli e documentazione: archiviare modelli e documentazione in un repository remoto quando si gestisce il progetto con servizi correlati come Azure DevOps.
- File di supporto: Conservare i file di supporto in un repository remoto quando uno è disponibile per tenere facilmente traccia e gestire le modifiche.
- file di contenuto: archiviare il contenuto in un repository remoto quando è fondamentale per l'azienda o collaborare con altri sviluppatori nello stesso contenuto. Un repository remoto è ideale per tenere traccia delle modifiche ai contenuti e agevolare la collaborazione.
Suggerimento
Quando si utilizza un repository remoto, consigliamo vivamente di archiviare i report e i modelli semantici di Power BI come progetti di Power BI Desktop (.pbip) anziché file con estensione pbix. Ciò è dovuto al fatto che le modifiche salvate non possono essere identificate in un file con estensione pbix.
Prendere in considerazione anche l'uso del formato di report avanzato di Power BI (PBIR) per i report. Il formato PBIR garantisce che i metadati del report siano più facili da leggere, semplificando il rilevamento e la gestione delle modifiche nel controllo del codice sorgente. Inoltre, i report che usano questo formato possono essere gestiti più facilmente da strumenti programmatici come semantic-link-labs, una libreria Python di Microsoft che è possibile usare nei notebook di Fabric.
Nessun file: contenuti creati nel portale di Fabric
Gli autori di contenuti possono creare contenuti direttamente nel portale di Fabric. In questo scenario, in genere non funzionano direttamente con i file di contenuto. In genere è consigliabile creare contenuti nel portale di Fabric solo quando i tipi di elementi non possono essere creati altrove (ad esempio flussi di dati, dashboard o scorecard). È anche possibile creare report e modelli semantici nel portale di Fabric quando non si ha accesso a un computer Windows e pertanto non è possibile usare Power BI Desktop. Per altre informazioni, vedere Strumenti utente e dispositivi.
Attenzione
Non è possibile scaricare come file alcuni contenuti creati nel portale di Fabric. Ad esempio, i report creati nel portale di Fabric non possono essere scaricati come file con estensione pbix.
Quando si creano contenuti nel portale di Fabric, è consigliabile usare invece le API Fabric o l'integrazione Git per eseguire il backup delle definizioni di contenuto. Quando si esegue il backup delle definizioni di contenuto, si riduce l'interruzione se i contenuti vengono eliminati accidentalmente o modificati involontariamente. Se i contenuti vengono eliminati o modificati accidentalmente, è possibile sostituirli usando il backup.
Elenco di controllo: quando si pianificano e progettano i contenuti, le decisioni chiave e le azioni includono:
- Eseguire la pianificazione della soluzione: raccogliere requisiti aziendali e requisiti tecnici per comprendere in modo sufficiente il problema che il contenuto risolverà e per progettare il modo in cui il contenuto risolverà il problema.
- Identificare chi creerà il contenuto: a seconda del flusso di lavoro, delle competenze e delle esigenze dei singoli creatori di contenuti, potrebbero essere necessari approcci diversi alla gestione del ciclo di vita.
- Identificare se più creatori di contenuti devono collaborare: assicurarsi che i creatori di contenuti che collaborano usino tipi di file che supportano il controllo della versione, ad esempio i file con estensione pbip.
- Decidere come i creatori di contenuti collaboreranno: decidere quanto sofisticata sarà la collaborazione. Inoltre, decidere come facilitare questa collaborazione, ad esempio usando Microsoft Teams, Azure DevOps o GitHub.
- Decidere il formato del contenuto: decidere se i modelli semantici e i report di Power BI saranno costituiti da file con estensione pbix o pbip (o altri formati come .bim o tmdl per i modelli) e se i report useranno o meno il formato PBIR.
- Determinare la modalità di utilizzo del contenuto: valutare il modo in cui gli utenti interagiscono con i dati. Decidere quali tipi di elemento è necessario creare per supportare l'utilizzo e se gli utenti richiedono autorizzazioni di sola lettura o anche creare autorizzazioni per i modelli semantici sottostanti o altri elementi di dati. Se gli utenti richiedono autorizzazioni di compilazione, stabilire sin dall'inizio come utilizzeranno i modelli semantici e come addestrarli affinché possano farlo in modo efficace.
- Configurare gli strumenti di collaborazione: assicurarsi di eseguire la configurazione necessaria per la prima volta per la soluzione o il progetto. Prendere decisioni chiave su come gestire la collaborazione usando questi strumenti.
- Archiviare file di origine dati in SharePoint o OneLake: archiviare file di origine dati di piccole dimensioni e semplici in SharePoint. In caso contrario, usare OneLake o ADLSGen2 (se disponibili).
- Archiviare contenuto e file di supporto in SharePoint, Microsoft Teams o un repository Git: per progetti più semplici e più piccoli, usare SharePoint per la maggior parte dei file se è organizzato e si consiglia una buona gestione degli accessi. Per ambienti più grandi o quando è necessaria la collaborazione parallela, è consigliabile usare un repository Git in GitHub o Azure DevOps, che fornirà visibilità dettagliata delle modifiche al contenuto.
- Archivia modelli e documentazione in Microsoft Teams o SharePoint: questi modelli e questa documentazione sono destinati alla comunità degli utenti. Assicurarsi che i modelli e la documentazione siano facili da trovare, usare e comprendere.
- Pianificare lo sviluppo e la distribuzione: per concludere questa prima fase, eseguire una pianificazione specifica per gestire le aree chiave e condurre la configurazione iniziale. Ad esempio, configurare gli strumenti e verificare le connessioni dell'origine dati.
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Nell'articolo successivo di questa serie viene illustrato come sviluppare i contenuti e gestire le modifiche come parte della gestione del ciclo di vita dei contenuti.