Riepilogo
Nello scenario di questo modulo, uno dei modelli semantici Power BI Desktop dell'organizzazione era inefficiente e causava problemi. Gli utenti non erano soddisfatti delle prestazioni del report e le dimensioni del file del modello erano eccessive, quindi le risorse dell'organizzazione erano messe a dura prova.
È stato chiesto di esaminare il modello semantico per identificare la causa dei problemi di prestazioni e apportare modifiche per ottimizzare le prestazioni e ridurre le dimensioni del modello.
Power BI Desktop offre una gamma di strumenti e funzionalità che consentono di analizzare e ottimizzare le prestazioni dei modelli semantici. Per avviare il processo di ottimizzazione, sono stati usati l'analizzatore prestazioni e altri strumenti per esaminare le prestazioni di misure, relazioni e oggetti visivi e quindi sono stati apportati miglioramenti basati sui risultati dell'analisi. Successivamente, sono state usate le variabili per scrivere calcoli meno complessi e più efficienti. È stata quindi esaminata in modo più approfondito la distribuzione delle colonne ed è stata ridotta la cardinalità delle relazioni. In questa fase, il modello semantico era più ottimizzato. Si è considerato che cosa cambierebbe se l'organizzazione usasse un modello DirectQuery e quindi si è stabilito come ottimizzare le prestazioni da Power BI Desktop e dal database di origine. Infine, sono state usate le aggregazioni per ridurre significativamente le dimensioni del modello semantico.
Se Power BI Desktop non ha dato la possibilità di ottimizzare modelli semantici inefficienti, è necessario dedicare molto tempo alle origini dati per migliorare i dati. In particolare, senza l'analizzatore prestazioni, non sarebbero state identificate le cause dei problemi di prestazioni nei report e dei colli di bottiglia nelle query, che devono essere eliminate. Di conseguenza, gli utenti sarebbero insoddisfatti e non motivati e potrebbero rinunciare a usare i report.
Ora che il report è stato ottimizzato, gli utenti possono accedere più velocemente ai dati necessari, quindi sono più produttivi e soddisfatti del proprio lavoro. La riduzione apportata alle dimensioni del file del modello alleggerirà la pressione sulle risorse, apportando una serie di vantaggi all'organizzazione. L'incarico assegnato è stato completato correttamente.
Usare l'analizzatore prestazioni per esaminare le prestazioni degli elementi del report
Applicare la data/ora automatica in Power BI Desktop
Tecniche di riduzione dei dati per i modelli di importazione
Linee guida per il modello DirectQuery in Power BI Desktop
Usare le aggregazioni in Power BI Desktop