Power BI-bruksscenarioer: Tilpassbar administrert selvbetjent BI

Merk

Denne artikkelen er en del av planleggingsserien for power BI-implementering av artikler. Denne serien fokuserer hovedsakelig på Power BI-opplevelsen i Microsoft Fabric. Hvis du vil ha en innføring i serien, kan du se Planlegging av Power BI-implementering.

Som beskrevet i stoff innføring veikart, administrert selvbetjent BI er preget av en blandet tilnærming som understreker disiplin i kjernen og fleksibilitet på kanten. Dataarkitekturen vedlikeholdes vanligvis av ett enkelt team av sentraliserte BI-eksperter, mens rapporteringsansvar tilhører opprettere i avdelinger eller forretningsenheter.

Men når kjernedataarkitekturen ikke inneholder alle nødvendige data, kan semantiske modellopprettere utvide, tilpasse eller tilpasse eksisterende delte semantiske modeller. Nye spesialiserte semantiske modeller kan opprettes som oppfyller forretningskrav som ikke oppfylles av eksisterende sentralt leverte semantiske modeller. Viktigere er at det ikke finnes noen duplisering av kjernedata. Dette bruksscenariet kalles tilpassbar administrert selvbetjent BI.

Merk

Dette selvbetjente BI-scenarioet som kan tilpasses, er det andre av de selvbetjente BI-scenariene. Dette scenarioet bygger på hva som kan gjøres med en sentralisert, delt semantisk modell (som ble introdusert i det administrerte selvbetjente BI-scenarioet ). Du finner en liste over alle scenarioer i artikkelen om bruksscenarioer i Power BI.

For kortfattethet dekkes ikke noen aspekter som er beskrevet i emnet innholdssamarbeid og leveringsscenarioer i denne artikkelen. Hvis du vil ha fullstendig dekning, kan du lese disse artiklene først.

Scenariodiagram

Diagrammet nedenfor viser en oversikt på høyt nivå over de vanligste brukerhandlingene og Power BI-komponentene for å støtte tilpassbar administrert selvbetjent BI. Hovedfokuset er å gi innholdsopprettere i forretningsenhetene muligheten til å opprette en spesialisert datamodell ved å utvide en eksisterende delt semantisk modell. Målet er å oppnå gjenbruk når det er mulig og gi fleksibilitet til å oppfylle ytterligere analytiske krav.

Tips

Vi oppfordrer deg til å laste ned scenariodiagrammet hvis du vil bygge det inn i presentasjonen, dokumentasjonen eller blogginnlegget, eller skrive det ut som en veggplakat. Fordi det er et SVG-bilde (Scalable Vector Graphics), kan du skalere det opp eller ned uten tap av kvalitet.

Scenariodiagrammet viser følgende brukerhandlinger, verktøy og funksjoner:

Vare	Beskrivelse
	Semantisk modelloppretter A utvikler en modell ved hjelp av Power BI Desktop. For en semantisk modell som er ment for gjenbruk, er det vanlig (men ikke nødvendig) at oppretteren tilhører et sentralisert team som støtter brukere på tvers av organisasjonsgrenser (for eksempel IT, enterprise BI eller Center of Excellence).
	Power BI Desktop kobler til data fra én eller flere datakilder.
	Datamodellutvikling utføres i Power BI Desktop. Det gjøres en ekstra innsats for å opprette en godt utformet og brukervennlig modell, slik at den kan brukes som datakilde av mange selvbetjente rapportopprettere. Modellopprettere kan bruke DAX-spørringer til å utvikle og utforske modellen under utvikling.
	Når du er klar, publiserer modelloppretteren A Power BI Desktop-filen (PBIX) eller Power BI-prosjektfilen (PBIP) som bare inneholder en modell til Power Bi-tjeneste.
	Den semantiske modellen publiseres til et arbeidsområde som er dedikert til lagring og sikring av delte semantiske modeller. Siden semantisk modell er ment for gjenbruk, godkjennes den (sertifisert eller forfremmet etter behov). Den semantiske modellen er også merket som synlig for ytterligere å oppmuntre til gjenbruk. Avstammingsvisningen i Power Bi-tjeneste kan brukes til å spore avhengigheter som finnes mellom Power BI-elementer.
	Dataoppdagelse i OneLake-katalogen er aktivert fordi den semantiske modellen er merket som synlig. Oppdagbarhet gjør at en semantisk modell kan være synlig i OneLake-katalogen av andre Power BI-innholdsopprettere som leter etter data.
	Innholdsopprettere bruker OneLake-katalogen i Fabric-portalen til å søke etter synlige dataelementer, for eksempel semantiske modeller.
	Hvis innholdsopprettere har tillatelse, kan de be om kompileringstillatelse for dataelementer. Dette starter en arbeidsflyt for å be om kompileringstillatelse fra en autorisert godkjenner. Når de har tillatelse, kan innholdsopprettere bruke dataelementene på nytt til å bygge nye løsninger.
	I Power BI Desktop oppretter modelloppretter B en live-tilkobling til den opprinnelige, delte semantiske modellen som er plassert i Power Bi-tjeneste. Siden hensikten er å utvide og tilpasse den opprinnelige semantiske modellen, konverteres live-tilkoblingen til en DirectQuery-modell. Denne handlingen resulterer i en lokal modell i Power BI Desktop-filen.
	Power BI Desktop kobler til data fra flere datakilder. Målet er å utvide den delte semantiske modellen slik at ytterligere analytiske krav oppfylles av den nye spesialiserte sammensatte semantiske modellen.
	Relasjoner opprettes i Power BI Desktop mellom eksisterende tabeller (fra den delte semantiske modellen, også kjent som den eksterne modellen) og nye tabeller som nettopp er importert (lagret i den lokale modellen). Ytterligere beregninger og modelleringsarbeid utføres i Power BI Desktop for å fullføre utformingen av den spesialiserte sammensatte modellen.
	Når du er klar, publiserer den semantiske modelloppretteren B PBIX- eller PBIP-filen til Power Bi-tjeneste.
	Den nye spesialiserte sammensatte semantiske modellen publiseres til et arbeidsområde som er dedikert til lagring og sikring av semantiske modeller som eies og administreres av avdelingen.
	Den spesialiserte semantiske modellen forblir koblet til den opprinnelige semantiske modellen for Power BI. Eventuelle endringer i den opprinnelige delte semantiske modellen vil påvirke nedstrøms spesialiserte sammensatte semantiske modeller som er avhengige av den.
	Andre selvbetjente rapportopprettere kan redigere nye rapporter som er knyttet til den spesialiserte sammensatte semantiske modellen. Rapportopprettere kan velge å bruke Power BI Desktop, Power BI Report Builder eller Excel.
	Rapporter publiseres til et arbeidsområde som er dedikert til lagring og sikring av rapporter og instrumentbord.
	Publiserte rapporter forblir koblet til den spesialiserte semantiske modellen som er lagret i et annet arbeidsområde. Eventuelle endringer i den spesialiserte semantiske modellen påvirker alle rapporter som er koblet til den.
	Noen datakilder kan kreve en lokal datagateway eller VNet-gateway for dataoppdatering, for eksempel de som befinner seg i et privat organisasjonsnettverk.
	Fabric-administratorer fører tilsyn med og overvåker aktiviteten i Fabric-portalen.

Viktige punkter

Nedenfor finner du noen viktige punkter for å fremheve det tilpassbare administrerte selvbetjente BI-scenarioet.

Delt semantisk modell

Det viktigste aspektet ved å gjøre administrert selvbetjent BI-arbeid er å minimere antall semantiske modeller. Dette scenarioet viser en delt semantisk modell som bidrar til å oppnå én enkelt versjon av sannheten.

Merk

Scenariodiagrammet viser bare én delt semantisk modell for enkelhet. Det er imidlertid vanligvis ikke praktisk å modellere alle organisasjonsdata i én semantisk modell. Den andre ytterligheten er å opprette en ny semantisk modell for hver rapport, som mindre erfarne innholdsopprettere ofte gjør. Målet er å finne den rette balansen, lene seg mot relativt få semantiske modeller og skape nye semantiske modeller når det er fornuftig å gjøre det.

Utvide den første delte semantiske modellen

Noen ganger må selvbetjente opprettere utvide en eksisterende semantisk modell med for eksempel tilleggsdata som er spesifikke for avdelingen. I dette tilfellet kan de bruke DirectQuery-tilkoblinger til semantiske Power BI-modeller. Denne funksjonen gir en ideell balanse mellom selvbetjent aktivering, samtidig som du drar nytte av investeringen i sentralt forvaltede dataressurser. Scenariodiagrammet viser en DirectQuery-tilkobling. Hvis du konverterer en live-tilkobling til en DirectQuery-tilkobling, opprettes en lokal modell som gjør det mulig å legge til nye tabeller. Relasjoner kan opprettes mellom tabeller fra den opprinnelige semantiske modellen (den eksterne modellen) og nye tabeller som nettopp er lagt til (den lokale modellen). Ytterligere beregninger og datamodellering kan gjøres for å tilpasse den nye datamodellen.

Tips

Dette scenarioet fremhever gjenbruk av en delt semantisk modell. Noen ganger er det imidlertid situasjoner der datamodellerere ønsker å begrense opprettelsen av nedstrøms datamodell. I så fall kan de aktivere egenskapen Discourage DirectQuery-tilkoblinger i Power BI Desktop-innstillingene.

Semantisk modellanbefalinger

Fordi delte semantiske modeller er ment for gjenbruk, er det nyttig å støtte dem. En sertifisert semantisk modell formidler til rapportopprettere at dataene er pålitelige og oppfyller organisasjonens kvalitetsstandarder. En forfremmet semantisk modell fremhever at den semantiske modelleieren mener dataene er verdifulle og verdt for andre å bruke.

Tips

Det er en anbefalt fremgangsmåte å ha en konsekvent, repeterbar og streng prosess for å godkjenne innhold. Sertifisert innhold bør indikere at datakvaliteten er validert. Den bør også følge reglene for endringsbehandling, ha formell støtte og være fullstendig dokumentert. Fordi sertifisert innhold har passert strenge standarder, er forventningene til troverdighet høyere.

Semantisk modelloppdagelse

OneLake-katalogen hjelper rapportopprettere med å finne, utforske og bruke semantiske modeller på tvers av organisasjonen. I tillegg til semantisk modellanbefalinger er aktivering av semantisk modelloppdagelse avgjørende for å fremme gjenbruk. En synlig semantisk modell er synlig i OneLake-katalogen for rapportopprettere som søker etter data.

Merk

Hvis en semantisk modell ikke er konfigurert til å være synlig, kan bare Power BI-brukere med kompileringstillatelse finne den.

Be om semantisk modelltilgang

En rapportoppretter kan finne en semantisk modell i OneLake-katalogen de vil bruke. Hvis de ikke har kompileringstillatelse for semantisk modell, kan de be om tilgang. Avhengig av innstillingen for forespørselstilgang for semantisk modell, sendes en e-postmelding til eieren av den semantiske modellen, eller egendefinerte instruksjoner presenteres for personen som ber om tilgang.

Publiser til separate arbeidsområder

Det er flere fordeler med å publisere rapporter til et arbeidsområde som er forskjellig fra der den semantiske modellen er lagret.

For det første er det klarhet i hvem som er ansvarlig for å administrere innhold i hvilket arbeidsområde. For det andre har rapportopprettere tillatelser til å publisere innhold til et rapporteringsområde (via arbeidsområdeadministrator, medlem eller bidragsyterroller). De har imidlertid bare lese- og byggtillatelser for bestemte semantiske modeller. Denne teknikken gjør det mulig for sikkerhet på radnivå (RLS) å tre i kraft når det er nødvendig for brukere som er tilordnet seerrollen.

Avhengighets- og konsekvensanalyse

Når en delt semantisk modell brukes av andre semantiske modeller eller rapporter, kan disse avhengige objektene finnes i mange arbeidsområder. Avstammingsvisningen bidrar til å identifisere og forstå nedstrømsavhengighetene. Når du planlegger en semantisk modellendring, må du først utføre konsekvensanalyse for å forstå hvilke semantiske modeller eller rapporter som skal redigeres eller testes.

Konfigurasjon av gateway

Vanligvis kreves det en datagateway når du får tilgang til datakilder som befinner seg i det private organisasjonsnettverket eller et virtuelt nettverk. Den lokale datagatewayen blir relevant når en Power BI Desktop-fil publiseres til Power Bi-tjeneste. De to formålene med en gateway er å oppdatere importerte data, eller vise en rapport som spør etter en live-tilkobling eller DirectQuery-semantisk modell.

Merk

For tilpassbare administrerte selvbetjente BI-scenarier anbefales en sentralisert datagateway i standardmodus på det sterkeste over gatewayer i personlig modus. I standardmodus støtter datagatewayen live-tilkobling og DirectQuery-operasjoner (i tillegg til planlagte dataoppdateringsoperasjoner).

Systemtilsyn

Aktivitetsloggen registrerer brukeraktiviteter som forekommer i Power Bi-tjeneste. Power BI-administratorer kan bruke aktivitetsloggdataene som samles inn til å utføre overvåking for å hjelpe dem med å forstå bruksmønstre og innføring. Aktivitetsloggen er også verdifull for å støtte styringsarbeid, sikkerhetsrevisjoner og samsvarskrav. Med et tilpassbart administrert selvbetjent BI-scenario er det spesielt nyttig å spore bruken av den opprinnelige delte semantiske modellen samt avhengige semantiske modeller.

Relatert innhold

I den neste artikkelen i denne serien kan du lære om hvordan du bruker dataforberedelse på nytt med dataflyter i det selvbetjente dataforberedelsesscenarioet.