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Melhores práticas de uso do Power BI para consultar e visualizar dados do Azure Data Explorer

O Azure Data Explorer é um serviço de exploração de dados rápido e altamente escalonável para dados telemétricos e de log. O Power BI é uma solução de análise de negócios que permite que você visualize os dados e compartilhe os resultados na sua organização. Para importar dados para o Power BI, consulte importar uma consulta do Azure Data Explorer para o Power BI ou usar uma consulta SQL. Este artigo fornece dicas para consultar e visualizar seus dados do Azure Data Explorer com o Power BI.

Melhores práticas para uso do Power BI

Ao trabalhar com terabytes de dados brutos novos, siga estas diretrizes para manter dashboards e relatórios do Power BI mais ajustados e atualizados:

  • Menos é mais – traga apenas os dados de que você precisa para seus relatórios do Power BI. Para uma análise interativa profunda, use a IU da Web do Azure Data Explorer, que é otimizada para exploração ad-hoc com KQL.

  • Modelo composto – use o modelo composto para combinar dados agregados para painel de nível superior contendo dados brutos operacionais filtrados. Você pode definir claramente quando usar dados brutos e quando usar uma exibição agregada.

  • Modo de importação versus modo DirectQuery:

    • Use o modo de importação para interação de conjuntos de dados menores.

    • Use o modo DirectQuery para conjuntos de dados grandes e atualizados com frequência. Por exemplo, crie tabelas de dimensões usando o modo de Importação, já que elas são pequenas e não mudam com frequência. Defina o intervalo de atualização de acordo com a taxa esperada de atualizações de dados. Crie tabelas de fatos usando o modo DirectQuery, pois essas tabelas são grandes e contêm dados brutos. Use essas tabelas para apresentar dados filtrados usando o detalhamento do Power BI. Ao usar o DirectQuery, você pode usar a redução de consulta para impedir que os relatórios carreguem dados antes de você estar pronto.

  • Paralelismo – o Azure Data Explorer é uma plataforma de dados linearmente escalonável, portanto, você pode melhorar o desempenho da renderização do painel aumentando o paralelismo do fluxo de ponta a ponta da seguinte maneira:

  • Segmentações de dados efetivas – use as segmentações de sincronização para impedir que os relatórios carreguem os dados antes de você estar pronto. Depois de estruturar o conjunto de dados, colocar todos os visuais e marcar todas as segmentações de dados, você pode selecionar a segmentação de sincronização para carregar apenas os dados necessários.

  • Usar filtros – use o máximo possível de filtros de Power BI para concentrar a pesquisa do Azure Data Explorer nos fragmentos de dados relevantes.

  • Visuais eficientes – selecione os visuais de melhor desempenho para seus dados.

Dicas de uso do conector do Azure Data Explorer para Power BI a fim de consultar dados

Para saber mais sobre dicas e truques para usar a Linguagem de Consulta Kusto em relatórios e visualizações do Power BI, consulte Dicas para usar o Conector do Azure Data Explorer para consultar dados.