Resumo
Na situação descrita nesse módulo, um dos modelos semânticos do Power BI Desktop da sua organização era ineficiente e estava causando problemas. Os usuários estavam insatisfeitos com o desempenho do relatório e o tamanho do arquivo do modelo era muito grande e, portanto, ele estava sobrecarregando os recursos da organização.
Você foi solicitado a examinar o modelo semântico para identificar a causa dos problemas de desempenho e a fazer alterações de modo a otimizar o desempenho e reduzir o tamanho do modelo.
O Power BI Desktop fornece uma variedade de ferramentas e recursos para você analisar e otimizar o desempenho dos respectivos modelos semânticos. Você iniciou o processo de otimização usando o Performance Analyzer e outras ferramentas para examinar o desempenho de medidas, relações e visuais e fez aprimoramentos com base nos resultados da análise. Em seguida, você usou variáveis para escrever cálculos menos complexos e mais eficientes. Depois, você observou com mais detalhes a distribuição da coluna e reduziu a cardinalidade de suas relações. Nesse estágio, o modelo semântico estava mais otimizado. Você considerou como a situação seria diferente se a organização usasse um modelo do DirectQuery e identificou como otimizar o desempenho no Power BI Desktop e no banco de dados de origem. Para terminar, você usou agregações para reduzir o tamanho do modelo semântico de forma significativa.
Se o Power BI Desktop não lhe oferecesse a oportunidade de otimizar modelos semânticos ineficientes, você precisaria gastar um bocado de tempo nas suas diversas fontes de dados para aprimorar os respectivos dados. Em particular, sem o Performance Analyzer, você não teria identificado as causas dos problemas de desempenho nos relatórios nem os gargalos nas consultas que precisavam ser eliminados. Como resultado, os usuários ficariam frustrados e desmotivados e poderiam evitar o uso dos relatórios.
Agora que você otimizou o relatório, os usuários podem acessar os dados de que precisam com maior rapidez, tornando-se mais produtivos e tendo maior satisfação no trabalho. A redução feita no tamanho do arquivo do modelo aliviará a sobrecarga sobre os recursos, trazendo uma variedade de benefícios para a organização. Você concluiu com êxito a tarefa que recebeu.
Usar o Performance Analyzer para examinar o desempenho do elemento de relatório
Aplicar data/hora automática no Power BI Desktop
Técnicas de redução de dados para a modelagem de importação
Diretrizes de modelo do DirectQuery no Power BI Desktop
Usar agregações no Power BI Desktop