Criar métricas personalizadas
Importante
Algumas ou todas estas funcionalidades estão disponíveis como parte de uma versão de pré-visualização. O conteúdo e a funcionalidade estão sujeitos a alterações.
Você pode estender a capacidade de definir e calcular métricas personalizadas seguindo o mesmo padrão usado para métricas pré-criadas.
Gerar tabelas agregadas
Com base na métrica que você deseja calcular, qualquer um dos seguintes cenários mencionados é aplicável. Siga as etapas para o cenário que é aplicável para você.
Cenário 1
A tabela de agregação pré-construída suporta os dados de medição necessários no conjunto de dimensões necessário, portanto, você não precisa fazer alterações na tabela agregada.
Gere a tabela de agregação pré-construída conforme explicado em Gerar tabelas de agregação.
Atualize o modelo semântico DatasetForMetricsMeasures_DTST .
Cenário 2
As tabelas agregadas pré-construídas suportam os dados de medição necessários, mas a dimensão necessária está ausente.
Adicione a dimensão necessária à tabela de agregação pré-criada atualizando a lógica de computação no bloco de anotações que contém a lógica de computação da tabela agregada. Por exemplo, se a lógica de cálculo da tabela EmissionsAggregate precisar ser atualizada, atualize a lógica em CreateAggregateForEmissionsMetrics_INTB.
Execute o bloco de anotações com lógica computacional atualizada para gerar a tabela agregada.
Nota
Não exclua nenhuma dimensão existente do agregado pré-construído capaz de evitar afetar a computação métrica pré-construída.
Atualize a tabela agregada no modelo semântico DatasetForMetricsMeasures_DTST :
Baixe o modelo semântico DatasetForMetricsMeasures_DTST da página do espaço de trabalho e abra o modelo em Power BI Desktop.
Em Power BI Desktop, clique com o botão direito do rato na tabela agregada atualizada e selecione Editar consulta para abrir o Power Query editor.
No Editor, abra o Power Query Editor Avançado selecionando Editor Avançado na faixa de opções.
Atualize o código de consulta para incluir a nova coluna em todas as etapas em que as colunas são referenciadas, ajustando qualquer tratamento de erro conforme necessário para a nova coluna. Selecione Concluído.
Selecione Atualizar pré-visualização para exibir os dados atualizados. Depois de confirmar, selecione Fechar & Aplicar para aplicar as alterações ao modelo de dados.
Salve o arquivo atualizado Power BI com as medidas adicionadas e as alterações de esquema. Publique o modelo semântico atualizado no espaço de trabalho de destino no Power BI serviço, substituindo a versão anterior no espaço de trabalho.
Cenário 3
As tabelas agregadas pré-construídas não suportam os dados de medição necessários:
Crie uma tabela agregada personalizada definindo a lógica de computação (usando padrões semelhantes aos usados para tabelas agregadas pré-construídas) em um bloco de anotações.
Execute o bloco de anotações para gerar a tabela agregada no computedESGMetrics_LH lakehouse.
Adicione a tabela agregada personalizada a DatasetForMetricsMeasures_DTST:
Baixe o modelo semântico da página do espaço de trabalho e abra o modelo em Power BI Desktop.
Em Power BI Desktop Selecione OneLake data hub , selecioneLakehouses e, em seguida, no pop-up, selecione ComputedESGMetrics # lakehouse. Selecione a seta pendente no botão Ligar e, em seguida, selecione Ligar a SQL ponto final.
Selecione as tabelas agregadas personalizadas a serem importadas no modelo semântico. Selecione Carregar para trazer as tabelas para dentro Power BI Desktop.
No prompt da janela, defina a Configuração de conexão como Modo de importação para trazer os dados para o modelo e selecione OK.
Quando as tabelas forem carregadas no painel Dados , clique com o botão direito do rato nas tabelas recém-adicionadas e selecione Editar consulta para abrir o Power Query Editor.
Abra o Editor Avançado no painel Editor de Consultas para revisar o código da consulta. Adicione o código de tratamento de erros necessário para gerenciar quaisquer problemas de dados inesperados.
Por padrão, esse código aparece no painel do editor de consultas:
let Source = Sql.Database("x6eps4xrq2xudenlfv6naeo3i4-lzqqwvhquhb2e7afwzp3ge4.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com", "SDS_ESGDE_ems_ComputedESGMetrics_LH"), <Table Name>= Source{[Schema="dbo",Item="<Table Name from the Lakehouse>"]}[Data] in <Table Name>Substitua essa consulta pelo código a seguir, fazendo as alterações necessárias com base na tabela e nas colunas presentes na tabela agregada personalizada:
let Source = Sql.Database("x6eps4xrq2xudenlfv6naeo3i4-lzqqwvhquhb2e7afwzp3ge4.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com", "SDS_ESGDE_ems_ComputedESGMetrics_LH"), dbo_EmissionsAggregate = try Source{[Schema="dbo",Item="EmissionsAggregate"]}[Data] otherwise #table( type table [ #"ReportingPeriod"=number, #"PartyId"=number, #"PartyTypeName"=text, #"PartyName"=text, #"SecondaryPartyId"=number, #"SecondaryPartyTypeName"=text, #"SecondaryPartyName"=text, #"EmissionSource"=text, #"isRolledUp"=logical, #"CO2eEmissionUnits"=number, #"UnitOfMeasureName"=text ], {}) in dbo_EmissionsAggregatePara salvar as alterações, selecione Concluído.
Para aplicar as alterações, selecione Fechar & Aplicar no Power Query Editor.
Na visualização Modelo , adicione Relações entre as tabelas recém-adicionadas, se necessário.
Salve o arquivo atualizado Power BI Desktop . Publique o modelo no espaço de trabalho no Power BI serviço selecionando File > Publish > Publish to Power BI e escolhendo o espaço de trabalho de destino. Esta ação substitui o modelo semântico existente no espaço de trabalho sem alterar a ID do modelo.
Criar outra Power BI medida para calcular a métrica personalizada
Como mencionado em Computar e armazenar dados de métricas, a computação de métricas ESG é especificada em termos de Power BI medida, filtros e dimensões.
Você pode percorrer a lista de medidas pré-construídas e verificar se pode reutilizar alguma das medidas existentes para calcular a métrica personalizada. Se puder reutilizar uma medida existente, pode ignorar esta passo.
Se não for possível usar uma medida existente, crie outra Power BI medida no DatasetForMetricsMeasures_DTST.
Selecione o DatasetForMetricsMeasures_DTST item de modelo semântico na exibição de lista do espaço de trabalho.
Selecione Abrir modelo de dados na página do modelo semântico.
Nota
Se o modelo de dados abertos estiver acinzentado, navegue até a configuração Espaço de trabalho. Abrir Power BI/Geral e ativar a opção Os usuários podem editar modelos de dados na configuração de Power BI serviço (pré-visualização ).
Selecione ESG_Measures no painel do lado Dados e, em seguida, selecione Nova Medida para criar uma medida.
Atualize o nome da medida e adicione a lógica de computação na forma de consultas DAX (Data Analysis Expressions). Para saber mais sobre Power BI medidas,Crie medidas para análise de dados na Power BI Desktop Power BI documentação.
Criar uma definição de métrica
Você pode criar a definição de métrica usando a função de utilitário create_metric_definition() prebuilt. Para obter mais informações sobre essa função, vá para create_metric_definition.
No parâmetro function, especifique as propriedades da métrica como um arquivo JSON. Por exemplo, você pode querer calcular o consumo de água sábio da instalação para instalações em áreas de alto e extremamente alto risco hídrico. A métrica pré-construída fornece apenas todo o consumo de água para áreas de risco hídrico, mas não fornece uma divisão inteligente das instalações. Você pode criar uma definição métrica personalizada de consumo total de água em áreas em instalações de risco hídrico com o seguinte código fragmento.
%run SDS_ESGM_SDS_UtilitiesForMetrics_INTB
metrics_manager = MetricsManager()
metrics_manager.create_metric_definition(
{
"metric_name": "Total water consumption in areas at water risk facility wise",
"measure_name": "WaterConsumption",
"dimensions": [
"WaterUtilizationAggregate[ReportingPeriod]",
"WaterUtilizationAggregate[UnitOfMeasureName]",
"WaterUtilizationAggregate[PartyName]",
"WaterUtilizationAggregate[PartyTypeName]"
],
"filters": {
"WaterUtilizationAggregate[isRolledUp]": [
"False"
],
"WaterUtilizationAggregate[WaterRiskIndexName]": [
"Extremely High",
"High"
],
"WaterUtilizationAggregate[UnitOfMeasureName]": [
"Cubic metres"
]
},
"sustainability_area": "Water and marine resources",
"labels": {
"Reporting standard": [
"CSRD"
],
"Disclosure datapoint": [
"E3-4_02"
]
}
})
Quando a função é executada com êxito, a definição de métrica é adicionada como uma linha na tabela MetricsDefinitions no ComputedESGMetrics_LH lakehouse.
Nota
O nome da métrica para cada métrica precisa ser exclusivo. Se você criar uma métrica personalizada com um nome que corresponda ao nome de uma métrica existente na tabela MetricsDefinitions , a função ocorrerá um erro.
No arquivo JSON de definição de métrica, você pode ignorar a especificação das propriedades de filtro e rótulo se não precisar delas para sua métrica personalizada.
Gerar e armazenar dados de métricas
Use as mesmas etapas especificadas para métricas pré-criadas para gerar e armazenar dados de métricas. Especifique o nome da métrica personalizada que você criou na passo anterior no parâmetro metric_names .
Consumir dados de métricas
Quando os dados de métricas personalizadas estiverem disponíveis na tabela ComputedESGMetrics , você poderá consumir os dados para estes cenários:
Visualize e analise dados de métricas personalizadas
Você pode visualizar e analisar dados de métricas personalizados no painel pré-criado Power BI usando as etapas em Visualizar e analisar dados de métricas.
Se a métrica personalizada tiver dimensões adicionais, além do período de relatório e do nome da unidade de medida, o painel pré-criado poderá manipular a visualização de uma outra dimensão como uma segmentação de dados e duas outras dimensões como um filtro de várias linhas.
Você pode especificar as dimensões da tabela métrica a serem consideradas para segmentação de dados e filtro de várias linhas no arquivo translate_metrics_output_for_report_config.json .
Por exemplo, você cria a desagregação das emissões de GEE – por país/região como uma métrica personalizada com estas colunas:
- valor
- Country
- Scope
- Método de gestão contabilística
- Período de reporte
- Nome da unidade de medida
Para visualizar essa métrica no painel pré-criado, você pode especificar os dados na configuração da seguinte maneira:
{ "metric_name": "Disaggregation of GHG emissions - by country", "dimensions_for_multiple_lines": [ "Scope", "AccountingMethod" ], "dimension_for_slicer": "CountryOrRegion" }Este fragmento adiciona a dimensão CountryOrRegion como uma segmentação de dados no painel. As dimensões Scope e AccountingMethod são concatenadas com um sublinhado (_) e, em seguida, adicionadas como filtro básico (ou filtro de várias linhas) no painel.
Após as atualizações de configuração, você pode executar as mesmas etapas especificadas aqui para visualizar dados de métricas pré-criadas. TranslateOutputOfMetricsForReport_INTB caderno.
Atualize o modelo semântico DatasetForMetricsDashboard_DTST .
Abra o DashboardForMetrics_RPT item. Você deve encontrar a métrica personalizada em uma das quatro guias, com base na área de sustentabilidade mapeada para a métrica.
Nota
Se a área de sustentabilidade for especificada como um valor diferente de Mudanças Climáticas, Social, Governança, Recursos hídricos e marinhos ou Uso de recursos e economia circular, você precisará personalizar o relatório pré-construído Power BI .
Publicar dados de métricas para auditar dados de métricas no Gerenciador de conformidade
Para a métrica personalizada, atualize o translate_metrics_output_for_CM_config.json adicionando um objeto para a métrica personalizada com estes detalhes:
metricName: Nome da métrica.
metricExtractDataPath: Nome da pasta métrica a ser criada na pasta ReportingData/year no ComputedESGMetrics_LH lakehouse, contendo o arquivo JSON traduzido para a métrica.
Nota
Não há suporte para caracteres especiais ou espaços em metricExtractDataPath.
disclosureRequirements: Nome do requisito de divulgação (ação de melhoria) no modelo CSRD Compliance Manager. O Compliance Manager pode ler esse valor e mapear dados de métricas para a ação de melhoria correta na avaliação CSRD do Compliance Manager.
Colunas: nome a apresentar de coluna para cada uma das colunas métricas, que mostra nomes de colunas amigáveis para dados de métricas em aplicativos downstream.
Quando a configuração for atualizada, execute o TranslateOutputOfMetricsForCM_INTB bloco de anotações com estes parâmetros:
metric_names: Nome da métrica personalizada gerada.
reporting_period: Ano de relatório para os dados métricos.
num_previous_years: Número de dados de anos comparativos que precisam ser enviados juntamente com reporting_period dados.
Depois que o bloco de anotações é executado, os dados métricos como arquivos JSON ficam disponíveis na pasta ReportingData da secção de arquivos no ComputedESGMetrics.json. Agora você pode ingerir os dados de métricas publicados no Compliance Manager usando o conector de dados de sustentabilidade.
