Modelar dados com o Power BI

Neste módulo, vai aprender sobre a estrutura do modelo do Power BI Desktop, noções básicas de design de esquema de estrela, consultas de análises e configuração de controlos de relatórios. Este módulo fornece uma base sólida na qual pode aprender a otimizar os designs de modelos e a adicionar cálculos de modelos.

Descreva as arquiteturas de modelos, as suas vantagens e limitações e funcionalidades para ajudar a otimizar os seus modelos de dados do Power BI.

O processo de criação de um modelo semântico complicado no Power BI é simples. Se os seus dados tiverem origem em mais do que um sistema transacional, poderá ter dezenas de tabelas com as quais tem de trabalhar. Construir um grande modelo semântico é simplificar a desordem. Um esquema star é uma forma de simplificar um modelo semântico e aprender sobre a terminologia e implementação dos mesmos neste módulo. Também aprenderá por que motivo a escolha da granularidade correta dos dados é importante para o desempenho e utilização dos seus relatórios do Power BI. Por fim, vai aprender a melhorar o desempenho com os seus modelos semânticos do Power BI.

Neste módulo, vai aprender a escrever fórmulas DAX para criar tabelas calculadas, colunas calculadas e medidas, que são tipos diferentes de cálculos de modelo. Adicionalmente, vai aprender a escrever e formatar fórmulas DAX, que consistem em expressões que utilizam funções, operadores, referências a objetos de modelo, constantes e variáveis.

Neste módulo, vai aprender a trabalhar com medidas implícitas e explícitas. Vai começar por criar medidas simples, que resumem uma única coluna ou tabela. Em seguida, irá criar medidas mais complexas com base noutras medidas no modelo. Além disso, vai ficar a saber quais as semelhanças e as diferenças entre uma coluna calculada e uma medida.

No final deste módulo, poderá adicionar tabelas calculadas e colunas calculadas ao seu modelo semântico. Também conseguirá descrever o contexto de linha, utilizado para avaliar as fórmulas de colunas calculadas. Uma vez que é possível adicionar colunas a uma tabela com Power Query, também irá aprender quando é melhor criar colunas calculadas em vez de Power Query colunas personalizadas.

No final deste módulo, irá aprender o significado da análise de tempo e como adicionar cálculos DAX de análise de tempo ao seu modelo.

A otimização do desempenho, também conhecida como otimização do desempenho, envolve fazer alterações ao estado atual do modelo semântico para que seja executado de forma mais eficiente. Essencialmente, quando o modelo semântico está otimizado, tem um melhor desempenho.

Impor a segurança do modelo no Power BI com segurança ao nível da linha e segurança ao nível do objeto.