แชร์ผ่าน

การวางแผนการใช้งาน Power BI: การรวมกับบริการอื่น ๆ

  • บทความ

หมายเหตุ

บทความนี้เป็นส่วนหนึ่งของ ชุดการวางแผน การใช้งาน Power BI ของบทความ ชุดข้อมูลนี้เน้นไปที่ประสบการณ์การใช้งาน Power BI ภายใน Microsoft Fabric เป็นหลัก สําหรับบทนําสู่ชุดข้อมูล โปรดดู ที่ การวางแผนการใช้งาน Power BI

บทความนี้ช่วยให้คุณวางแผนวิธีการและเวลาในการผสานรวม Power BI และ Microsoft Fabric เข้ากับบริการอื่น ๆ บทความนี้มีการกําหนดเป้าหมายที่:

  • กรรมการ BI และผู้จัดการฝ่ายวิเคราะห์: ผู้มีอํานาจตัดสินใจที่รับผิดชอบในการตรวจสอบโปรแกรมและกลยุทธ์ BI บุคคลเหล่านี้ตัดสินใจว่าจะใช้บริการอื่น ๆ เพื่อสนับสนุนวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ที่เฉพาะเจาะจงหรือเพื่อเสริม Fabric หรือ Power BI
  • ผู้ดูแลระบบผ้า: ผู้ดูแลระบบที่รับผิดชอบในการตรวจสอบ Fabric ในองค์กร ผู้ดูแลระบบผ้าควบคุมว่าบริการใดสามารถรวมเข้ากับ Fabric ได้โดย การเปิดใช้งานการตั้งค่าผู้เช่า Integration และพวกเขาตั้งค่าการรวมระดับผู้เช่าด้วยบริการใน Azure หรือ Microsoft Teams บ่อยครั้งที่ผู้ดูแลระบบ Fabric จําเป็นต้องทํางานร่วมกับผู้ดูแลระบบรายอื่น ๆ เพื่ออํานวยความสะดวกในการรวมนี้
  • ศูนย์แห่งความเป็นเลิศ (COE) ทีมไอทีและ BI: ทีมที่มีหน้าที่ดูแล Power BI ในองค์กร ทีมเหล่านี้มองหาโอกาสในการใช้บริการ ที่เมื่อรวมกันแล้วช่วยให้บุคคลสามารถแก้ไขปัญหาหรือใช้ Power BI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • เจ้าของเนื้อหาและผู้สร้างเนื้อหา: ทีมและบุคคลที่สนับสนุนการวิเคราะห์ในทีมหรือแผนก ทีมและบุคคลเหล่านี้ทําการผสานรวมระดับพื้นที่ทํางานและระดับโซลูชันเพื่อรองรับความต้องการและกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงตามที่ได้รับอนุญาต

เมื่อคุณใช้ Power BI คุณอาจพบความต้องการหรือความท้าทายบางอย่างที่คุณไม่สามารถจัดการได้ด้วยเครื่องมือและคุณลักษณะหลักของ Power BI ในสถานการณ์เหล่านี้ คุณสามารถพิจารณารวม Power BI กับบริการอื่น ๆ ได้ บริการเหล่านี้ส่วนใหญ่บริการของ Microsoft เช่น Azure หรือ Microsoft 365 แต่คุณสามารถรวม Power BI กับบริการแบบกําหนดเองหรือของบุคคลที่สามได้ การขยายการทํางานของ Power BI ด้วยวิธีการเหล่านี้สามารถช่วยแก้ไขปัญหาใหม่ ๆ และช่วยให้ผู้คนมีประสิทธิภาพมากขึ้นกับงานประจํา

ต่อไปนี้เป็นสถานการณ์ทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับการผสานรวม Power BI กับบริการอื่น ๆ:

  • คุณมีข้อกําหนดเฉพาะที่กําหนดการใช้บริการอื่น ตัวอย่างเช่น คุณต้องรวมกับ Azure Private Link เพื่อเชื่อมต่อกับบริการผ่าน จุด สิ้นสุดส่วนตัวในเครือข่ายเสมือนของคุณ
  • คุณพบกับความท้าทายเฉพาะที่ไม่สามารถเอาชนะ Power BI ได้เพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น คุณใช้ การรวม Azure Log Analytics เพื่อขอรับการวินิจฉัยคิวรีโดยละเอียดของแบบจําลองความหมายของคุณสําหรับการแก้ไขปัญหาและการตรวจสอบ
  • คุณต้องการใช้บริการที่คุณใช้อยู่แล้วหรือขยายความสามารถของ Power BI ตัวอย่างเช่น คุณสามารถอนุญาตให้ผู้ใช้ Excel เชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายโดยใช้ Add-in Excel เพื่อแทรก PivotTables ที่เชื่อมต่อ

คุณสามารถรวม Power BI กับบริการอื่น ๆ ในระดับของผู้เช่าของคุณ พื้นที่ทํางานของคุณ หรือโซลูชันแต่ละรายการ (เช่น แบบจําลองเชิงความหมายและรายงาน):

  • การรวมระดับผู้เช่า: มีผลต่อผู้เช่าทั้งหมดและได้รับการตั้งค่าโดยผู้ดูแลระบบ Fabric ซึ่งโดยปกติแล้วจะทํางานร่วมกับผู้ดูแลระบบคนอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น การรวม Teams ถูกตั้งค่าในระดับผู้เช่า อีกตัวอย่างหนึ่งที่มีผลต่อระบบเครือข่ายคือ Azure ExpressRoute
  • การรวมระดับพื้นที่ทํางาน: มีผลต่อเนื้อหาทั้งหมดในพื้นที่ทํางานและได้รับการตั้งค่าโดยผู้ดูแลระบบพื้นที่ทํางาน ตัวอย่างเช่น การรวม Git ถูกตั้งค่าในระดับพื้นที่ทํางานเพื่อให้ได้การควบคุมแหล่งข้อมูลด้วย Azure Repos ซึ่งเป็นบริการของ Azure DevOps
  • การรวมระดับโซลูชัน: มีผลต่อรายการเนื้อหาเดียวและได้รับการตั้งค่าโดยผู้สร้างเนื้อหา ตัวอย่างเช่น Python หรือ R ถูกตั้งค่าในระดับโซลูชันเพื่อเปิดใช้งานการสร้างวิชวลแบบโต้ตอบแบบกําหนดเอง

สําหรับทั้งสามระดับเหล่านี้ มีข้อควรพิจารณาที่คุณควรทราบเมื่อคุณรวม Power BI กับบริการอื่น ๆ:

  • ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย: การรวมบริการอื่น ๆ ส่งผลให้มีความเสี่ยงมากขึ้นซึ่งคุณต้องบรรเทาการใช้งานให้สําเร็จ ตัวอย่างเช่น การรวมกับบริการ AI มีศักยภาพในการเปิดเผยข้อมูลภายในไปยังบริการภายนอกที่ฝึกแบบจําลองของพวกเขา เพื่อบรรเทาความเสี่ยงนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณประเมินความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและข้อควรพิจารณาของการรวมบริการในเชิงรุก นอกจากนี้ยังระบุการดําเนินการที่เป็นคอนกรีตเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับความปลอดภัยของข้อมูลและนโยบายความเป็นส่วนตัวในภูมิภาคและองค์กรของคุณ
  • ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับสิทธิ์การใช้งาน: การรวมบริการอื่น ๆ อาจจําเป็นต้องมีการสมัครใช้งานหรือสิทธิ์การใช้งานที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น การรวมรายงาน Power BI กับ PowerApps สามารถทําได้เฉพาะเมื่อคุณมีสิทธิ์การใช้งาน PowerApps ที่เหมาะสมเท่านั้น สําหรับแต่ละบริการ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณต้องประเมินว่าคุณต้องการสิทธิ์การใช้งานเฉพาะหรือการสมัครใช้งานเพื่อรวมหรือไม่ และค่าใช้จ่ายโดยประมาณต่อผู้ใช้หรือความจุหรือไม่ ทําการประเมินนี้ไม่เพียง แต่สําหรับบริการเท่านั้น แต่ยังรวมถึงสิทธิ์การใช้งาน Fabric และ Power BI ต่อผู้ใช้ และต่อความจุด้วย
  • ข้อควรพิจารณาด้านการกํากับดูแล: การรวมบริการอื่น ๆ ส่งผลให้มีกิจกรรมและการดําเนินงานที่หลากหลายมากขึ้นซึ่งผู้คนปฏิบัติตามในผู้เช่าของคุณ ซึ่งบางส่วนอาจนําไปสู่การปฏิบัติที่ไม่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น การรวมรายงาน Power BI กับ OneDrive หรือ SharePoint อาจนําไปสู่บุคคลที่แชร์ไฟล์ Power BI Desktop (.pbix) โดยตรงกับผู้ชมรายงาน วิธีการนี้แตกต่างจากแนวทางปฏิบัติที่ดียิ่งขึ้นของการเผยแพร่รายงานไปยังพื้นที่ทํางาน และแชร์ผ่านการเข้าถึงโดยตรง บทบาทผู้ชมพื้นที่ทํางาน หรือแอป Power BI ดังนั้น คุณควรระบุความเสี่ยงด้านการกํากับดูแลที่อาจเกิดขึ้นเชิงรุกก่อนที่คุณจะรวมบริการและระบุความพยายามที่จําเป็นในการตรวจสอบและสนับสนุนบริการในผู้เช่าของคุณ
  • การให้คําปรึกษาและข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับการเปิดใช้งานผู้ใช้: การรวมบริการอื่น ๆ อาจต้องใช้เวลาและความพยายามในการฝึกให้ผู้ใช้ใช้ความสามารถใหม่ ๆ อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณอนุญาตให้ผู้ใช้รวม Excel เข้ากับ Power BI คุณควรฝึกผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีการใช้ การวิเคราะห์ใน Excel อย่างมีประสิทธิภาพ การฝึกควรให้คําแนะนําเกี่ยวกับเวลาที่จะใช้และแจ้งให้พวกเขาทราบถึงข้อควรพิจารณาและข้อจํากัด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณวางแผนในเชิงรุกเกี่ยวกับวิธีการฝึกและสนับสนุนบุคคลที่จะใช้การผสานรวมนี้

ส่วนที่เหลือของบทความนี้อธิบายถึงความเป็นไปได้ในการรวม Power BI กับบริการอื่น ๆ ในระดับผู้เช่า พื้นที่ทํางาน และโซลูชันแต่ละรายการ (เช่น รายงานหรือแบบจําลองความหมาย)

หมายเหตุ

บทความนี้แสดงภาพรวมของบริการต่าง ๆ ที่คุณสามารถรวมกับ Power BI และกรณีการใช้งานที่อาจเกิดขึ้นเพื่อทําเช่นนั้น วัตถุประสงค์ของบทความนี้ ไม่ใช่ เพื่อแนะนําคุณในขั้นตอนทางเทคนิคที่จําเป็นในการตั้งค่าหรือแก้ไขปัญหาการรวม คุณจะพบลิงก์ไปยังข้อมูลทางเทคนิคในแต่ละส่วนของบทความนี้ที่เกี่ยวข้อง

การรวมระดับผู้เช่า

ผู้ดูแลระบบผ้าสามารถรวมบริการบางอย่างสําหรับการใช้งานทั่วทั้งผู้เช่าได้ โดยทั่วไปแล้ว การรวมนี้จะอํานวยความสะดวกในการทํางานร่วมกันที่กว้างขึ้นระหว่าง Fabric หรือ Power BI และบริการที่เกี่ยวข้อง เช่นที่มีใน Azure การรวมระดับผู้เช่ายังสามารถส่งผลต่อวิธีการจัดการข้อมูลบางอย่างได้อีกด้วย

สำคัญ

สําหรับภาพรวมของการตั้งค่าการดูแลระบบที่เกี่ยวข้อง ผู้ดูแลระบบ Fabric สามารถใช้เพื่อควบคุมการผสานรวมของ Microsoft Fabric หรือ Power BI ด้วยบริการภายนอก ดู การตั้งค่าผู้เช่าการผสานรวม ผู้ดูแลระบบ Fabric สามารถควบคุมการรวมกับบริการในทุกระดับด้วยการตั้งค่าผู้เช่าเหล่านี้

รวมกับบริการ Azure

คุณสามารถรวมผู้เช่าของคุณเข้ากับบริการ Azure ที่หลากหลายที่คุณอาจใช้เพื่อจัดเก็บหรือจัดการข้อมูลของคุณ การรวมนี้ช่วยให้คุณใช้ขอบเขตและประโยชน์ของบริการ Azure จากภายใน Fabric และ Power BI นอกจากนี้ยังเปิดใช้งานความสามารถขั้นสูงที่สามารถสนับสนุนหลายบทบาทตั้งแต่ผู้ดูแลระบบและทีมส่วนกลางไปจนถึงเจ้าของเนื้อหาแบบกระจายอํานาจหรือผู้สร้าง

การรวมเข้ากับบริการ Azure คุณต้องมีการสมัครใช้งาน Azure ที่ใช้งานอยู่สําหรับพวกเขา นอกจากนี้ ยังมีข้อควรพิจารณาเรื่องสิทธิ์การใช้งานเฉพาะบางอย่างสําหรับตัวเลือกนี้ การใช้ป้ายชื่อระดับความลับและนโยบาย DLP ต้องมีสิทธิ์การใช้งานของ Azure Information Protection แบบ Premium P1 หรือ Premium P2 ผู้ใช้อาจจําเป็นต้องมีสิทธิ์การใช้งาน Power BI Pro หรือ Premium Per User (PPU) เพื่อใช้คุณลักษณะที่เป็นผลมาจากการรวมนี้ เช่น การใช้ป้ายชื่อระดับความลับ สุดท้าย บริการบางอย่างยังกําหนดให้คุณมีความจุ Fabric หรือ Premium และอาจใช้ทรัพยากรความจุของคุณ

สําหรับคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีการรวมกับบริการ Azure โปรดดู:

แม้ว่าจะไม่จําเป็นต้องใช้บริการ Azure คุณยังสามารถใช้เครื่องมือต่อไปนี้ที่พร้อมใช้งานสําหรับการรวมระดับผู้เช่ากับ Power BI:

รวมกับบริการ AI

นอกเหนือจาก Copilot ใน Fabric แล้ว ยังมีบริการ AI ต่าง ๆ ที่คุณสามารถรวมกับ Fabric และ Power BI ได้ บริการเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณทําการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อใช้แบบจําลองที่เฉพาะเจาะจงกับข้อมูลของคุณ โดยขึ้นอยู่กับความต้องการและกรณีการใช้งานของคุณ

การรวมเข้ากับบริการ AI Azure คุณต้องมีการสมัครใช้งาน Azure ที่ใช้งานอยู่สําหรับพวกเขา นอกจากนี้ บริการบางอย่างยังกําหนดให้คุณมีความจุ Fabric หรือ Premium และพวกเขาจะใช้ทรัพยากรความจุของคุณ เพื่อให้แน่ใจว่าปริมาณงานเหล่านี้ไม่มีผลกระทบเชิงลบต่อการใช้งานความจุของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ตั้งค่าขีดจํากัดหน่วยความจําสําหรับปริมาณงาน AI ภายในความจุของคุณ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถหลีกเลี่ยงการใช้งานหน่วยความจุ (CUs) ที่ไม่คาดคิด สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู จัดการผลกระทบบนความจุแบบพรีเมียม

สําหรับคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีการรวมกับบริการ AI ที่แตกต่างกันใน Azure โปรดดู:

รวมบริการ Azure AI ใน Power Query

คุณสามารถเรียกใช้ฟังก์ชัน AI เฉพาะใน Power Query ได้โดยใช้บริการ Azure AI ฟังก์ชันเหล่านี้ทํางานโดยใช้ความจุ Fabric หรือความจุพรีเมียมสําหรับพื้นที่ทํางานที่เลือก พวกเขาสามารถได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อความที่มีโครงสร้างน้อยกว่าหรือข้อมูลรูปภาพ

ใช้กรณีสําหรับการรวมบริการ AI Azure กับแบบจําลองเชิงความหมายหรือกระแสข้อมูลรวมถึง:

  • การตรวจหา ภาษาจากข้อความในเขตข้อมูล
  • การ แยกวลีสําคัญจากข้อความในเขตข้อมูล
  • การวิเคราะห์ ความคิดเห็นของข้อความจากเขตข้อมูลที่ป้อนเข้า
  • การจัดประเภท รูปภาพของรูปภาพของวัตถุ เอนทิตี ฉาก หรือการดําเนินการที่รู้จัก

รวม Azure Machine Learning ใน Power Query

เช่นเดียวกับวิธีที่คุณสามารถใช้บริการ Azure AI คุณสามารถใช้แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลของคุณโดย การเรียกฟังก์ชัน Power Query แบบไดนามิก แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ต้องมีไฟล์ Schema ที่สร้างขึ้นใน Python โดยผู้สร้างแบบจําลอง

ผู้สร้างกระแสข้อมูล Gen1 ยังสามารถใช้ AutoML เพื่อสร้างแบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องของตนเองโดยใช้ Power BI ระหว่างการเตรียมข้อมูลได้ ผู้สร้างสามารถเลือกชนิดเฉพาะของแบบจําลอง ไม่ว่าจะเป็นการคาดการณ์ไบนารี การจัดประเภททั่วไป หรือการถดถอย ถัดไป พวกเขาฝึกแบบจําลองเหล่านี้ด้วยข้อมูลป้อนเข้าและประเมินผลลัพธ์ก่อนที่จะ นําแบบจําลอง ไปใช้กับข้อมูลใหม่หรืออัปเดตหลังจากรีเฟรชกระแสข้อมูล

ใช้กรณีสําหรับการรวม Azure Machine Learning ด้วยแบบจําลองความหมายหรือกระแสข้อมูล Gen1 รวมถึง:

  • ดําเนินการสร้างแบบจําลองเชิงทํานายใน Power BI โดยไม่จําเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญเชิงลึกในเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ Python
  • ดําเนินการคาดการณ์และการพยากรณ์ Churn อย่างง่าย
  • ใช้แบบจําลององค์กรใน Azure Machine Learning เพื่อเติมแต่งข้อมูลใน Power BI

การรวมสําหรับผู้จัดจําหน่ายซอฟต์แวร์อิสระ

ผู้จําหน่ายซอฟต์แวร์อิสระ (ISV) ซึ่งเป็นผู้ผลิตและขายซอฟต์แวร์สามารถทํางานร่วมกับ Fabric เพื่อสนับสนุนและขยายการใช้งานของตนได้

มีสามแบบจําลองที่แตกต่างกันที่ ISV สามารถใช้เพื่อรวมกับ Fabric:

  • แบบจําลอง Interop: ISV สามารถรวมเข้ากับ OneLake ผ่านเครื่องมือต่าง ๆ เช่น OneLake API และอื่น ๆ ได้
  • พัฒนาบนแบบจําลอง Fabric: ISV สามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการของตนเองได้บน Fabric และแม้แต่ฝังความสามารถของ Fabric ในซอฟต์แวร์ของพวกเขา
  • สร้างแบบจําลองปริมาณงาน Fabric: ISV สามารถใช้ Microsoft Fabric Workload Development Kit เพื่อสร้างและ สร้างรายได้จาก ปริมาณงาน

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ ISV สามารถรวมเข้ากับ Fabric ดู Micle Fabric Integration Pathways สําหรับ ISV

การรวม Microsoft Teams

คุณสามารถรวมผู้เช่าของคุณกับ Microsoft Teams เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึง Fabric และ Power BI ได้จากภายในแอปพลิเคชัน Teams ความสามารถนี้เป็นวิธีสะดวกในการรวมศูนย์การทํางานร่วมกัน และส่งเสริมการปรับใช้ทั้ง Teams และ Power BI

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการรวมทีมด้วย Power BI โปรดดู:

ใช้กรณีสําหรับการรวม Teams กับ Power BI ประกอบด้วย:

  • ดูแลพอร์ทัลแบบรวมศูนย์สําหรับชุมชนของการฝึกปฏิบัติและฝังรายงาน Power BI หลักและแหล่งข้อมูล
  • สร้างแชนเนลทีมหรือทีมเฉพาะสําหรับเนื้อหาที่แจกจ่ายจากแอป Power BI ซึ่งผู้คนสามารถแชร์คําติชม ปัญหา หรือถามคําถามเกี่ยวกับเนื้อหาได้
  • ฝึกผู้ใช้เพื่อสร้าง มุมมอง ที่ใช้ร่วมกันที่พวกเขาสามารถแชร์ผ่าน Teams เพื่อพูดคุยเกี่ยวกับมุมมองหรือจุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง

การรวมบริการเชิงพื้นที่

เมื่อคุณทํางานกับข้อมูลเชิงพื้นที่ คุณอาจต้องการแสดงภาพในวิชวลแผนที่แบบโต้ตอบด้วย Power BI อย่างไรก็ตาม วิชวลเหล่านี้จําเป็นต้องรวมกับบริการอื่น ๆ ซึ่งคุณสามารถควบคุมในระดับผู้เช่าได้โดยใช้การตั้งค่าผู้เช่า วิชวลเหล่านี้อาจมีประสิทธิภาพในรายงานที่นําเสนอข้อมูลเชิงพื้นที่ แต่คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้บริการเหล่านี้ไม่ได้ละเมิดที่อยู่ข้อมูลหรือข้อกําหนดด้านการปฏิบัติตามข้อกําหนด

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการรวม Power BI เข้ากับบริการเชิงพื้นที่ต่าง ๆ โปรดดู:

คำเตือน

บริการเชิงพื้นที่อาจใช้บริการอื่น ๆ ที่อยู่นอกขอบเขตทางภูมิศาสตร์ของผู้เช่า Power BI ขอบเขตการปฏิบัติตามกฎระเบียบ หรืออินสแตนซ์คลาวด์แห่งชาติ นอกจากนี้ บริการเหล่านี้อาจจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลของคุณที่รักษาสิ่งอํานวยความสะดวก และการใช้บริการเหล่านี้อาจอยู่ภายใต้ข้อกําหนดและนโยบายความเป็นส่วนตัวที่นอกเหนือจาก Power BI

คําเตือนนี้ยังใช้กับวิชวลแบบกําหนดเองของบริษัทอื่นที่คุณใช้เพื่อแสดงภาพข้อมูลเชิงพื้นที่

การรวมระดับพื้นที่ทํางาน

คุณสามารถรวมบริการบางอย่างในระดับของแต่ละพื้นที่ทํางาน บริการเหล่านี้สามารถเปิดใช้งานความสามารถเพื่อช่วยให้คุณพัฒนา จัดการ และดูเนื้อหาในพื้นที่ทํางานได้

การรวม Git

ถ้าพื้นที่ทํางานของคุณใช้ความจุ Fabric, ความจุพรีเมียม หรือโหมดสิทธิการใช้งาน PPU คุณสามารถใช้ การรวม Git เพื่อเชื่อมต่อพื้นที่ทํางานกับที่เก็บ Git ระยะไกลเพื่อสนับสนุนสถานการณ์การจัดการวงจรชีวิตที่ขั้นสูงขึ้น ที่เก็บ Git ระยะไกลอํานวยความสะดวก ในการควบคุม แหล่งข้อมูลของไฟล์ ซึ่งช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาสามารถ ติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลงได้ การรวม Git ยังส่งเสริม การทํางานร่วมกัน ระหว่างนักพัฒนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ สาขา เพื่อแยกการพัฒนาคุณลักษณะเฉพาะก่อนที่จะรวมการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นลงในสาขาหลักด้วยการผสานก่อนการปรับใช้

โดยย่อ ผู้สร้างเนื้อหาสามารถพัฒนาเนื้อหาได้ทั้งภายในเครื่องหรือในบริการของ Power BI จากนั้นยอมรับและผลักการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นไปยังที่เก็บ Git ระยะไกล เช่น Azure Repos หรือ GitHub Enterprise สําหรับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่าและใช้การรวม Git สําหรับ Power BI และ Fabric ดู เริ่มต้นใช้งานการรวม Git หรือ บทช่วยสอน: การจัดการวงจรชีวิตแบบ end-to-end

ผู้สร้างเนื้อหาจะจัดเก็บไฟล์โครงการ Power BI (.pbip) ไฟล์เมตาดาต้า และเอกสารประกอบในที่เก็บระยะไกลของ Azure Repos ส่วนกลาง ไฟล์เหล่านี้ได้รับการรวบรวมโดย เจ้าของทางเทคนิค ในขณะที่ผู้สร้างเนื้อหาพัฒนาโซลูชัน เจ้าของทางเทคนิคมีหน้าที่จัดการโซลูชัน และตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงและผสานเข้ากับโซลูชันเดียว Azure Repos มีตัวเลือกที่ซับซ้อนมากขึ้นสําหรับการติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลงเมื่อเทียบกับ SharePoint และ OneDrive การรักษาที่เก็บข้อมูลที่รวบรวมอย่างดีและจัดทําเป็นเอกสารเป็นสิ่งจําเป็นเนื่องจากเป็นรากฐานของเนื้อหาและการทํางานร่วมกันทั้งหมด

พิจารณาใช้ตัวควบคุมแหล่งข้อมูลเพื่อติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลงในสถานการณ์ต่อไปนี้:

  • ทีมส่วนกลางหรือทีมแบบกระจายอํานาจจะสร้างและจัดการเนื้อหา
  • ผู้สร้างเนื้อหาทํางานร่วมกันโดยใช้ Azure DevOps
  • ผู้สร้างเนื้อหาคุ้นเคยกับ Git การจัดการตัวควบคุมแหล่งข้อมูล หรือ การออกแบบสถาปัตยกรรม DataOps
  • ผู้สร้างเนื้อหาจะจัดการเนื้อหาที่ซับซ้อนหรือสําคัญ หรือพวกเขาคาดหวังว่าเนื้อหาจะปรับขนาดและเติบโตในความซับซ้อนและความสําคัญ

เพื่อช่วยให้คุณใช้การควบคุมแหล่งข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพกับ Azure DevOps คุณต้องระวังข้อควรพิจารณาและปฏิบัติตามข้อกําหนดเบื้องต้นบางอย่าง:

  • Git: เมื่อต้องการบันทึกและส่งการเปลี่ยนแปลงไปยังที่เก็บระยะไกล ผู้สร้างเนื้อหาจําเป็นต้องดาวน์โหลดและติดตั้ง Git Git เป็นระบบควบคุมเวอร์ชันแบบกระจายที่ติดตามการเปลี่ยนแปลงในไฟล์ของคุณ หากต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับพื้นฐานของ Git โปรดดู Git คืออะไร
  • เครื่องมือ: ในการใช้ Git ผู้สร้างเนื้อหาจําเป็นต้องใช้อินเทอร์เฟซบรรทัดคําสั่ง (CLI) หรือไคลเอ็นต์ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) ที่มีการจัดการการควบคุมแหล่งข้อมูล (SCM) แบบรวม เช่น Visual Studio หรือ Visual Studio Code
  • สิทธิ์การใช้งานและสิทธิ์: เมื่อต้องการสร้างและใช้ที่เก็บ Azure Repos Git ผู้สร้างเนื้อหาจะต้อง:
    • ตั้งค่าระดับการเข้าถึง Azure DevOps ของพวกเขาเป็นพื้นฐาน (ตรงกันข้ามกับผู้เกี่ยวข้อง)
    • เป็นสมาชิกขององค์กรและโครงการ Azure DevOps
    • มีสิทธิ์ที่เก็บ Azure DevOps ที่เหมาะสม
    • ทํางานกับรายการ Power BI เท่านั้นเนื่องจากข้อจํากัดการรวม Git เมื่อใช้ความจุ Power BI Premium (A SKU) หรือพื้นที่ทํางาน PPU
  • การรวม Fabric Git: เมื่อต้องการซิงค์เนื้อหาในที่เก็บระยะไกลด้วยพื้นที่ทํางาน Fabric ผู้สร้างเนื้อหาจะใช้ การรวม Fabric Git เครื่องมือนี้มีความสําคัญเนื่องจากจะติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลงของเนื้อหาที่สร้างขึ้นในพอร์ทัล Fabric เช่น กระแสข้อมูล

รวม Azure Log Analytics

คุณสามารถใช้ Azure Log Analytics เพื่อรวบรวมข้อมูลที่มีประโยชน์เพื่อสนับสนุน การตรวจสอบ ระดับข้อมูลของรายการพื้นที่ทํางาน Azure Log Analytics เป็นคอมโพเนนต์ของบริการ Azure Monitor โดยเฉพาะ การรวม Azure Log Analytics กับ Power BI ช่วยให้คุณสามารถจับภาพเหตุการณ์แบบจําลองความหมายจากแบบจําลองความหมายทั้งหมดในพื้นที่ทํางานของ Power BI รองรับเฉพาะพื้นที่ทํางานที่ใช้ Fabric หรือความจุ Premium เท่านั้น สําหรับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่าและใช้ Azure Log Analytics สําหรับ Power BI และ Fabric ดูการตรวจสอบระดับข้อมูล: Azure Log Analytics และกําหนดค่า Azure Log Analytics ใน Power BI

หลังจากที่คุณตั้งค่าการรวม Azure Log Analytics และเปิดใช้งานการเชื่อมต่อ (สําหรับพื้นที่ทํางานที่ได้รับการสนับสนุน) เหตุการณ์แบบจําลองความหมายจะถูกบันทึกโดยอัตโนมัติและส่งไปยังพื้นที่ทํางาน Azure Log Analytics อย่างต่อเนื่อง ไฟล์บันทึกแบบจําลองเชิงความหมายจะถูกเก็บไว้ใน Azure Data Explorer ซึ่งเป็นฐานข้อมูลแบบผนวกเท่านั้นที่ปรับให้เหมาะสมสําหรับการจับข้อมูลปริมาณสูงใกล้กับข้อมูลระยะไกลแบบเรียลไทม์

ใช้กรณีสําหรับการใช้ Azure Log Analytics ได้แก่:

  • คุณต้องการตรวจสอบแบบจําลองความหมายที่สําคัญเชิงกลยุทธ์ เช่น แบบจําลองแบบรวมศูนย์ที่คุณให้กับทีมแบบกระจายอํานาจใน สถานการณ์การใช้งานแบบบริการ ตนเองที่มีการจัดการ
  • คุณต้องการตรวจสอบหรือตรวจสอบแบบจําลองความหมายที่มีผลกระทบต่อการใช้ทรัพยากรเช่น ความจุ Fabric
  • คุณต้องการการวิเคราะห์โดยละเอียดเกี่ยวกับคิวรีและรูปแบบการใช้งานสําหรับแบบจําลองเชิงความหมาย

หากต้องการใช้ Azure Log Analytics คุณต้องตั้งค่าและชําระเงินสําหรับ พื้นที่ทํางาน Azure Log Analytics โดยเป็นส่วนหนึ่งของการสมัครใช้งาน Azure ของคุณ คุณชําระเงินสําหรับ Azure Log Analytics ด้วยการสมัครใช้งานแบบชําระเงินตามการใช้งานจริง สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู การกําหนดราคา Azure Log Analytics

รวม Azure Data Lake Storage รุ่น2

คุณสามารถเชื่อมต่อพื้นที่ทํางานกับบัญชี Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2 ได้ เมื่อคุณเชื่อมต่อพื้นที่ทํางานกับ ADLS Gen2 คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลสําหรับกระแสข้อมูล Power BI (หรือที่เรียกว่ากระแสข้อมูล Gen1) และการสํารองข้อมูลแบบจําลองความหมายได้ สําหรับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่าและใช้ ADLS Gen2 เพื่อจัดเก็บข้อมูลจากกระแสข้อมูล Power BI ดูที่การกําหนดค่าที่เก็บกระแสข้อมูลเพื่อใช้ Azure Data Lake Gen 2

การตั้งค่า การเชื่อมต่อ Azure ในพอร์ทัลผู้ดูแลระบบ Fabric ไม่ได้หมายความว่ากระแสข้อมูล Power BI ทั้งหมดสําหรับผู้เช่าจะถูกจัดเก็บไว้ตามค่าเริ่มต้นในบัญชี ADLS Gen2 หากต้องการใช้บัญชีเก็บข้อมูลเฉพาะ (แทนที่เก็บข้อมูลภายใน) พื้นที่ทํางานแต่ละรายการจะต้องเชื่อมต่ออย่างชัดเจน เป็นสิ่งสําคัญที่คุณตั้งค่าการเชื่อมต่อ Azure ของพื้นที่ทํางานก่อนที่คุณจะสร้างกระแส ข้อมูล Power BI ใดๆ ในพื้นที่ทํางาน

สองส่วนต่อไปนี้แสดงเหตุผลว่าทําไมคุณอาจรวมพื้นที่ทํางานกับ ADLS Gen2

ที่เก็บข้อมูลของกระแสข้อมูล Power BI

ถ้าคุณนําที่จัดเก็บข้อมูลของคุณมาเอง ข้อมูลสําหรับกระแสข้อมูล Power BI (Gen1) สามารถเข้าถึงได้โดยตรงใน Azure การเข้าถึง ที่เก็บกระแสข้อมูลโดยตรงใน ADLS Gen2 จะมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการให้ผู้ใช้หรือกระบวนการอื่น ๆ ดูหรือเข้าถึงข้อมูล ซึ่งจะเป็นประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเป้าหมายของคุณคือการนําข้อมูลกระแสข้อมูลมาใช้ใหม่นอกเหนือจาก Power BI

มีตัวเลือกสําหรับการกําหนดที่เก็บข้อมูลสองตัวเลือก:

  • ที่เก็บข้อมูลระดับผู้เช่า: ตัวเลือกนี้มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการรวมศูนย์ข้อมูลทั้งหมดสําหรับกระแสข้อมูล Power BI ลงในบัญชี ADLS Gen2 หนึ่งบัญชี
  • พื้นที่เก็บข้อมูลระดับพื้นที่ทํางาน: ตัวเลือกนี้มีประโยชน์เมื่อหน่วยธุรกิจจัดการที่จัดเก็บข้อมูลดิบของตนเองหรือมีข้อกําหนดที่อยู่ข้อมูลบางอย่าง

เคล็ดลับ

หากคุณใช้ Fabric เราขอแนะนําให้คุณใช้ กระแสข้อมูล Gen2 ซึ่งสามารถจัดเก็บข้อมูลใน ปลายทางที่แตกต่างกันได้ รวมถึง OneLake ด้วย กระแสข้อมูล Gen2 มีความยืดหยุ่นมากกว่ากระแสข้อมูล Gen1 เนื่องจากมีตัวเลือกเพิ่มเติมเพื่อ รวมกับไปป์ไลน์ ข้อมูลอื่น ๆ และได้รับประโยชน์จาก การคํานวณระดับสูง

สํารองและคืนค่าสําหรับแบบจําลองความหมาย Power BI

คุณลักษณะการสํารองข้อมูลและคืนค่าแบบจําลองความหมายของ Power BI ได้รับการสนับสนุนสําหรับพื้นที่ทํางานที่กําหนดให้กับความจุ Fabric ความจุ Premium หรือ PPU คุณลักษณะนี้ใช้บัญชี ADLS Gen2 เดียวกันกับที่ใช้เพื่อจัดเก็บข้อมูลกระแสข้อมูล Power BI (อธิบายไว้ในส่วนก่อนหน้า)

การสํารองข้อมูลแบบจําลองความหมายช่วยคุณ:

  • สอดคล้องกับข้อกําหนดการเก็บรักษาข้อมูล
  • จัดเก็บข้อมูลสํารองที่เป็นประจําซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ กลยุทธ์การกู้คืนข้อมูลจากภัยพิบัติ
  • จัดเก็บข้อมูลสํารองในภูมิภาคอื่น
  • ย้ายแบบจําลองข้อมูล

การรวมระดับโซลูชัน

คุณสามารถรวมบริการบางอย่างในระดับของแต่ละหน่วยข้อมูล เช่น แบบจําลองเชิงความหมายหรือรายงาน การรวมเหล่านี้สามารถเปิดใช้งานกรณีการใช้งานเฉพาะและขยายฟังก์ชันการทํางานของรายการ Power BI ของคุณ

การรวมกับ Microsoft Fabric

Power BI เป็นส่วนหนึ่งของ Fabric แต่ Power BI เป็นปริมาณงานที่แตกต่างกันใน Fabric ที่สามารถรวมเข้ากับประสบการณ์การใช้งานอื่น ๆ ที่รวมกันภายใต้ร่ม Fabric หากคุณคุ้นเคยกับการทํางานกับ Power BI เท่านั้น การทําความเข้าใจความเป็นไปได้และโอกาสในการใช้ปริมาณงาน รายการ และคุณลักษณะอื่น ๆ ใน Fabric เป็นสิ่งสําคัญ

ส่วนต่อไปนี้แสดงตัวอย่างของวิธีการที่คุณสามารถรวมเนื้อหา Power BI กับ Fabric เพื่อขยายความสามารถของ Power BI

การรวม OneLake กับแบบจําลองความหมาย

ผู้สร้างเนื้อหาที่สร้างแบบจําลองความหมาย Power BI สามารถใช้ การรวม OneLake เพื่อเขียนตารางแบบจําลองไปยัง ตาราง Delta ใน OneLake ได้ หลังจากการคัดลอกเริ่มต้นของตารางในหน่วยความจําแล้วจะสามารถนําตารางเหล่านั้นกลับมาใช้ใหม่จาก OneLake สําหรับกรณีการใช้งานอื่น ๆ โดยไม่จําเป็นต้องคัดลอก ตาราง Delta สามารถเข้าถึงได้ผ่านทาง lakehouse ใน Fabric นอกจากนี้ผู้ใช้ยังสามารถสร้างทางลัดเพื่อเข้าถึงตารางเพื่อให้พวกเขาสามารถใช้งานได้จากเลคเฮ้าส์แห่งอื่นหรือรายการประเภทอื่นเช่น คลังข้อมูล

ใช้กรณีสําหรับการใช้การรวม OneLake กับแบบจําลองความหมายรวมถึง:

  • นําข้อมูลจากแบบจําลองความหมายที่ยังไม่มีใน OneLake กลับมาใช้ใหม่
  • นําข้อมูลจากแบบจําลองความหมายกลับมาใช้ในประสบการณ์ Fabric อื่น
  • สร้างสแนปช็อตของตารางแบบจําลองความหมาย

ผู้สร้างเนื้อหาที่สร้างแบบจําลองความหมายหรือวิเคราะห์ข้อมูลในสมุดบันทึกสามารถใช้ ลิงก์ เชิงความหมายเพื่ออ่านและเขียนไปยังแบบจําลองความหมายจากสมุดบันทึกใน Fabric ได้ ลิงก์เชิงความหมายมีประโยชน์มากมายสําหรับนักพัฒนา Power BI รวมถึงประสิทธิภาพการทํางาน อัตโนมัติ และความสามารถในการทําการวิเคราะห์เฉพาะกิจในโค้ดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

ใช้กรณีสําหรับการใช้การรวมลิงก์ความหมายกับแบบจําลองความหมายรวมถึง:

  • ทําการทดสอบแบบจําลองความหมายโดยอัตโนมัติโดยการประเมินคิวรี DAX และเปรียบเทียบผลลัพธ์กับข้อมูลพื้นฐานที่ทราบ
  • จัดการแบบจําลองเชิงความหมายทางโปรแกรมโดยการ เรียกใช้ ตัว วิเคราะห์แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ผ่านหลายแบบจําลองในเวลาเดียวกันเพื่อระบุและจัดประเภทปัญหาที่เป็นไปได้
  • บันทึกเทมเพลตและรูปแบบทั่วไปสําหรับหน่วยวัด DAX และตรรกะทางธุรกิจ (เช่น การแปลงสกุลเงิน) ที่สามารถนําไปใช้กับแบบจําลองความหมายใหม่ได้
  • วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลจากแบบจําลองความหมายโดยใช้ Python
  • ตรวจสอบความถูกต้องของแบบจําลองที่สร้างขึ้นโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ตรรกะทางธุรกิจจากแบบจําลองเชิงความหมาย
  • ใช้ข้อมูลจากแบบจําลองความหมายเพื่อเสริมสร้างการวิเคราะห์

เคล็ดลับ

ไลบรารี Python เชื่อมโยงความหมายขยายอรรถประโยชน์ของการเชื่อมโยงความหมายเพิ่มเติม เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สําหรับทุกคนที่สร้างและจัดการแบบจําลองเชิงความหมาย และต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของการสร้างแบบจําลองหรือกระบวนการจัดการ

แม้ว่าคุณไม่ทราบ Python คุณสามารถใช้ Copilot และ Chat-magics เพื่อรับความช่วยเหลือในการเขียนรหัส Python ที่ใช้งานได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์

การรวม Fabric Activator กับรายงาน Power BI

ผู้สร้างเนื้อหาหรือผู้บริโภคที่สร้างหรือใช้รายงาน Power BI สามารถใช้ Activator เพื่อทําให้การดําเนินการและการแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติตามการเปลี่ยนแปลงข้อมูล คล้ายกับ การแจ้งเตือนข้อมูลจากไทล์แดชบอร์ด ผู้ใช้สามารถตั้งค่าการแจ้งเตือนบนวิชวล Power BI และกําหนดทริกเกอร์สําหรับการแจ้งเตือนเหล่านั้นได้ ผู้ใช้สามารถขยายฟังก์ชันนี้เพื่อใช้ การดําเนินการแบบกําหนดเองเพื่อทริกเกอร์โฟลว์ Power Automate ที่สามารถเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงปลายทางอื่น ๆ ได้

ใช้กรณีสําหรับการรวม Activator กับ Power BI ประกอบด้วย:

  • การตรวจหาสิ่งผิดปกติอัตโนมัติโดยการตั้งค่าการแจ้งเตือนเพื่อทริกเกอร์เมื่อค่าเกินเกณฑ์
  • การทดสอบการถดถอยอัตโนมัติของรายงานที่สําคัญทางธุรกิจ โดยการตั้งค่าการแจ้งเตือนเพื่อทริกเกอร์เมื่อค่า (เช่น ยอดขายปีก่อนหน้า หรือผลต่างงบประมาณ) เกินค่าเกณฑ์

การรวมกับ Microsoft Office 365

มีหลายวิธีในการผสานรวม Power BI กับผลิตภัณฑ์ Microsoft 365 เช่น Excel, PowerPoint และ Outlook

ใช้ข้อมูล Power BI ใน Excel

ผู้ใช้ที่ชอบทํางานใน Excel สามารถใช้การวิเคราะห์ใน Excel หรือตารางที่เชื่อมต่อแบบสดเพื่อใช้ข้อมูล Power BI ได้

ผู้บริโภคเนื้อหาที่มีสิทธิ์ในการสร้างสําหรับแบบจําลองความหมายสามารถเชื่อมต่อกับแบบจําลองจาก Excel เพื่อใช้ การวิเคราะห์ใน Excel ได้ วิธีการนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสํารวจแบบจําลองเพื่อให้พวกเขาสามารถทําการวิเคราะห์เฉพาะกิจของตนเองด้วย PivotTables ได้

กรณีการใช้งานสําหรับการวิเคราะห์ใน Excel ประกอบด้วย:

  • ผู้ใช้ชอบวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel มากกว่าใช้ Power BI
  • ผู้ใช้ต้องการดําเนินการ BI ส่วนบุคคลเพื่อสร้างรายงานของตนเองใน Excel
  • ผู้ใช้ต้องการใช้ข้อมูล Power BI เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ที่มีอยู่ใน Excel

เคล็ดลับ

ถ้าคุณคาดหวังให้ผู้ใช้เชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายจาก Excel ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณทําตามขั้นตอนที่จําเป็นในการฝึกวิธีใช้และจัดระเบียบแบบจําลองความหมายของคุณด้วยวิธีที่เป็นประโยชน์ ตัวอย่างเช่น จัดระเบียบเขตข้อมูลลงในโฟลเดอร์การแสดง และซ่อนตารางและเขตข้อมูลที่ไม่ได้มีไว้สําหรับการใช้งานในรายงาน

Analyze ใน Excel ใช้นิพจน์หลายมิติ (MDX) สําหรับคิวรีแทนนิพจน์การวิเคราะห์ข้อมูล (DAX) ที่ใช้โดยรายงาน Power BI คิวรี MDX อาจได้รับประสิทธิภาพที่แย่กว่าเมื่อเทียบกับคิวรี DAX ที่เทียบเท่ากัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ใช้เข้าใจว่าพวกเขาควรใช้การวิเคราะห์ใน Excel สําหรับการวิเคราะห์การรวมระดับสูง และทําการวิเคราะห์รายละเอียดเพิ่มเติมโดยใช้ Power BI หรือประสบการณ์ Fabric อื่นๆ

นอกจากนี้ คุณลักษณะบางอย่างในแบบจําลองความหมาย เช่น เขตข้อมูลพารามิเตอร์ และ สตริงรูปแบบหน่วยวัดแบบไดนามิก ไม่ทํางานในการวิเคราะห์ใน Excel สําหรับข้อควรพิจารณาและข้อจํากัดอื่น ๆ โปรดดูบทความนี้

คุณยังสามารถรับข้อมูล Power BI ใน Excel โดยใช้ ตารางที่เชื่อมต่อสด ด้วยวิธีนี้ ผู้ใช้ที่ส่งออกข้อมูลจากวิชวลรายงาน Power BI จะได้รับเวิร์กบุ๊ก Excel ที่มีตารางที่เติมข้อมูล คิวรีตารางจะดึงข้อมูลล่าสุดโดยอัตโนมัติเมื่อเปิดเวิร์กบุ๊ก หรือเมื่อรีเฟรชตารางด้วยตนเอง

กรณีการใช้งานสําหรับตารางที่เชื่อมต่อสดประกอบด้วย:

  • ผู้ใช้ต้องการตรวจสอบหรือวิเคราะห์ข้อมูลในวิชวลเฉพาะ
  • ผู้ใช้จําเป็นต้องส่งออกข้อมูลเป็นประจําเพื่อสนับสนุนกรณีธุรกิจที่ถูกต้อง
  • คุณกําลังดําเนินการทดสอบ แบบจําลอง เชิงความหมายหรือ รายงานด้วยตนเอง

ในขณะที่การส่งออกตารางที่เชื่อมต่อสดดีกว่าการส่งออกตารางแบบไม่เชื่อมต่อจากรายงาน Power BI คุณควรแนะนําให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยงการส่งออกข้อมูลใด ๆ ข้อมูลที่ส่งออกแสดงความท้าทายด้านการกํากับดูแลและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่อาจทําให้เกิดการแทรกซึมข้อมูลจากองค์กร ให้พิจารณาผู้ใช้การฝึกอบรมเพื่อเชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายจาก Excel หรือ Power BI Desktop เพื่อดําเนินการวิเคราะห์ของตนเอง และเพื่อแชร์ผลลัพธ์กับเพื่อนร่วมงานของพวกเขาอย่างปลอดภัย

การจัดการการส่งออกข้อมูลเป็นแบบฝึกหัดการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญเพื่อปรับปรุงความสมบูรณ์ของวัฒนธรรมข้อมูลของคุณ และช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ Power BI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

รวมรายงาน Power BI ใน PowerPoint

คุณสามารถใช้ Power BI add-in สําหรับ PowerPoint เพื่อเพิ่มรายงาน Power BI แบบโต้ตอบแบบสด หรือวิชวลเฉพาะไปยังสไลด์ PowerPoint ได้ คุณลักษณะนี้เป็นทางเลือกที่ดีในการแทรกสกรีนช็อตแบบคงที่เนื่องจากวิชวลสามารถกรองและโต้ตอบในระหว่างการนําเสนอได้

PowerPoint เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์เพื่อเสริมรายงาน Power BI ที่มีอยู่ แต่ไม่ปรับขนาดเป็นวิธีการแจกจ่ายหลัก แต่ให้ใช้วิธีการแจกจ่ายรายงาน เช่น แอป Power BI และค้นหาโอกาสสําหรับการรวม PowerPoint เพื่อเสริมหรือขยายมัน

การจัดการการกระจายรายงานเป็นไฟล์แฟล็ตและงานนําเสนอ PowerPoint เป็นแบบฝึกหัดการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญเพื่อปรับปรุงความสมบูรณ์ของวัฒนธรรมข้อมูลและขอบเขตการส่งมอบเนื้อหาของคุณ และเพื่อให้ผู้ใช้สามารถใช้ Power BI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กรณีการใช้การรวม Power BI ใน PowerPoint ประกอบด้วย:

  • เล่นงานนําเสนอในโหมด การนําเสนอภาพนิ่งอย่างต่อเนื่องด้วยรายงาน Power BI ที่ทันสมัย ตัวอย่างเช่น บนหน้าจอขนาดใหญ่ในโรงงาน
  • หยุดสแนปช็อตของมุมมองเฉพาะเพื่อให้ข้อมูลรายงานไม่อัปเดตโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณต้องการตรวจทานรายงานในจุดเวลาจากวันที่ที่ผ่านมา
  • แชร์งานนําเสนอด้วยรายงาน Power BI แบบสดเพื่อให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลล่าสุดได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณต้องการให้ผู้ชมตรวจทานงานนําเสนอและรายงานก่อนที่คุณจะนําเสนอ

ผู้ดูแลระบบ Fabric สามารถควบคุมการใช้งานด้วยการตั้งค่าเปิดใช้งาน Add-in ของ Power BI สําหรับผู้เช่า PowerPoint สําหรับข้อควรพิจารณาและข้อจํากัดอื่น ๆ โปรดดูบทความนี้

การรวมกับ Power Platform

Power BI เป็นส่วนหนึ่งของ Power Platform ดังนั้น Power BI จึงรวมเข้ากันได้ดีกับแอปพลิเคชันอื่น ๆ ในตระกูล Power Platform เช่น Power Apps, Power Automate และ Power Pages

  • Power Apps ช่วยให้คุณสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันที่มีรหัสต่ําในองค์กรของคุณได้อย่างรวดเร็ว
  • Power Automate ช่วยให้คุณทํางานและเวิร์กโฟลว์โดยอัตโนมัติโดยการสร้างโฟลว์เชิงตรรกะที่ทริกเกอร์โดยอัตโนมัติ ตามกําหนดการ หรือเพื่อตอบสนองต่อการดําเนินการด้วยตนเอง คุณสามารถสร้าง โฟลว์ ระบบคลาวด์ที่ทํางานแบบอัตโนมัติโดยไม่มีเครื่องเฉพาะ คุณยังสามารถใช้แอปพลิเคชัน Power Automate บนเดสก์ท็อป เพื่อเขียนโฟลว์เดสก์ท็อปที่จําเป็นต้องใช้เครื่องเนื่องจากพวกเขาใช้กระบวนการอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์เพื่อจําลองการดําเนินการของผู้ใช้
  • Power Pages ช่วยให้คุณสร้างเว็บไซต์ธุรกิจภายนอกด้วยส่วนติดต่อผู้ใช้ที่มีรหัสต่ํา

ใช้วิชวล Power Apps ในรายงาน Power BI

คุณสามารถรวม Power Apps ใน Power BI โดยใช้วิชวล Power Apps วิชวลนี้ช่วยให้คุณสามารถแสดงแอปพื้นที่ทํางาน Power Apps ที่โต้ตอบและใช้งานได้ภายในรายงาน Power BI ใน Power BI คุณสามารถเลือกเขตข้อมูลที่จะเพิ่มลงในวิชวล Power Apps ได้ จากนั้น ใน Power Apps คุณสามารถใช้เขตข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างป้ายชื่อที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและฟังก์ชันการทํางานเพื่อปรับปรุงแอปของคุณได้ การรวมรายงาน Power BI และ Power Apps เข้าด้วยกันช่วยให้สามารถใช้งานกรณีต่างๆ ที่สามารถช่วยให้ผู้คนตัดสินใจและดําเนินการโดยใช้ข้อมูลในรายงานได้

มีข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับสิทธิ์การใช้งานบางประการที่ควรทราบหากคุณใช้วิธีนี้ หากต้องการใช้วิชวล Power Apps ในรายงาน Power BI ผู้ดูรายงานต้องมี สิทธิ์การใช้งาน Power Apps นอกเหนือจากสิทธิ์การใช้งาน Power BI ต่อผู้ใช้ที่จําเป็น อีกวิธีหนึ่งคือ คุณสามารถใช้ แผน การชําระค่าบริการตามการใช้งานจริงสําหรับ Power Apps และ Power Automate ได้

การใช้กรณีของวิชวล Power Apps ประกอบด้วย:

  • อํานวยความสะดวกในการเขียนกลับไปยังฐานข้อมูล ตัวอย่างเช่น เพื่อเพิ่มข้อคิดเห็นให้กับลูกค้าบางรายหรือปรับเปลี่ยนค่าการคาดการณ์จากภายในรายงาน Power BI
  • อํานวยความสะดวกในการดําเนินการโดยตรงที่รายงาน Power BI แจ้งให้ทราบ เช่น การติดต่อลูกค้าจากรายงานความพึงพอใจของลูกค้า
  • อนุญาตให้ผู้ใช้ส่งฟอร์มจากภายในรายงาน Power BI เช่น ฟอร์มคําติชม แบบสํารวจ หรือแบบสํารวจ

ในสถานการณ์ที่ฝังตัว วิชวล Power Apps ได้รับการสนับสนุนสําหรับ สถานการณ์ ฝังตัวสําหรับองค์กรของคุณ เท่านั้น และไม่ใช่ สถานการณ์ ฝังตัวสําหรับลูกค้า ของคุณ สําหรับข้อจํากัดอื่น ๆ โปรดดู ข้อจํากัดของวิชวล Power Apps

รวมรายงาน Power BI ในแอปพื้นที่ทํางาน Power Apps

คุณสามารถรวม ไทล์แดชบอร์ด Power BI ภายในแอปพื้นที่ทํางาน Power Apps ได้ ด้วยวิธีการนี้ สื่อปริมาณการใช้หลักคือ Power App ซึ่งได้รับการปรับปรุงโดยไทล์ Power BI คุณฝังไทล์โดยใช้ ตัวควบคุม ไทล์ Power BI ในระหว่างการพัฒนาแอปพื้นที่ทํางาน

ดําเนินการใน Power BI จาก Power Automate

คุณสามารถใช้ Power Automate เพื่อดําเนินการที่เฉพาะเจาะจงใน Power BI โดยอัตโนมัติ เช่น การส่งออกรายงาน การรีเฟรชแบบจําลองความหมาย หรือการประเมินผลคิวรี DAX ความสามารถนี้จะเป็นประโยชน์ในการปรับปรุงงานบางอย่างให้มีประสิทธิภาพขึ้นหรือปรับปรุงประสิทธิภาพการทํางาน

ใช้กรณีสําหรับการทําให้ Power BI เป็นแบบอัตโนมัติจาก Power Automate ประกอบด้วย:

  • ทริกเกอร์การรีเฟรชของแบบจําลองความหมายเมื่อมีการอัปเดตแหล่งข้อมูลอัพสตรีม
  • การแจกจ่ายรายงาน Power BI หรือรายงานที่มีการแบ่งหน้าให้เป็นอัตโนมัติ
  • เพิ่มแถวลงในตารางแบบจําลองความหมาย Power BI เมื่อโฟลว์ถูกทริกเกอร์

ทริกเกอร์โฟลว์ Power Automate จาก Power BI

คุณยังสามารถใช้ Power BI เพื่อทริกเกอร์โฟลว์ระบบคลาวด์ของ Power Automate ได้สามวิธี:

ด้วยวิธีนี้ คุณไม่ต้องดําเนินการ Power BI โดยอัตโนมัติเท่าที่คุณตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใน Power BI คุณสามารถทริกเกอร์เหตุการณ์เหล่านี้ด้วยตนเอง (เช่น วิชวล Power Automate) หรือโดยอัตโนมัติ (เช่น การแจ้งเตือนข้อมูล) คุณยังสามารถใช้ข้อมูลจากกระแสข้อมูล Power BI ในโฟลว์ ซึ่งสามารถช่วยให้คุณดําเนินการที่เฉพาะเจาะจงและเกี่ยวข้องมากขึ้นโดยอัตโนมัติได้

มีข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับสิทธิ์การใช้งานบางประการที่ควรคํานึงถึงสําหรับวิธีการนี้ หากต้องการใช้วิชวล Power Automate ในรายงาน Power BI ผู้ดูรายงานต้องมีสิทธิ์เข้าถึงโฟลว์ Power Automate และ สิทธิ์การใช้งาน Power Automate หากจําเป็น นอกเหนือจากสิทธิ์การใช้งานต่อผู้ใช้ใดๆ ที่จําเป็น อีกวิธีหนึ่งคือ คุณสามารถใช้ แผน การชําระค่าบริการตามการใช้งานจริงสําหรับ Power Apps และ Power Automate ได้

ใช้กรณีสําหรับการทริกเกอร์โฟลว์ Power Automate จาก Power BI ประกอบด้วย:

  • อัปเดตหรือเพิ่มแถวลงในตาราง Excel จากภายในรายงาน Power BI โดยใช้วิชวล Power Automate
  • ทําการทดสอบการถดถอยโดยอัตโนมัติโดยการตั้งค่ารายงานและแดชบอร์ดเพื่อรายงานความแตกต่างของค่าปัจจุบันด้วยข้อมูลพื้นฐานที่รู้จัก และโดยการตั้งค่าการแจ้งเตือนข้อมูลบนไทล์แดชบอร์ด
  • แจ้งให้ทีมหรือบุคคลทราบเมื่อมีค่าที่ไม่คาดคิดหรือความผิดปกติในข้อมูลแบบจําลองเชิงความหมายโดยใช้การแจ้งเตือนข้อมูล หากต้องการใช้วิชวล Power Automate ในรายงาน Power BI ผู้ดูรายงานต้องมีสิทธิ์เข้าถึงโฟลว์ Power Automate และ สิทธิ์การใช้งาน Power Automate หากจําเป็น นอกเหนือจากสิทธิ์การใช้งานต่อผู้ใช้ใดๆ ที่จําเป็น อีกวิธีหนึ่งคือ คุณสามารถใช้ แผน การชําระค่าบริการตามการใช้งานจริงสําหรับ Power Apps และ Power Automate ได้

ฝังรายงาน Power BI ในเว็บไซต์ Power Pages

คุณสามารถ ฝังรายงาน Power BI ในเว็บไซต์ Power Pages ซึ่งช่วยให้คุณสามารถแสดงรายงาน Power BI บนเว็บไซต์ภายนอกของคุณที่สร้างด้วย Power Pages วิธีการนี้เพิ่มความคล่องตัวในสถานการณ์ การฝังตัวสําหรับลูกค้าของคุณ โดย การเปิดใช้งานบริการ Power BI Embedded จากศูนย์การจัดการ Power Platform

มีข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับสิทธิ์การใช้งานบางประการที่ควรคํานึงถึงสําหรับวิธีการนี้ เมื่อต้องฝังรายงาน Power BI ในเว็บไซต์ Power Pages คุณต้องมี F, P, EM หรือ A SKU คุณยังต้องมีสิทธิ์การใช้งาน Power Pages ที่เหมาะสมอีกด้วย

ใช้กรณีสําหรับการฝังรายงาน Power BI ในเว็บไซต์ Power Pages ได้แก่:

  • กระจายรายงานผ่านพอร์ทัลแบบกําหนดเองไปยังผู้ใช้ภายนอกหรือลูกค้า
  • แสดงการวิเคราะห์เว็บไซต์ เช่น สมาชิกหรือการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ
  • ปรับปรุงเว็บไซต์ Power Pages ของคุณด้วยการแสดงภาพ Power BI แบบโต้ตอบ

นอกเหนือจากข้อจํากัดของ Power BI Embedded แล้ว ยังมีข้อจํากัดเฉพาะสําหรับการฝังรายงานใน Power Pages ตัวอย่างเช่น ต้องเผยแพร่รายงานไปยังพื้นที่ทํางานเดียวกันเป็นแบบจําลองความหมายที่เชื่อมต่อกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณคํานึงถึงข้อควรพิจารณาเหล่านี้ก่อนที่คุณจะตัดสินใจที่จะฝังเนื้อหา Power BI ในเว็บไซต์ Power Pages

การรวม OneDrive และ SharePoint

OneDrive และ SharePoint มักใช้เนื่องจากเป็นตัวเลือกที่สะดวกในการจัดเก็บเนื้อหาและไฟล์ข้อมูลสําหรับ Power BI ด้วยการผสานรวม OneDrive และ SharePoint คุณสามารถเพิ่มความสามารถในการแชร์เพิ่มเติมได้

การรีเฟรช OneDrive ของไฟล์ Power BI Desktop

เมื่อคุณบันทึกไฟล์ Power BI Desktop (.pbix) ไปยัง OneDrive for Work หรือ School หรือ SharePoint คุณสามารถนําเข้าไฟล์นั้นลงในพื้นที่ทํางานจาก OneDrive แทนที่จะเผยแพร่จาก Power BI Desktop ด้วยการทําเช่นนั้น คุณจะได้รับประโยชน์จากการ รีเฟรช OneDrive ซึ่งแบบจําลองข้อมูลจะได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติโดยปกติจะภายในหนึ่งชั่วโมง

ใช้กรณีสําหรับการใช้การรีเฟรช OneDrive ได้แก่:

  • ผู้ใช้แบบบริการตนเองต้องการปรับปรุงการเผยแพร่ไฟล์ Power BI Desktop
  • ผู้สร้างเนื้อหาต้องการติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลงในขณะที่ทํางานร่วมกันใน OneDrive

นอกเหนือจากการรวม OneDrive สําหรับไฟล์ .pbix แต่ละรายการสําหรับแบบจําลองเชิงความหมายและรายงานแล้ว คุณยังสามารถตั้งค่า การรวมระดับพื้นที่ทํางานกับ OneDrive ได้

แสดงตัวอย่างไฟล์ Power BI Desktop ใน OneDrive และ SharePoint

เมื่อคุณแชร์ไฟล์ Power BI Desktop กับบุคคลอื่นผ่านทาง OneDrive หรือ SharePoint พวกเขาสามารถ แสดงตัวอย่างรายงาน จาก OneDrive หรือ SharePoint ได้โดยไม่ต้องเปิดใน Power BI Desktop ความสามารถนี้จะทํางานเฉพาะสําหรับรายงานที่เชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมายที่ใช้ร่วมกัน หรือไฟล์ Power BI Desktop ที่ประกอบด้วยรายงานและแบบจําลองความหมายการนําเข้า นอกจากนี้ คุณไม่สามารถดูตัวอย่างไฟล์ Power BI Desktop ที่มีขนาดใหญ่กว่าหรือ 1 GB ได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูข้อควรพิจารณาและข้อจํากัด

มีข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับสิทธิ์การใช้งานบางประการที่ควรคํานึงถึงสําหรับวิธีการนี้ ผู้ใช้จําเป็นต้องมีสิทธิ์การใช้งาน Power BI Pro เพื่อแสดงตัวอย่างไฟล์ Power BI Desktop ใน OneDrive หรือ SharePoint สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูข้อกําหนดเบื้องต้นในการดูรายงานใน OneDrive และ SharePoint

ใช้กรณีสําหรับการใช้ OneDrive เพื่อแสดงตัวอย่างไฟล์ได้แก่:

  • ผู้สร้างเนื้อหาใช้ OneDrive หรือ SharePoint เพื่ออํานวยความสะดวกในการทํางานร่วมกัน
  • ผู้สร้างเนื้อหาที่ใช้การรวม OneDrive เช่น การรีเฟรช OneDrive หรือใช้เพื่อ ติดตามและจัดการการเปลี่ยนแปลง ไปยังไฟล์ .pbix ต้องการความสะดวกในการแสดงตัวอย่างไฟล์ก่อนที่จะเปิด

ฝังรายงาน Power BI ใน SharePoint Online

คุณสามารถรวม Power BI กับ SharePoint โดยการ ฝังรายงาน Power BI ใน SharePoint Online (หรือที่เรียกว่า การฝังที่ปลอดภัย) ประสบการณ์การรายงานจะเหมือนกับเมื่อผู้ใช้ดูในพื้นที่ทํางาน Fabric โดยใช้ลิงก์ที่แชร์กับการเข้าถึงโดยตรง มีการบังคับใช้การรักษาความปลอดภัย ระดับแถวพร้อมกับสิทธิ์รายการ ผู้ใช้ต้องมีสิทธิ์เข้าถึงรายงานโดยตรงเพื่อดูรายงานเหล่านั้นในไซต์ SharePoint

ใช้กรณีสําหรับการฝังรายงาน Power BI ใน SharePoint Online รวมถึง:

  • คุณต้องการแจกจ่ายรายงานจากพอร์ทัล SharePoint แทนที่จะผ่านพื้นที่ทํางาน Fabric วิธีการนี้จะเป็นประโยชน์เมื่อคุณต้องการแจกจ่ายรายงานจากหลายพื้นที่ทํางานไปยังผู้ชมที่ระบุ
  • คุณต้องการฝังรายงานที่สนับสนุนการทํางานร่วมกันหรือการตัดสินใจในไซต์ SharePoint ของคุณ

การรวมกับ Visual Studio และ VS Code

นักพัฒนาหลายคนคุ้นเคยกับการใช้ Visual Studio หรือ Visual Studio Code (VS Code) เพื่อจัดการไฟล์ต้นฉบับและเมตาดาต้า เครื่องมือเหล่านี้มีตัวเลือกมากมายเพื่อรวมกับ Power BI และ Fabric

พัฒนาแบบจําลองเชิงความหมายโดยใช้ Visual Studio กับโครงการ Analysis Services

หากนักพัฒนาต้องการทํางานใน Visual Studio นักพัฒนาสามารถ พัฒนาและปรับใช้แบบจําลองความหมายจาก Visual Studio แทน Power BI Desktop ได้ ในกรณีนี้ พวกเขาต้องการ Visual Studio 2017 หรือรุ่นที่ใหม่กว่า และเวอร์ชัน 2.9.14 (หรือสูงกว่า) ของส่วนขยาย SQL Server Data Tools (SSDT)

เคล็ดลับ

นักพัฒนาที่ชอบประสบการณ์ที่คล้ายกับ Visual Studio ในการสร้างและจัดการแบบจําลองเชิงความหมายอาจพบว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าในการใช้ ตัวแก้ไขตาราง ตัวแก้ไขตารางเป็นเครื่องมือภายนอกที่เชื่อมต่อกับแบบจําลองภายในเครื่องที่เปิดอยู่ใน Power BI Desktop หรือแบบจําลองระยะไกลผ่านตําแหน่งข้อมูลอ่าน/เขียน XMLA นอกจากนี้ยังสนับสนุนการเขียนสคริปต์และการทํางานแบบกลุ่มเพื่อปรับปรุงประสิทธิผลของนักพัฒนา

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู การจัดการแบบจําลองข้อมูลขั้นสูง

จัดการรายการด้วย VS Code

หากนักพัฒนาต้องการทํางานใน VS Code พวกเขาสามารถใช้ส่วนขยายเพื่ออํานวยความสะดวกในการทํางานบางอย่างกับ Power BI ผ่านแอปพลิเคชัน VS Code

มีเครื่องมือมากมายที่พวกเขาสามารถใช้เพื่อจัดการส่วนต่าง ๆ ของ Power BI จากรหัส VS:

  • TMDL: ส่วนขยาย VS Code อย่างเป็นทางการจาก Microsoft ที่ให้การสนับสนุนภาษาสําหรับ Tabular Model Definition Language (TMDL) เพื่อทํางานกับแบบจําลองความหมายที่ใช้รูปแบบเมตาดาต้า TMDL
  • Power BI Studio: ส่วนขยาย VS Code ที่พัฒนาโดยชุมชนที่ใช้ Power BI REST API เพื่อดูและจัดการรายการในพื้นที่ทํางาน
  • ชุดส่วนขยาย Power BI VSCode: คอลเลกชันของส่วนขยาย VS Code ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทํางานใน VS Code ด้วย Fabric และ Power BI ได้ ซึ่งรวมถึงส่วนขยายทั้ง TMDL และ Power BI Studio

การรวม VS Code ยังได้รับการสนับสนุนโดยประสบการณ์ Fabric อื่น ๆ เช่น สมุดบันทึก สําหรับวิศวกรรมข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือสําหรับการจัดการแบบจําลองความหมายของ Power BI โดยใช้ ลิงก์ เชิงความหมาย (อธิบายไว้ก่อนหน้านี้)

การรวม Python หรือ R

คุณสามารถเรียกใช้สคริปต์ Python หรือ R ในแบบจําลองความหมาย Power BI และรายงานเพื่อขยายการทํางานของรายการเหล่านี้ ความสามารถนี้จะเป็นประโยชน์สําหรับผู้สร้างเนื้อหาที่คุ้นเคยกับ Python หรือ R และผู้สร้างและแจกจ่ายเนื้อหาสําหรับผู้ใช้ทางธุรกิจผ่านทาง Power BI

เจ้าของเนื้อหาหรือผู้สร้างที่มีความช่ําชองใน Python หรือ R อาจได้รับประโยชน์จากการใช้ รายการ สมุดบันทึกในความจุ Fabric สําหรับกรณีการใช้งานจํานวนมาก สมุดบันทึกเป็นตัวเลือกมากกว่าการรวม Python และ R ด้วย Power BI เนื่องจากมีตัวเลือกเพิ่มเติมในการสร้างและรักษาโซลูชันที่สร้างขึ้นในภาษาเหล่านี้ ดังนั้นจึงมีข้อจํากัดน้อยลง และมักเกี่ยวข้องกับความพยายามในการสนับสนุนน้อยลง

เรียกใช้ Python หรือ R code ในแบบจําลองความหมาย

คุณสามารถรวม Python หรือ R code เป็นส่วนหนึ่งของการแปลงข้อมูลที่คุณดําเนินการในแบบจําลองความหมายที่ใช้โหมดที่เก็บข้อมูลการนําเข้า การรวมนี้ช่วยให้คุณสามารถแปลงข้อมูลหรือทําการวิเคราะห์ขั้นสูงด้วย Python หรือ R เมื่อใดก็ตามที่คุณรีเฟรชแบบจําลอง

เมื่อต้องการรีเฟรชแบบจําลองความหมายที่เผยแพร่แล้วที่ใช้ Python หรือ R ที่รวมอยู่ใน Power Query คุณต้องใช้เกตเวย์ข้อมูลภายในองค์กรในโหมดส่วนบุคคล นั่นเป็นเพราะ Python หรือ R code ทํางานภายในเครื่องโดยใช้ Python หรือ R ที่ติดตั้งบนเครื่อง โดยทั่วไปการตั้งค่านี้เป็นเรื่องท้าทายในการจัดการและบํารุงรักษา ถ้าคุณจําเป็นต้องใช้ Python หรือ R ในแบบจําลองความหมาย เราขอแนะนําให้ใช้วิธีอื่น เช่น สมุดบันทึกใน Fabric

สร้างวิชวล Python หรือ R ในรายงาน Power BI

คุณสามารถรวม Python หรือ R เข้ากับรายงาน Power BI เพื่อสร้างวิชวลแบบกําหนดเองด้วยไลบรารี Python เช่น Seaborn หรือแพคเกจ R เช่น ggplot2 วิชวลเหล่านี้สามารถปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์และสนับสนุนคุณลักษณะแบบโต้ตอบใน Power BI เช่นการแสดงผลลัพธ์ที่ถูกกรอง การกรองข้าม คําแนะนําเครื่องมือแบบกําหนดเอง การดูรายละเอียดแนวลึก และการดูรายละเอียดแบบเจาะลึก

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าวิชวล Python หรือ R ทั้งหมดของคุณใช้ ไลบรารี Python และ แพคเกจ R ที่ได้รับการรองรับใน Fabric ถ้าคุณใช้ไลบรารีหรือแพคเกจที่ไม่สนับสนุน วิชวลจะไม่แสดงในบริการของ Power BI แม้ว่าวิชวลจะแสดงในรายงานของคุณใน Power BI Desktop ก็ตาม

แม้ว่าคุณจะสามารถแปลงข้อมูลและทําการคํานวณโดยเป็นส่วนหนึ่งของวิชวล Python หรือวิชวลแบบกําหนดเองแบบ R ได้ แต่ไม่แนะนํา การวางตรรกะนี้ในวิชวล Python หรือ R อาจส่งผลให้ระยะเวลาการแสดงผลช้าลง และยากขึ้นในการบํารุงรักษาวิชวลและทําให้เกิดการกลมกลืนระหว่างวิชวลและรายงานในตรรกะการคํานวณ

ให้เพิ่มตรรกะของคุณไปยังการคํานวณ DAX ด้วยการสร้างหน่วยวัด และดําเนินการแปลงของคุณเพิ่มเติมเช่น ใน Power Query หรือแหล่งข้อมูล ถ้าเป็นไปได้

วิชวลแบบกําหนดเองสําหรับรายงาน Power BI

มีตัวเลือกอื่น ๆ ในการสร้างวิชวลแบบกําหนดเองในรายงาน Power BI นอกเหนือจาก Python และ R แม้ว่าจะไม่ได้รวมกันอย่างชัดเจน คุณสามารถใช้วิชวลแบบกําหนดเองในรายงาน Power BI สําหรับกรณีการใช้งานขั้นสูงหรือเฉพาะเจาะจงได้ คุณสามารถสร้างวิชวลแบบกําหนดเองของคุณเอง— ซึ่งไม่จําเป็นต้องรวมกับบริการอื่น ๆ หรือรับวิชวลจาก AppSource ซึ่งอาจฟรีหรือจําเป็นต้องมีสิทธิ์การใช้งาน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวิชวลแบบกําหนดเอง ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการผสานรวมกับบริการของบุคคลที่สาม และคุณจะต้องยอมรับเงื่อนไขการอนุญาตให้ใช้สิทธิของพวกเขา

ถ้าคุณกําลังคิดเกี่ยวกับการใช้วิชวลแบบกําหนดเองเพื่อขยายฟังก์ชันการทํางานของรายงาน Power BI ให้พิจารณา Deneb Deneb เป็นวิชวลแบบกําหนดเองที่พัฒนาโดยชุมชนซึ่งได้รับการรับรองที่ช่วยให้คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ JSON ที่เปิดเผยของภาษาเวกาหรือ Vega-Lite เพื่อสร้างการแสดงภาพของคุณเอง Deneb มีชุมชนขนาดใหญ่และเทมเพลตจํานวนมาก ซึ่งทําให้เป็นตัวเลือกที่ดีสําหรับผู้สร้างรายงานที่ต้องการสร้างวิชวลของตนเองโดยไม่ต้องใช้ JavaScript, Python หรือ R

รวมกับบริการอื่น ๆ ของบุคคลที่สาม

มีบริการอื่น ๆ ที่เป็นบุคคลที่สามซึ่งนําเสนอการรวมกับ Power BI

ส่วนต่อไปนี้นําเสนอบริการของบุคคลที่สาม พร้อมกับกรณีการใช้งานที่สําคัญที่ต้องพิจารณา

การรวมกับแบบจําลองความหมายผ่านตําแหน่งข้อมูล XMLA

ใน Power BI เครื่องมือภายนอกสามารถเชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมาย Power BI ของคุณโดยใช้ตําแหน่งข้อมูล XMLA ได้ มีทั้งเครื่องมือโอเพนซอร์ส (Open Source)และเครื่องมือพร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ที่คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานหรือขยายการทํางานของแบบจําลองความหมายที่มีอยู่ของคุณ

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือที่สามารถรวมกับแบบจําลองความหมายผ่านตําแหน่งข้อมูล XMLA:

  • cmdlet ของ PowerShell เพื่อทําให้งานแบบจําลองความหมายบางอย่างเป็นแบบอัตโนมัติ
  • ตัว สร้างรายงาน Power BI เพื่อคิวรีแบบจําลองความหมายด้วย DAX และสร้างรายงานที่มีการแบ่งหน้า
  • ตัวแก้ไขตาราง ซึ่งเป็นเครื่องมือของบุคคลที่สามเพื่อพัฒนาและจัดการแบบจําลองเชิงความหมาย
  • DAX Studio ซึ่งเป็นเครื่องมือของบุคคลที่สามเพื่อเขียนและปรับคิวรี DAX ให้เหมาะสม
  • ALM toolkit ซึ่งเป็นเครื่องมือของบุคคลที่สามเพื่อเปรียบเทียบและปรับใช้แบบจําลองความหมาย

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตําแหน่งข้อมูล XMLA และแอปพลิเคชันไคลเอ็นต์และเครื่องมือที่ใช้จุดสิ้นสุด XMLA โปรดดูที่ การเชื่อมต่อและการจัดการแบบจําลองความหมายที่มีตําแหน่งข้อมูล XMLA ใน Power BI ตําแหน่งข้อมูล XMLA ได้รับการสนับสนุนสําหรับพื้นที่ทํางานที่มีการตั้งค่าโหมดสิทธิ์การใช้งานเป็นความจุ Fabric ความจุพรีเมียม หรือ Premium Per User เท่านั้น

คุณสามารถ เปิดใช้งานตําแหน่ง ข้อมูล XMLA และตั้งค่าให้อ่านหรืออ่าน/เขียนจากตัวเลือกปริมาณงาน Power BI ใน พอร์ทัลผู้ดูแลระบบได้ นอกจากนี้ยังมี การตั้งค่า ผู้เช่ามากมายที่คุณสามารถใช้เพื่อควบคุมว่าผู้ใช้และกลุ่มใดที่สามารถใช้ตําแหน่งข้อมูล XMLA ได้

รายการตรวจสอบ - เมื่อวางแผนที่จะรวม Power BI เข้ากับบริการอื่น ๆ การตัดสินใจที่สําคัญและข้อควรพิจารณา ประกอบด้วย:

  • กําหนดข้อกําหนด: อธิบายสิ่งที่คุณกําลังพยายามบรรลุและประโยชน์ที่คาดหวังในการทําเช่นนั้น
  • อธิบายว่าเหตุใดคุณจึงไม่สามารถทํางานใน Power BI ได้เพียงอย่างเดียว: กําหนดความท้าทายหรือข้อจํากัดที่ป้องกันไม่ให้คุณปฏิบัติตามข้อกําหนดนี้ด้วยเครื่องมือและคุณลักษณะที่มีอยู่ภายใน Power BI
  • ระบุบริการที่สามารถช่วยให้คุณปฏิบัติตามข้อกําหนดได้: รวบรวมรายการบริการที่สามารถช่วยให้คุณบรรลุวัตถุประสงค์ของคุณ ขึ้นอยู่กับความต้องการ อาจมีเพียงหนึ่งตัวเลือกที่สามารถใช้งานได้
  • ระบุความเสี่ยง ข้อจํากัด หรือข้อควรพิจารณาที่อาจเกิดขึ้น: วางแผนอย่างรอบคอบและพิจารณาผลกระทบสําหรับการรวมนี้สําหรับพื้นที่ต่าง ๆ เช่น ความปลอดภัย การออกใบอนุญาต การกํากับดูแล และการเปิดใช้งานผู้ใช้อย่างรอบคอบ
  • วิจัยว่าคุณจะตั้งค่าการรวมอย่างไร: อ่านเอกสารทางเทคนิคที่เหมาะสมและรวบรวมโพรโทคอลทีละขั้นตอนที่นําไปใช้กับสถานการณ์เฉพาะของคุณสําหรับวิธีที่คุณจะรวม Power BI กับบริการหรือเครื่องมือ ใส่ใจเป็นพิเศษกับการแก้ไขปัญหาหรือการกําหนดค่าของการรวมนี้ที่คุณอาจจําเป็นต้องทํา
  • ดําเนินการทดสอบหรือพิสูจน์แนวคิด (POC): ก่อนที่คุณจะตั้งค่าการรวมสําหรับผู้เช่า พื้นที่ทํางาน หรือรายการของคุณ ก่อนอื่นให้ทําการทดลองใช้ตัวแทนเพื่อทดสอบสมมติฐานใด ๆ และเปิดเผยความท้าทายหรือข้อจํากัดต่าง ๆ การดําเนินการทดสอบหรือ POC เป็นสิ่งสําคัญ
  • ตั้งค่าการฝึกอบรมและการตรวจสอบ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทีมส่วนกลางมีความพร้อมในการตรวจสอบบริการใหม่และผลกระทบต่อการใช้งานในผู้เช่าของคุณ เตรียมเอกสารการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ผู้คนสามารถใช้บริการใหม่และที่ช่วยให้พวกเขาหลีกเลี่ยงปัญหา

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

สําหรับข้อควรพิจารณา การดําเนินการ เกณฑ์การตัดสินใจ และคําแนะนําเพิ่มเติมเพื่อช่วยคุณในการตัดสินใจการใช้งาน Power BI โปรดดู ที่ การวางแผนการใช้งาน Power BI