Per Carles Casas,
Technical BI
Microsoft Product Owner
Els Models Semàntics Compostos en Power BI (Composite Semantic Models) permeten combinar múltiples fonts de dades sense necessitat de duplicar informació. Aquesta funcionalitat optimitza el rendiment i facilita la gestió de models complexos a Power BI, cosa que els converteix en una solució clau per a l’anàlisi de dades avançat.
Si la vostra organització gestiona diferents models per a vendes, compres o anàlisi de negoci, aquesta metodologia evita la sobrecàrrega de dades i millora l’eficiència operativa.
Avantatges dels Models Semàntics Compostos en Power BI
Implementar aquesta estratègia aporta múltiples beneficis, entre els quals destaquen:
- Optimització del rendiment
- Permet reutilitzar models publicats al servei de Power BI, reduint la càrrega de treball.
- Minimitza la duplicació de dades i evita càrregues innecessàries.
- Major flexibilitat i escalabilitat
- Facilita la combinació de dades de diverses fonts sense necessitat d’importar-les.
- Permet la creació de models més avançats amb càlculs i taules addicionals.
- Millor organització i administració de dades
- Manté els informes específics enfocats al seu propòsit, mentre que un model més complex gestiona anàlisis detallades.
Seguretat en els Models Semàntics Compostos
Un dels aspectes clau a Power BI és la seguretat. Els Models Semàntics Compostos mantenen la seguretat a nivell de fila (RLS) establerta als models originals. Això garanteix que els usuaris només accedeixin a les dades que els corresponen, assegurant la privadesa i el compliment normatiu dins de l’empresa.
Conclusió
L’ús de Models Semàntics Compostos en Power BI és una estratègia essencial per optimitzar l’anàlisi de dades, millorar l’eficiència en la gestió de models i garantir la seguretat de la informació.
Si busques optimitzar el rendiment de Power BI, reduir la redundància de dades i millorar l’escalabilitat dels teus informes, aquesta solució pot marcar la diferència a la teva organització.