Invoering

Stel je voor dat jij en je team zitten met een enorme set data afkomstig van verschillende bronnen. Het is misschien niet eenvoudig om dergelijke informatie op te nemen, te sorteren en te analyseren voor presentatiedoeleinden om zinvol te zijn. Op dit punt zijn Power BI Semantic Models nuttig. Ze werken ook in de hoedanigheid van een kaart die gebruikers de labyrinten van data laat zien en hen helpt om gemakkelijker door deze verwarring te navigeren. In de loop van dit artikel zullen we onthullen wat Power BI Semantic Models precies zijn, de onderdelen waaruit deze tool bestaat en hoe deze werkt, de noodzaak ervan bij het organiseren van data-opvraging. Aan het einde van het artikel zul je de waarde van dergelijke modellen waarderen bij het verbeteren van je data-analysebenadering.

Leerresultaten

• Begrijp wat semantische modellen van Power BI zijn.
• Lees meer over de onderdelen die kunnen worden opgenomen in semantische modellen van Power BI.
• Meer informatie over semantische modellen van Power BI.
• Ontdek meer over Power BI-stacks, ook wel Power BI Semantic Models genoemd.
• Definieer de vormen van semantische Power BI-modellen.
• Ontdek meer tips voor het ontwikkelen en implementeren van semantische Power BI-modellen.

Wat zijn semantische Power BI-modellen?

Power BI Semantic Models zijn entiteiten die de metadatastructuur van uw gegevens en de berekeningen die erin zitten, beschrijven. Deze typen modellen creëren een tussenpersoon tussen de fundamentele gegevensbronnen en de weergave die op Power BI is gemaakt in de vorm van visuals of een rapport. Ze stellen gebruikers in staat een gestructureerde perceptie van de gegevens te ontwikkelen die geschikter is voor analyse. Elk specifiek onderwerp met zijn metingen, ondergeschikte afdelingen en onderlinge relaties is onhaalbaar zonder gerefereerde semantische modellen om onverwerkte gegevens om te zetten in belangrijke informatie.

Componenten van semantische Power BI-modellen

We gaan nu dieper in op de componenten van Powe BI Semantic Models.

Tabellen

Tabellen in Power BI Semantic Models vertegenwoordigen verzamelingen van gerelateerde gegevens. Elke tabel bestaat uit rijen en kolommen, waarbij kolommen de kenmerken vertegenwoordigen en rijen de records.

Relaties

Relaties definiëren hoe tabellen met elkaar verbonden zijn. Door relaties te leggen, kunt u een netwerk van gegevens creëren dat uitgebreide analyses over verschillende tabellen mogelijk maakt.

Maatregelen

Metingen zijn berekeningen die worden gebruikt om data te aggregeren. Ze worden gedefinieerd met behulp van DAX (Data Analysis Expressions) en zijn essentieel voor het maken van metrieken zoals sommen, gemiddelden, tellingen en complexere berekeningen.

Berekende kolommen

Berekende kolommen worden in principe gemaakt met behulp van DAX-expressies en de berekeningen zijn gebaseerd op de velden die in de tabel zijn gebruikt. Het wordt toegepast om nieuwe waarden van een bepaalde tabel vast te stellen die zijn afgeleid van de bestaande.

Hiërarchieën

Herhaaldelijk worden gegevens gestructureerd in een of meer hiërarchieën van verschillende detailniveaus. Bijvoorbeeld, datumhiërarchie kan datumstammen vastleggen zoals jaar, kwartaal, maand en dag, en nog veel meer.

Rollen

Rollen definiëren beveiligingsmachtigingen binnen het model. Ze bepalen welke gegevens verschillende gebruikers kunnen zien en waarmee ze kunnen interacteren, zodat gevoelige informatie wordt beschermd.

Hoe werken semantische modellen van Power BI?

Power BI Semantic Models werken door een gestructureerde representatie van uw data te creëren. Hier is een stapsgewijze blik op hoe ze functioneren:

Stap 1: Gegevens importeren

De eerste stap omvat het importeren van gegevens uit verschillende bronnen in Power BI. Deze bronnen kunnen databases (zoals SQL Server, Oracle, etc.), spreadsheets (Excel, CSV-bestanden), cloudservices (Azure, Google Analytics) en meer omvatten.

Proces:

• Verbinding maken met gegevensbronnen: Via de gegevensconnectoren van Power BI kunt u rechtstreeks toegang krijgen tot verschillende gegevensbronnen.
• Gegevensextractie: Gegevens uit deze bronnen halen betekent dat alle informatie in de database moet worden ingevoerd.
• Initiële gegevensopschoning: Enkele van de taken omvatten methoden zoals het opschonen van gegevens, waarmee problemen zoals dubbele gegevens, ontbrekende gegevens of zelfs onjuiste formaten worden gecorrigeerd.

Stap 2: Gegevensmodellering

In deze stap definieert u de structuur van uw datamodel. Dit omvat het maken van tabellen, het vaststellen van relaties en het definiëren van berekeningen.

Proces:

• Tabellen maken: Organiseer uw gegevens in tabellen op basis van logische groeperingen.
• Relaties definiëren: Relaties tussen tabellen tot stand brengen om uitgebreide analyse mogelijk te maken. Dit omvat het maken van primaire en vreemde sleutels om gerelateerde tabellen te verbinden.
• Metingen en berekende kolommen maken: Gebruik DAX (Data Analysis Expressions) om metingen (bijvoorbeeld totale omzet, gemiddelde opbrengst) en berekende kolommen (bijvoorbeeld winstmarge, groeipercentage) te definiëren.
• Bouw hiërarchieën: Organiseer data in hiërarchieën om drill-down en roll-up analyses te vergemakkelijken. Maak bijvoorbeeld een datumhiërarchie met jaar, kwartaal, maand en dag.

Stap 3: Gegevensanalyse

Nu u het gegevensmodel hebt geïnstalleerd, kunt u gedetailleerde gegevensanalyses uitvoeren met behulp van de gedefinieerde metingen, berekende kolommen en relaties.

Proces:

• Gegevens opvragen: Gebruik DAX-query’s om gegevens te extraheren en te bewerken.
• Filteren en sorteren: Pas filters en sortering toe om u te concentreren op specifieke subsets van gegevens.
• Gegevens aggregeren: Voer aggregaties uit (som, gemiddelde, telling) om zinvolle inzichten te verkrijgen.
• Complexe berekeningen uitvoeren: Gebruik geavanceerde DAX-functies voor complexe berekeningen en voorspellende analyses.

Stap 4: Visualisatie

De laatste stap van het semantische model omvat het maken van dynamische rapporten en dashboards, zodat de verschillende inzichten die uit de gegevens zijn verkregen, worden weergegeven.

Proces:

• Visualisaties maken: Maak diagrammen, grafieken, tabellen en andere onderdelen van de visuele presentatie met behulp van de functies van Power BI.
• Dashboards bouwen: Bouw complexe visualisatiesets in geconsolideerde dashboards die fungeren als een samenvatting van de belangrijkste cijfers en hun ontwikkeling.
• Rapporten aanpassen: Droomrapporten om behoeften aan te vullen, interactiviteit te integreren zoals slicers, drill throughs en tooltips.
• Herhaal en verfijn: Verbeter de status en functies van de visualisaties en dashboards op basis van feedback van gebruikers en/of nieuwe trends in de gegevens.

Stap 5: Opslaan en publiceren

De laatste fase is het opslaan en publiceren van uw semantische Power BI-model en rapporten, en het delen ervan met besluitvormers.

Proces:

• Sla uw werk op: Maak altijd een back-up van uw Power BI Desktop-bestand voor het geval dat u per ongeluk nieuw werk dat u met het programma hebt gedaan, verwijdert.
• Publiceren naar Power BI Service: Verspreid uw rapporten en dashboards naar Power BI-services, waar u de inhoud kunt delen.
• Vernieuwingsschema’s instellen: Automatiseer de schema’s voor het vernieuwen van gegevens, zodat u altijd over actuele gegevens beschikt.
• Delen met belanghebbenden: Met EverDesk kunt u alle gepubliceerde rapporten delen met uw collega’s, teams of klanten en de toegang beheren op basis van rol en machtiging.
• Monitoren en onderhouden: Continuïteiten Controleer het gebruik van de rapporten en de prestaties ervan binnen de organisatie. Voer regelmatig onderhoud uit en werk ze indien nodig bij.

Voordelen van het gebruik van semantische Power BI-modellen

• Vereenvoudigde gegevensanalyse: Semantische modellen zijn handig bij het werken met grote datasets, omdat de structuren duidelijk zijn en het eenvoudiger is om berekeningen uit te voeren en deze om te zetten in geschikte grafische weergaven.
• Verbeterde gegevenskwaliteit: Door gebruik te maken van metingen, prestatie-indicatoren en berekende kolommen helpt coherentie om dubbele gegevens en fouten te voorkomen.
• Verbeterde prestaties: Opgeslagen sets van verschillende metingen en berekeningen verbeteren de functionaliteit van query’s en rapporten, in tegenstelling tot gegevens die ad hoc worden voorbereid voor analyse.
• Herbruikbaarheid: De gemaakte semantische datamodellen kunnen in andere rapporten en dashboards worden gebruikt. Hierdoor wordt de tijd die wordt besteed aan het voorbereiden van de gegevens tot een minimum beperkt.
• Beveiliging: Toegangsrechten en plichten in het model garanderen dat alle informatie afgeschermd is en dat alleen bepaalde personen er toegang toe hebben.

Typen semantische Power BI-modellen

Power BI ondersteunt twee hoofdtypen semantische modellen, elk met verschillende kenmerken en use cases:

Tabellarische modellen

Tabulaire modellen zijn in-memory databases die data opslaan in een kolomformaat. Ze zijn geoptimaliseerd voor snelle queryprestaties en zijn geschikt voor de meeste rapportagebehoeften. Deze modellen zijn gebouwd met behulp van een tabelgebaseerde structuur, waardoor ze intuïtief en eenvoudig te beheren zijn. Ze ondersteunen zowel eenvoudige als complexe datamodellen en kunnen grote datasets efficiënt verwerken.

Multidimensionale modellen

Multidimensionale modellen, ook wel OLAP-kubussen genoemd, benaderen de gegevens op een multidimensionale manier. Deze modellen worden toegepast waar er zeer zware analytische en rapportagebehoeften en grote datavolumes zijn. Multidimensionale modellen hebben het voordeel van echte zware verwerkings- en analytische mogelijkheden van kubus voor aggregatieve verwerking en slicing/biding van multidimensionale gegevens.

Samengestelde modellen

Samengestelde modellen maken het mogelijk om DirectQuery en Import-modus te combineren binnen hetzelfde Power BI-model. Deze flexibiliteit stelt gebruikers in staat om realtime data van DirectQuery-bronnen te benutten en tegelijkertijd te profiteren van de prestatieverbeteringen van geïmporteerde data. Gebruik samengestelde modellen bij het werken met grote datasets die gedeeltelijk in de cloud en gedeeltelijk on-premises zijn opgeslagen.

Hybride modellen

Hybride modellen zijn de combinatie van zowel de tabulaire als de multidimensionale modellen. Deze modellen zijn gebaseerd op de in-memory mogelijkheden van tabulaire modellen samen met de uitgebreide functies die multidimensionale modellen bevatten. Deze zijn geschikt waar veelzijdigheid nodig is en meer uitgebreide taken zoals complexe analyses op enorme hoeveelheden data met hoge efficiëntie en met hoge capaciteit moeten worden uitgevoerd.

Aanbevolen procedures voor het maken van semantische Power BI-modellen

• Plan uw model: Maak uzelf vertrouwd met de gegevensinvoer die u gebruikt en definieer de parameters of variabelen en de verbindingen voordat u het model ontwikkelt.
• Gebruik DAX efficiënt: Gebruik DAX-functies om de berekende metingen en berekende kolommen te schrijven, zodat u de gegevens beter begrijpt.
• Optimaliseer prestaties: Controleer altijd nogmaals en zorg ervoor dat u uw model nauwkeurig afstemt op de grootte van de gegevens die u wilt verwerken.
• Zorg voor datakwaliteit: Reinig en transformeer uw gegevens ook in het modelleringsgedeelte, zodat de benodigde gegevens in het juiste formaat worden weergegeven.
• Beveilig uw model: Wijs specifiek personeel toe en bepaal welke informatie vertrouwelijk, geheim en bevoorrecht is om te voorkomen dat belangrijke gegevens uitlekken.

Conclusie

PBISM kan worden omschreven als een effectief hulpmiddel dat wordt gebruikt bij de transformatie van ruwe data naar zakelijke inzichten. Daarom zijn dergelijke hulpmiddelen handig, omdat ze u een vooraf geconditioneerde structuur bieden waarmee u uw data kunt sorteren en classificeren voor analyse en rapportage. In Power BI kunnen semantische modellen, op basis van eenvoudige of multidimensionale datasets, uw data transformeren naar een geoptimaliseerde, effectieve en bruikbare vorm om besluitvorming en succes in het bedrijfsleven te stimuleren.

Veelgestelde vragen