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Optimieren des Semantikmodells für Copilot in Power BI

GILT FÜR: Power BI Desktop Power BI-Dienst

Es wird empfohlen, Ihre Daten auszuwerten, bevor Sie mit der Verwendung Copilot des semantischen Modells beginnen. Möglicherweise müssen Sie Ihr semantisches Modell bereinigen, Copilot damit Einblicke daraus abgeleitet werden können.

Hinweis

Beachten Sie die folgenden Anforderungen:

Überlegungen für semantische Modelle zur Verwendung für Copilot

Mithilfe der Kriterien in der folgenden Tabelle können Sie genaue Berichte Copilot erstellen. Diese Empfehlungen können Ihnen helfen, genaue Power BI-Berichte zu generieren.

Element Überlegung Beschreibung Wo sie angewendet werden soll Beispiel
Tabellenverknüpfung Definieren klarer Beziehungen Stellen Sie sicher, dass alle Beziehungen zwischen Tabellen klar definiert und logisch sind. Geben Sie an, welche eins-zu-viele, viele-zu-eins oder viele-zu-viele sind. Verwenden Sie in der Modellansicht "Beziehungen verwalten" Erstellen Sie eine Eins-zu-Viele-Beziehung von Date[DateID] zu Sales[DateID] und überprüfen Sie, ob die Beziehung aktiv ist.
Maßnahmen Standardisierte Berechnungslogik Die Maßnahmen sollten eine standardisierte und klare Berechnungslogik haben, die leicht zu erklären und zu verstehen ist. In der Maßdefinition und Beschreibungseigenschaft Messen Sie DAX: Total Sales = SUM(Sales[SaleAmount]) und fügen Sie eine Beschreibung hinzu: "Summe aller Verkaufsbeträge".
Maßnahmen Benennungskonventionen Die Namen für Maßnahmen sollten ihre Berechnung und ihren Zweck klar widerspiegeln. Im Feld "Maßnahmenname" beim Erstellen von Maßnahmen Verwenden Sie einen beschreibenden Namen: Average Customer Rating statt abgekürzt: AvgRating.
Maßnahmen Vordefinierte Maßnahmen Schließen Sie eine Reihe vordefinierter Measures ein, die Benutzer höchstwahrscheinlich in Berichten anfordern. Erstellen Sie in Ihrem Modell Maßnahmen, die Nutzer häufig benötigen Fügen Sie Maßnahmen wie YTD Sales = TOTALYTD(SUM(Sales[SaleAmount]), 'Date'[Date]) oder MoM Growth = DIVIDE([This Month Sales] - [Last Month Sales], [Last Month Sales]) hinzu.
Faktentabellen Klare Abgrenzung Grenzen Sie Faktentabellen, die die messbaren, quantitativen Daten für die Analyse enthalten, eindeutig ab. In Tabelleneigenschaften und Datenmodellstruktur Benennen Sie Tabellen explizit als Faktentabellen: FactSales, FactTransactions, FactVisits.
Dimensionstabellen Unterstützende beschreibende Daten Erstellen Sie Dimensionstabellen, die die beschreibenden Attribute in Zusammenhang mit den quantitativen Messgrößen in Faktentabellen enthalten. In Tabelleneigenschaften und Datenmodellstruktur Erstellen Sie Dimensionstabellen wie DimProduct mit Attributen (ProductName, Category, Brand) und DimCustomer mit Attributen (CustomerName, City, Segment).
Hierarchien Logische Gruppierungen Richten Sie klare Hierarchien innerhalb der Daten ein, insbesondere für Dimensionstabellen, die zum Drilldown in Berichten verwendet werden können. Wählen Sie im Kontextmenü der Tabelle die Option "Neue Hierarchie" aus. Erstellen Sie in der Date Tabelle eine Hierarchie: Year>Quarter>Month>Day. In Geography Tabelle: Country/Region>State>City.
Spaltennamen Eindeutige Bezeichnungen Spaltennamen sollten eindeutig und selbsterklärend sein. Vermeiden Sie die Verwendung von IDs oder Codes, die eine weitere Suche ohne Kontext erfordern. Umbenennen von Spalten in der Power Query-Editor- oder Modellansicht Spalte umbenennen von ProdID nach Product ID oder Product Name, und von CustNo nach Customer Number.
Spaltendatentypen Richtig und konsistent Wenden Sie korrekte und konsistente Datentypen für Spalten in allen Tabellen an, um sicherzustellen, dass Measures korrekt berechnet werden und um eine ordnungsgemäße Sortierung und Filterung zu ermöglichen. Legen Sie in Spalteneigenschaften den Datentyp fest. Stellen Sie sicher, dass Sales[SaleAmount] "Dezimalzahl" (nicht "Text"), Date[Date] "Datum" (nicht "Text") Product[ProductID] als "Ganze Zahl" angegeben ist.
Beziehungstypen Klar angegeben Geben Sie den Typ der Beziehungen (aktiv oder inaktiv) und deren Kardinalität eindeutig an, um eine genaue Berichtsgenerierung sicherzustellen. Dialogfeld 'Beziehungseigenschaften' Legen Sie Date auf Sales als "n:1" (aktiv) fest, Product auf Sales ebenfalls als "n:1" (aktiv), und kennzeichnen Sie Rollenbestehende Beziehungen bei Bedarf als inaktiv.
Datenkonsistenz Standardisierte Werte Verwalten Sie standardisierte Werte innerhalb von Spalten, um die Konsistenz in Filtern und Berichten sicherzustellen. Verwenden Sie Suchen und Ersetzen oder Power Query-Transformationen Stellen Sie in der Status Spalte sicher, dass alle Werte eine konsistente Groß-/Kleinschreibung verwenden: Open, Closed, Pending (nicht gemischte Schreibweise wie open, CLOSED).
Key Performance Indicators (KPIs) Vordefinierte und relevante Richten Sie eine Reihe von KPIs ein, die für den Geschäftskontext relevant sind und häufig in Berichten verwendet werden. Maßnahmen für häufig nachverfolgte KPIs erstellen Definieren Sie Maßnahmen wie ROI = DIVIDE([Profit], [Investment]), CAC = DIVIDE([Marketing Spend], [New Customers]), LTV = [Avg Order Value] * [Purchase Frequency] * [Customer Lifespan].
Zeitpläne aktualisieren Transparent und geplant Kommunizieren Sie klar die Aktualisierungszeitpläne der Daten, um sicherzustellen, dass die Benutzer die Aktualität der Daten verstehen, die sie analysieren. In Datensatzeinstellungen und -dokumentation Fügen Sie ein Textfeld oder eine Beschreibung hinzu, das besagt: "Daten werden täglich um 6:00 Uhr UTC aktualisiert" oder "Echtzeitdaten mit einer inkrementellen Aktualisierung von 15 Minuten".
Sicherheit Rollenebenendefinitionen Definieren Sie Sicherheitsrollen für unterschiedliche Ebenen des Datenzugriffs, wenn vertrauliche Elemente vorhanden sind, die nicht alle Benutzer*innen sehen sollten. Wählen Sie in der Modellansicht "Rollen verwalten" aus. Erstellen Sie die Rolle "Vertrieb" mit einem Filter: Sales[Region] = USERNAME() und die Rolle "Personalwesen" mit einem Filter auf Mitarbeiterdaten-Tabellen.
Metadaten Dokumentation der Struktur Dokumentieren Sie zur Referenz die Struktur des Datenmodells, einschließlich Tabellen, Spalten, Beziehungen und Measures. Verwenden von Beschreibungseigenschaften und externer Dokumentation Fügen Sie Tabellen- und Spaltenbeschreibungen hinzu. Erstellen Sie ein separates Dokument mit Modelldiagramm, Datenwörterbuch und Measurekatalog.

In der folgenden Tabelle sind weitere Kriterien aufgeführt, mit denen Sie genaue DAX-Abfragen Copilot(Data Analysis Expressions) erstellen können. Diese Empfehlungen können Ihnen helfen, genaue DAX-Abfragen zu generieren.

Element Überlegung Beschreibung Wo sie angewendet werden soll Beispiel
Maßnahmen, Tabellen und Spalten Beschreibungen Definieren Sie in der Beschreibungseigenschaft die einzelnen Elemente und deren Verwendung. Es werden nur die ersten 200 Zeichen verwendet. Eigenschaftenbereich, Beschreibungsfeld für Maße, Tabellen und Spalten Fügen Sie für Maßnahme [YOY Sales] eine Beschreibung hinzu: "Jahr-zu-Jahr-Unterschied in Bestellungen. Wird mit der Spalte "Datum"[Jahr] verwendet, um nach anderen Jahren als dem letzten Jahr anzuzeigen. Teiljahre vergleichen sich mit dem gleichen Zeitraum des Vorjahres."
Berechnungsgruppen Beschreibungen Berechnungselemente sind in den Modellmetadaten nicht enthalten. Verwenden Sie die Beschreibung der Berechnungsgruppenspalte, um die Verwendung der Berechnungselemente auflisten und zu erläutern. Es werden nur die ersten 200 Zeichen verwendet. Im Eigenschaftenfenster für die Spalte der Berechnungsgruppe Fügen Sie für die Spalte Zeitintelligenz-Beispielberechnungsgruppe eine Beschreibung hinzu: "Verwendung mit Kennzahlen und Datumstabelle für Aktueller Wert, MTD: Monat bis Datum, QTD: Quartal bis Datum, YTD: Jahr bis Datum, PY: Vorjahr, PY MTD, PY QTD, YOY: Jahr-zu-Jahr-Änderung, YOY%: YOY als %." Fügen Sie für eine Kennzahlen-Tabelle Folgendes hinzu: "Kennzahlen werden zum Aggregieren von Daten verwendet. Diese Kennzahlen können als Jahresvergleich angezeigt werden, indem diese Syntax verwendet wird: CALCULATE([Measure Name], Time intelligence[Time calculation] = YOY).

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